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1.
To prevent the adulteration of agricultural resources and provide a solution to enhance the green coffee bean supply chain, authentication using the near-infrared spectroscopy (NIRS) technique was investigated. Partial least square with discrimination analysis (PLS-DA) models combined with various preprocessing methods were built from NIR spectra of 153 Vietnamese green coffee samples. The model combined with the standard normal variate and the first order of derivative yielded excellent performance in predicting coffee species with the error cross-validation of 0.0261. PLS-DA model of mean centre and first-order derivative spectra also yielded good performance in verifying geographical indication of green coffee with the error of 0.0656. By contrast, the predicting abilities of post-harvest methods were poor. The overall results showed a high potential of the NIRS in online authentication practices.  相似文献   
2.
该文提出一种对松原不同品种大米进行判别的方法,对来自松原的稻花香、小高粱、通系926、吉粳515、农大521,5个品种共368个大米样品,利用波数范围为12000 cm^-1~4000 cm^-1的傅里叶近红外光谱仪获取光谱数据并对数据进行6种方法的预处理。结果表明,一阶导数结合SG9点平滑为最佳预处理方法,并用偏最小二乘判别(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)方法对校正样本建立判别分析模型,用验证集对模型进行验证,模型对验证集中稻花香、小高粱、通系926、吉粳515、农大521共5个品种的识别率均为100%;且优于主成分分析的结果。用来自柳河和梅河的稻花香样本与松原的稻花香样本进行产地判别,结果显示,此模型可以将松原样本与非松原样本进行判别。  相似文献   
3.
The aim of this study was to use an untargeted UHPLC-HRMS-based metabolomics approach allowing discrimination between almonds based on their origin and variety. Samples were homogenised, extracted with ACN:H2O (80:20) containing 0.1% HCOOH and injected in a UHPLC-QTOF instrument in both positive and negative ionisation modes. Principal component analysis (PCA) was performed to ensure the absence of outliers. Partial least squares – discriminant analysis (PLS-DA) was employed to create and validate the models for country (with five different compounds) and variety (with 20 features), showing more than 95% accuracy. Additional samples were injected and the model was evaluated with blind samples, with more than 95% of samples being correctly classified using both models. MS/MS experiments were carried out to tentatively elucidate the highlighted marker compounds (pyranosides, peptides or amino acids, among others). This study has shown the potential of high-resolution mass spectrometry to perform and validate classification models, also providing information concerning the identification of the unexpected biomarkers which showed the highest discriminant power.  相似文献   
4.
5.
红外光谱结合多元统计分析快速鉴别不同种类牛肝菌   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用傅里叶变换红外光谱结合多元统计分析方法快速鉴别不同种类食用牛肝菌。采集10个不同种类93个牛肝菌子实体的红外光谱,分析食用牛肝菌的红外光谱特征;用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、二阶导数(second derivative,SD)、Norris平滑(ND)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、小波压缩等方法对光谱进行优化处理;经优化处理的光谱数据分别建立马氏距离分类模型及偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)。结果显示,牛肝菌在3 325、2 934、2 927、1 637、1 547、1 402、1 375、1 259、1 453、1 081、1 029 cm-1等附近有多个吸收峰,主要归属为蛋白质、多糖、氨基酸等的特征吸收峰。MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)两种预处理方式前10个主成分累积贡献率分别为95.58%、95.54%,基于两种预处理方法建立马氏距离分类模型,验证集预测准确率分别为90%和95%。PLS-DA结果显示经MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)预处理不易于区分牛肝菌种类;原始光谱经正交信号校正及小波压缩(orthogonal signal correction wavelet compression,OSCW)、优化处理并进行PLS-DA分析,能够很好地区分不同种类牛肝菌。马氏距离分类模型不仅能反映样品的分类情况,同时计算出与测试样品相似度最大的物种,可为食用菌种类鉴别和未知物种鉴定提供可靠依据;OSCW预处理后进行PLS-DA分析能有效鉴别不同种类牛肝菌,为野生食用菌的鉴别分类提供一种辅助方法。  相似文献   
6.
采用气相色谱-质谱联用技术结合多元统计分析主成分分析(principal component analysis,PCA)、偏最小二乘法-判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)和系统聚类分析(hierarchical clusteranalysis,HCA)对18个不同栗香特征的绿茶开展研究。结果表明,PCA、PLS-DA和HCA均可直观地对3种不同栗香特征的绿茶进行有效区分;PLS-DA中,18个栗香茶样基于其香气特征实现良好分离,其中R2Y=0.843、Q2=0.694,说明该模型对3种栗香特征绿茶具有良好的稳定性和较好的预测能力;HCA中,3种栗香绿茶在聚类距离12处被清晰地分成3类,其中板栗香型和嫩栗香型距离更接近,聚类效果和感官辨识基本一致。此外,基于变量投影重要性大于1,筛选出了38种区分不同栗香特征的重要挥发性组分。  相似文献   
7.
