基于CiteSpace的食品和肠道微生物研究的计量分析

本文以Web of Science（WOS）核心文集为数据来源,运用CiteSpace软件对2004~2022年食品和肠道微生物研究领域的8310篇相关文献的年度发文量、作者、国家和机构合作网络、关键词共现和突现以及文献共被引图谱进行分析。结果表明:自2005年来,食品和肠道微生物领域的年发文量逐年增长;该领域的主要研究主题是饮食对肠道微生物和相关疾病的影响;目前该领域的研究前沿为乳化剂、共生、肠道微生物、嗜黏蛋白阿克曼菌和开菲尔等;我国在该领域的发文量位居第二,但国际合作较少,后续应扩展国际合作,进一步提高相关研究水平。     

近红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析检测三七品质

目的 利用近红外光谱技术实现不同等级三七样品的快速鉴别。方法 采集等级A（20头）、等级B（30头）、等级C（40头）、等级D（60头）四种不同等级三七样品的近红外光谱,构建偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）分类器模型鉴别四种等级的三七样品,同时为了减近红外光谱中的冗余波长变量,进一步优化模型的判别结果,利用竞争自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）算法提取近红外光谱中的特征变量。结果 所构建的PLS-DA分类器模型对等级C和等级D的三七样品,鉴别准确率达到100%,但是对于等级A和等级B的三七样品因为存在误判,鉴别准确率仅为0%和20%。经过CARS算法提取近红外光谱特征变量后,光谱变量数大幅减少,从1557个变量下降到78个变量。以优选后的特征变量构建的CARS-PLS-DA分类器模型更加简化,对四种等级三七样品的预测均方根误差均明显下降,说明模型的预测分类变量更接近真实的分类变量,鉴别结果更加准确。同时,对四种等级三七样品的鉴别准确率显著上升,其中对于等级C和等级D的鉴别准确率为100%,对于等级B的鉴别准确率从20%提升到100%,等级A鉴别准确率从0%提升到75%。结论 所构建的CARS-PLS-DA分类器模型对四种等级的三七样品具有更好的鉴别效果,可以实现不同等级三七的品质鉴定。     

苏州古城区绿道构建策略与分析

随着社会经济的不断发展古城苏州面临着来自旅游、交通等多方面的压力与日俱增,对绿道的需求也不断增加,相对密织的传统街巷为苏州古城绿道建设提供了得天独厚的条件,但同时古城区局促街巷空间与现代出行和旅游需求之间的矛盾日显突出,传统街巷的文化与特点也逐渐丢失。本文从苏州古城区现状与问题入手,结合苏州古城区水陆双棋盘等地方特色分析及古城区绿道线路选择影响因素分析,提出构建苏州古城区绿道系统设想与策略。