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1.
为了改善生产大豆蛋白质粉的原料高温脱脂豆粕的品质,提高工艺控制的稳定性,可靠性。本文分析了在微波功率20 kW,风速2.5 m/s,物料厚度20 mm情况下,微波处理4~6 min的过程对高温脱脂豆粕的含水率、温度、菌落总数、溶水后的颜色及其大豆蛋白的二级结构的影响,进而指导用于大豆蛋白粉生产的高温脱脂豆粕的生产及应用。结果表明:微波处理时间4~6 min时,含水率降低速度为1.51%/min;微波处理5.45 min时,温度能够控制在103 ℃,微生物的杀灭率达到96.8%,菌落总数达到100 CFU/g;微波处理时间在4.62~5.45 min之间时,水溶液红色值比较稳定,亮度和黄色值略有变化,色泽较好;微波时间≥5 min时,脲酶活性达到阴性,满足婴幼儿食品的要求;微波处理对蛋白二级结构有显著的影响,在4.29~5.45 min之间时,α螺旋向β转角转化,进而消失,β转角量快速增加;微波时间在5.45~6 min之间时,β转角迅速向α螺旋转化;整个微波处理过程中,β折叠只有小幅度的变化,相对稳定。通过微波处理可有效地控制高温脱脂豆粕的水分、颜色、菌落总数、脲酶活性、改善大豆蛋白的二级结构,对提高大豆高温脱脂豆粕的品质,扩大应用领域具有积极意义。  相似文献   
2.
地震属性聚类是提取隐藏在地震数据中地质特征的重要途径,K均值是最常见的聚类方法之一,方法简单且高效,但是该算法存在局部收敛、结果依赖于初值等问题。为了解决该问题,将具有全局寻优能力和更高搜索效率的布谷鸟搜索算法引入到地震属性聚类中,通过扩大搜索范围,增加种群数量,更容易跳出局部极值。结果表明,通过2个理论数据集试验证明基于布谷鸟搜索的聚类算法能较好地发现非线性数据结构中低维特征。通过实际地震数据应用可以看出基于布谷鸟搜索的地震属性聚类算法能比较准确地刻画塔里木盆地塔中地区碳酸盐岩礁滩储层和油气的分布。  相似文献   
3.
本研究采用手持积分球式分光光度计X-Rite Ci64及台式积分球式分光光度计Ci7800对7种镭射纸张进行多次颜色测量,寻找最合适的孔径值。结果表明,在Ci7800 3.5 mm和X-Rite Ci64 6 mm的孔径下,获取的纸张颜色更准确。多次测量后谱差约0.6,最小谱差仅0.15,光谱拟合度均可达99%,平均色差0.5左右。在后续的光柱镭射纸颜色测量过程中,选择较小孔径的仪器进行颜色测量,所获取的颜色更准确。  相似文献   
4.
针对绿色产品评价指标体系落地难、缺乏协调性和普遍适用性的问题,提出一种面向指标多层次分解的绿色产品分级评价方法。通过收集包含消费维度的多属性绿色指标建立初始指标集,将初始指标集内指标分解为约束性指标、必要性指标和可选指标,以定量和定性标准对三种类型指标进行再次分解,对再次分解得到的指标设立不同的指标约简原则,建立可约指标集。灰色关联聚类方法用于约简冗余指标并建立最简指标集。以约束性指标作为产品评价的约束条件,结合必要性指标和可选指标对产品进行分级评价。以空调产品为例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
5.
6.
李志超  王艳东 《计算机应用研究》2021,38(12):3688-3691,3696
利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用.  相似文献   
7.
王伟明  徐海燕 《控制与决策》2021,36(8):2023-2033
针对现有不确定语言决策试验和评价实验(DEMATEL)方法大多仅适用于中小规模群体,且未考虑不确定语言变量采用非均匀标度的情况,探讨一种新的不确定语言信息下的大规模群体DEMATEL决策方法.首先,给出一种群体不确定语言DEMATEL矩阵的聚类方法,并对大规模群体DEMATEL意见进行合理分组;然后,定义三维不确定语言密度算子,并对大规模群体DEMATEL意见进行有效集结;最后,提出一种改进的基于不确定语言DEMATEL的指标权重确定方法,并在此基础上进行多属性决策.算例分析验证了所提方法的可行性与有效性,该方法采用非均匀标度来表征和呈现不确定语言变量,而且考虑了大规模群体决策的共识度,使得决策结果更为客观合理且更为可靠.  相似文献   
8.
针对持续集成环境下回归测试需要进行持续优化的问题,提出一种依据回归测试目标自适应调整策略的优化方法.首先将失败标志、缺陷检测数、重要性因子、新旧功能标志作为用例属性进行标记,根据历史数据和关联关系对用例属性进行初始化;而后根据阶段测试目标,区分新功能测试、修改性测试,将需求映射为具体的用例属性指标,据此对用例进行选择;计算重要性因子,更新用例属性标签,根据用例属性进行优先级自动排序;用例执行中,按照时间、资源要求,根据用例属性选择相应规模的测试用例进行执行.最后选择开源数据集进行实验,结果表明该方法针对不同的测试目标均能够降低执行用例的规模,提高缺陷检测效率.  相似文献   
9.
融合用户评分与显隐兴趣相似度的协同过滤推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
协同过滤算法是推荐系统中使用最广泛的算法,其核心是利用某兴趣爱好相似的群体来为用户推荐感兴趣的信息。传统的协同过滤算法利用用户-项目评分矩阵计算相似度,通过相似度寻找用户的相似群体来进行推荐,但是由于其评分矩阵的稀疏性问题,对相似度的计算不够准确,这间接导致推荐系统的质量下降。为了缓解数据稀疏性对相似度计算的影响并提高推荐质量,提出了一种融合用户评分与用户显隐兴趣的相似度计算方法。该方法首先利用用户-项目评分矩阵计算用户评分相似度;然后根据用户基本属性与用户-项目评分矩阵得出项目隐性属性;之后综合项目类别属性、项目隐性属性、用户-项目评分矩阵和用户评分时间,得到用户显隐兴趣相似度;最后融合用户评分相似度和用户显隐兴趣相似度得到用户相似度,并以此相似度寻找用户的相似群体以进行推荐。在数据集Movielens上的实验结果表明,相比传统算法中仅使用单一的评分矩阵来计算相似度,提出的新相似度计算方法不仅能够更加准确地寻找到用户的相似群体,而且还能够提供更好的推荐质量。  相似文献   
10.
针对基于信息熵的决策树算法中存在多值属性偏向、连续属性处理不佳和时间复杂度较高等问题,提出一种基于离散比概念的决策树特征度量方法.首先采用K-means聚类算法对连续性数值属性进行离散化处理,其次利用属性在各个分类中的权重以及在整个条件属性中的权重比值,计算出该属性的离散比,避免了计算熵过程中复杂的对数运算,最后根据离散比的大小确定各个特征属性之间的拓扑结构,完成树的构建.结果表明,相较于K_C4.5和Id3_improved两种改进的决策树算法,基于离散比属性分割的算法能更有效地解决多值属性偏向,降低算法的时间复杂度,并且在实际产生的连续性数据集的分类应用上有进一步的突破.  相似文献   
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