薰衣草化学成分分析及差异标志物的识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
赵洁  唐军  陈兆慧  符继红 《质谱学报》2016,37(6):517-525
采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(HS-SPME-GC/MS)联用技术,结合保留指数(RI),建立了新疆不同品种薰衣草化学成分的快速分析方法,并采用多元统计分析方法对不同品种薰衣草的特征差异性标志物进行识别。选取薰衣草挥发性化合物中顺-β-罗勒烯、芳樟醇、乙酸芳樟酯、萜品烯-4-醇、石竹烯和石竹烯氧化物等6个代表性成分进行方法考察,首先优化HS-SPME萃取条件,然后运用GC/MS法分析3个品种26批薰衣草花中挥发性成分,最后采用主成分分析(PCA)和偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)对数据进行处理。结果显示:3个不同品种薰衣草样品间的化学成分得到有效区分;筛选识别出9个不同品种薰衣草间差异显著的化学成分标志物,薰衣草特征变量组分与差异标志物分析结果一致。这说明,SPME-GC/MS结合多元统计技术可以为薰衣草复杂体系的快速鉴定、差异标志物识别提供可行的方法参考。  相似文献   
8.
利用高光谱成像系统获取真菌在马铃薯葡萄糖琼脂板上培养期间的高光谱图像,采用400~1 000 nm全波段光谱响应值,并计算全波段的平均值、波峰7 16 nm处的光谱值和全波段内光谱值第1主成分的得分值,利用这3种参数计算方法构建真菌生长模拟模型。结果表明,3种方法建立的模型测试集的决定系数(R2)为0.722 3~0.991 4,均方误差和均方根误差分别为2.03×10-4~5.34×10-3、0.011~0.756。建立的生长模型与传统菌落计数法建立的生长模型之间的相关系数为0.887~0.957。另外,主成分分析和偏最小二乘法判别分析可以区分3种不同菌种。其中,偏最小二乘法判别分析模型对培养36 h的3种真菌及对照组的区分准确率为97.5%。高光谱图像技术能够用来对真菌生长进行模拟和真菌的种类区分。  相似文献   
9.
实验采用SPME-GC-MS结合GC-O技术对25个不同批次的羊肉样本中的挥发性成分进行分析鉴定,共筛选获得32种共有风味物质作为羊肉特征风味评定的关键化合物,以此为分类变量,结合五种常见肉类样品中相对应化合物的种类和含量,构建用于鉴别天然羊肉风味的偏最小二乘回归-判别分析(PLS-DA)模型,所建模型相关系数大于0.90,校正和预测误差均方根均小于0.3,表明所建模型拟合度较好,可以应用于天然羊肉风味的识别。依据所建立的PLS-DA模型,对自制一系列羊肉香精(MPF)风味的天然模拟程度进行评估。结果表明:由不同美拉德反应体系制备的羊肉香精呈现显著差异,整体风味属性依次为MPF5MPF6-8MPF2MPF4MPF1MPF3。为了考察所建模型对羊肉风味评定的准确性和可靠性,结合课题组已建立的描述性感官分析方法对所PLS-DA模型评定的结果进行了验证,结果趋势较为一致,表明通过结合PLS-DA模型可以替代传统的描述性感官分析用于羊肉香精风味质量的评定。  相似文献   
10.
杨宇迪  程湛  满媛  李景明 《食品科学》2017,38(20):103-111
将葡萄籽超微粉碎并添到曲奇饼干中,探究其对曲奇饼干香气成分及感官品质的影响。采用气相色谱-质谱联用仪分别检测了普通葡萄籽粉、葡萄籽超微粉及添加超微粉前后曲奇饼干的香气成分,并结合偏最小二乘判别分析法研究葡萄籽超微粉对曲奇饼干香气成分的影响。结果显示,超微粉碎后香气物质的种类虽未发生明显的改变,但香气成分的相对含量显著增加。葡萄籽超微粉添加比例为5%时,烘烤香比较浓郁。当添加比例达到10%时,曲奇饼干整体风味较为复杂,包括苦杏仁味、香蕉味、水果味/青草味、面包味以及坚果味。采用9点享乐法感官品评结果可以看出,葡萄籽的添加可以为饼干带来可感知的变化,添加比例为5%时,香气得分最高。葡萄籽超微粉会给曲奇饼干香气带来积极的影响,添加比例在10%以内均可被消费者接受。  相似文献   
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