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正4月16日,"润源杯"江苏纺织学术年会暨江苏省纺织工程学会第十届三次理事会在常州举行。中国工程院院士、东华大学副校长俞建勇,江苏省科协副巡视员许钧,江苏省纺织工业协会会长、江苏省纺织工程学会理事长谢明,常州润源经编有限公司副总经理薛媛等出席会议。来自江苏各地的150余家纺织相关企业参加会议。会议表彰了"润源杯"2013年江苏纺织学术获奖论文,评出了第十二届江苏省纺织技术创新奖,专家建言奖以及2013年学会 相似文献
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顾仁:常州宏大科技(集团)董事长,高级经济师,常州市新北区政协委员,中国印染行业协会常务理事。国家标准化管理委员会全国工业机械电气系统标准化技术委员会纺织机械电气系统分技术委员会副主任委员。全国工业机械电气系统标准化技术委员会纺织机械电气系统分技术委员。 相似文献
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为解决现存分级过程中损伤种子问题,替代仅根据种子表面特征评价的粗筛查方法,本研究基于高光谱的图谱融合技术,提出了一种番茄种子图像采集并辨识种子特征进而将种子分级的算法。试验随机选取170粒番茄种子作为样品,校正集与验证集比例约为3∶1。通过标准发芽试验得到种子活力结果,基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)求得反映番茄种子活力的特征波长为:535、577、595、654、684、713、744、768、809、840 nm。对特征波长下的光谱图像进行解析,通过双边滤波法、大津法、形态学变换算法提取了种子边缘轮廓,计算求出每粒种子的面积、圆形度以及图像灰度平均值。基于统计学分析,利用校正集128粒种子的特征值及其标准发芽试验结果求出分级阈值,其中有活力为合格,无活力为不合格。然后,利用验证集42粒种子的特征值对阈值进行验证,结果显示,在713 nm波长下的图像特征对活力结果判断分级的正确率最高,校正集和验证集的正确率分别为93.75%和90.48%。 相似文献
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近红外特征光谱定量检测羊肉卷中猪肉掺假比例 总被引:2,自引:0,他引:2
利用近红外漫反射光谱技术结合化学计量学方法对解冻掺假羊肉卷,进行猪肉掺假比例的定量检测研究。按照不同肥肉占比和不同猪肉掺假比例,制备324?个样品,并利用近红外光谱仪采集其光谱数据。对原始数据进行SG(Savitzky-Golay)平滑、SG一阶导、SG二阶导、多元散射校正、中心化、标准正态变量校正等预处理,并利用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)进行建模分析,其中SG平滑结合一阶求导预处理的模型预测效果最优。针对最佳预处理光谱采用竞争性自适应加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法进行波长筛选,并建立特征波长PLSR模型,模型预测效果得到提高。其中,校正集和验证集决定系数分别为0.983?6和0.972?5,校正集和验证集的均方根误差分别为0.043?7和0.057?7,范围误差比为7.62。应用该CARS-PLSR模型对检验集进行预测,真实值与预测值的相关系数为0.913?8,结果表明采用近红外光谱分析技术可以实现不同肥肉占比羊肉卷中猪肉掺假比例的定量检测。 相似文献
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通过对猪胴体中心温度、pH值、肉色及菌落总数等指标进行测定,研究二段式预冷工艺条件下0~4 ℃单向风机排布预冷库内不同位置环境温度和环境相对湿度的差异对猪胴体品质的影响。结果表明:预冷库内不同位置环境温度和环境相对湿度之间存在显著差异(P<0.05);环境温度低的位置,其猪胴体中心温度下降快;预冷库内不同位置处pH值下降幅度存在差异,位置1、3、6处pH值下降较快,且与同轨道其他位置存在显著性差异(P<0.05);不同位置处猪胴体的肉色变化趋势存在显著差异(P<0.05),冷库内不同位置环境温度的差异可能是造成猪胴体亮度值和红度值有不同变化趋势的原因之一;不同轨道的猪胴体菌落总数存在显著差异(P<0.05),回风口位置处菌落总数最小。 相似文献
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今年的"用工荒"来得比往年更早一些,涉及面比往年也更广一些。眼下,"用工荒"成为媒体和民众关注的热点词汇。"用工荒"形成的原因有哪些?如何积极应对"用工荒"?让我们一起带着这样的疑问来读这篇文章。 相似文献
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正随着国内外经济形势、市场环境和产业要素的变化,中国服装行业告别了高速增长和成本红利,进入到调整转型的关键时期。不久前,2013中国服装大会在北京举行,作为2013中国服装大会的主要内容,业内外专家现场进行精彩演讲并为与会代表解惑。专家们的演讲不仅从多角度阐述和分析了服装行业及其相关环境的形势和发展大势,同时也通过代表们的经验介绍和现场交流,为企业提供了思路启发和实操指导。 相似文献
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为了实现猪肉营养组分(脂肪和蛋白质)的快速、无损、实时检测,基于近红外反射光谱设计了便携式猪肉营养组分无损检测装置。硬件部分包括光谱采集单元、光源单元和控制单元,并开发了相应的检测软件,实现样品光谱信息的有效获取和实时分析。为了建立稳定可靠的预测模型,考察了波段选择、样本分组方式和筛选变量方法对模型的影响。分别基于可见/短波近红外(Vis/SWNIR)、长波近红外(LWNIR)及Vis/SWNIR-LWNIR,利用随机选择法(RS)、Kennard-Stone法(KS)和基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)对样本进行划分,建立了脂肪和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型。结果发现,基于Vis/SWNIR-LWNIR波段,利用SPXY算法进行样本分组,取得了最佳的预测模型。在此基础上,比较分析竞争性自适应加权算法、随机蛙跳算法和蒙特卡罗无信息变量消除-连续投影算法3种算法筛选变量建立的模型效果。基于竞争性自适应加权算法筛选变量的模型结果最佳,对脂肪和蛋白质建立的模型验证集相关系数分别为0.950 5和0.951 0。结果表明:基于近红外反射光谱设计的便携式猪肉组分检测装置可以对脂肪和蛋白质含量进行快速、无损、实时检测。 相似文献
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