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为解决光谱数据差异导致模型不稳定的问题,研究了不同批次中式菜肴营养素含量预测模型的传递方法。以间隔3个月制作的番茄炒蛋样本为例,采集光谱数据并利用理化方法测定蛋白质含量(每批次120个样本);选择预测效果较好的第二批次模型作为主模型,将分段直接标准化(Piecewise Direct Standardization, PDS)算法、模型更新(Model Updating, MP)和斜率/截距(Slope/Bias, S/B)修正法联合(PDS-MP-S/B)用于菜肴类模型传递,分析不同PDS窗口数和标准集数对预测结果的影响。当PDS窗口数为11且标准集数为100时,PDS-MP-S/B算法对蛋白质含量的预测结果明显优于无模型传递和单独使用3种算法时,预测模型的预测集决定系数R2(Pred)为0.9628,相对预测偏差(Relative Prediction Deviation, RPD)为5.6731,预测均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP)为0.3157。从光谱、模型、结果三个方面实现了模型传递,提高了模型的通用性,减少了建模成本,为中式菜肴的快检提供了理论支持。 相似文献
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可调自适应三角网格的细分曲面造型方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究一种简单的有效的细分曲面方法使生成的曲面不仅光滑而且可调,提出了一种面向三角网格的可调自适应细分曲面造型法,该方法通过在传统的Loop细分模式中加入形状控制因子以使生成的曲面形状可调,同时引入二面角作为控制误差来判断相邻三角形夹角是否满足给定的阈值,以此实现自适应细分过程。模拟算例结果表明,该方法不仅能用较少网格获得性能良好的曲面,而且可以通过选取不同的值调整生成曲面形状,满足工程需要。 相似文献
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针对影响盐厂锅炉经济、安全运行的积灰结垢,从形成机理和影响因素方面进行系统分析,并对目前流行的几种吹灰方式、实际运行效果进行优劣比较,提出了不同积灰情况下几种吹灰器的最佳配置。 相似文献
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传统的故障诊断方法如主元分析方法与BP神经网络等在复杂非线性系统中存在泛化能力较差、故障识别准确度较低的问题。而孤立森林(iForest)算法使用孤立树划分思想识别异常数据,可适用于非线性系统的状态监测;Adaboost算法是一种基于组合分类思想的提升算法,可通过多个弱分类器的叠加,使整体算法具有较好的泛化能力。因此采用iForest算法与Adaboost算法建立iForest-Adaboost核电厂一回路故障诊断系统,使用GSE实时仿真平台与福清核电站一号机组仿真数据测试。测试结果表明,iForest算法相比于主元分析与QTA阈值法可以更快识别出系统异常,Adaboost算法相比于BP神经网络与支持向量机方法具有更高的故障识别准确率。 相似文献
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