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针对柚果单个理化指标无法表征整果品质,和其内部品质无损检测精度不佳等问题,采用可见-近红外光谱、机器视觉和动态称重等无损检测技术,搭建动态无损检测试验样机,构建“深度”神经网络模型,探究柚果内部综合品质检测方法。研究发现,采集柚果的多特征信息(光谱特征、果形描述子和动态质量等),经数据融合和分析,构建综合品质指标(HP和STP),建立BP神经网络模型,可准确检测蜜柚和沙田柚内部品质,Rpre2分别达到0.930 1和0.936 1,均高于其他内部品质指标(SSC,TA,MC和E)检测结果,具备高效、快速且精度高等优势。研究为厚皮水果综合品质指标构建和模型检测提供参考。 相似文献
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关于电解铝厂应用浓相输送技术的研讨 总被引:3,自引:0,他引:3
叙述了近年来我国大型铝厂从瑞士ALESA公司引进先进的浓相输送技术的机理、特点。并对ALESA技术进行了剖析,以国内大型铝厂氧化铝等粉状物料浓相输送设计为实例,对其工艺及主要设备作了详尽的介绍,认为采用浓相输送是我国今后铝厂氧化铝输送及向电解槽供料的最佳方案之一。 相似文献
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