任意浓度下活度系数的计算

根据实验所测有关电解质溶液的活度系数,确定其数学模型为γ=e~(a bm cm~2 d/m)。利用最小二乘法建立了1∶1型电解质活度系数与浓度之间的函数关系式,从而通过此关系式可对任意浓度下1∶1型电解质的活度系数进行预测,其相对误差不超过2.6％。     

线性回归分析在指数模型中的应用

通过线性回归方法对指数模型进行分析,并用Excel软件首先对参数进行逐步计算,再用R软件直接对参数进行估计,使学生更能理解一元线性回归模型中参数估计方法和应用。最后,再引入变量-社会消费品零售总额,分析其对股票价格的影响,结果显示2005年2月-2018年12月期间沪深300指数和社会消费品零售总额对平安银行收益率有显著影响。     

基于贝叶斯网络对全国PM2.5浓度影响因素分析

为能更有针对性的控制PM_(2.5)浓度,对2000-2017年间全国31个省市PM_(2.5)浓度数值和由专家先验得出的影响PM_(2.5)的六种人为因素分别建立了基于BIC评分函数、K2评分函数进行结构学习的两种贝叶斯网络模型、支持向量机模型、K-近邻模型进行分析。利用5-折交叉验证对四种模型进行评估。发现在样本量不太大的情况下,贝叶斯网络表现出更好地稳健性与优越性,而基于K2评分函数进行结构学习的贝叶斯网络模型具有更好地分类性能。为政府相关部门对我国PM_(2.5)浓度更加有效的控制,以及采取更加具有针对性的治理方案提供了思路与方案。     

近红外光谱法对茶叶中的咖啡碱含量的快速测定

以贵州省各地茶叶为研究对象,以近红外光谱分析技术快速检测茶叶中的咖啡碱含量为目的,将茶叶制成粉末进行光谱扫描并用化学法测定其咖啡碱含量,将偏最小二乘法与傅立叶变换近红外光谱法相结合,建立茶叶中咖啡碱含量的模型.通过多元散射校正(MSC)处理光谱,光谱范围选择4493.33cm-1～4354.48cm-1,5800.83cm-1～5696.69cm-1,主因子数为10,得到模型的内部交互验证相关系数(P)为0.991,交互验证均方差(RMSECV)为0.205;模型的预测值与化学测定值的相关系数为0.999,预测标准偏差(RMSEP)为0.242.通过稳定性试验得到的RSD都在0.30％以下.结果表明,模型的预测效果很好,具有较高的精密度和较好的稳定性,且方法简捷,能满足茶叶中咖啡碱的快速检测要求.     

近红外光谱对特征部位牛肉的分析

通过采集牛霖、牛柳、牛腩3个部位牛肉样品的近红外光谱并对其蛋白质、脂肪、水分和灰分等化学指标进行测定,应用偏最小二乘法分别建立蛋白质、脂肪、水分和灰分的校正模型。牛霖样品的灰分和水分校正模型相关系数分别为0.9843、0.9740,预测相关系数分别为0.9502、0.9342;牛柳样品的蛋白质和水分校正模型相关系数分别是0.9540、0.7752,预测相关系数分别为0.9500、0.9060;牛腩样品的灰分和脂肪校正模型相关系数分别是0.9746、0.9218,预测相关系数分别是0.9560、0.9233;牛霖和牛柳样品的水分总校正模型相关系数为0.7504,预测相关系数是0.9737;牛腩和牛霖样品的灰分总校正模型相关系数是0.8770,预测相关系数为0.9777。结果表明：近红外光谱分析法预测准确度较高,可以用于评价牛肉品质。     

样本质量对近红外法预测远红外纤维含量的影响

传统的纤维定量方法不能够满足远红外纤维与其基体普通纤维之间定量分析的问题,由此提出了近红外光谱分析技术。选用常见的远红外涤纶、远红外丙纶、涤纶和丙纶作为研究对象。利用人为自主混合取样的方法,采用偏最小二乘法(PLS),结合样本重量对所建模型的影响,建立了有关远红外纤维含量的远红外涤纶/涤纶,远红外丙纶/丙纶两个校正模型,发现两个模型都能达到比较好的预测效果。其结果：远红外涤纶/涤纶定量校正模型远红外涤纶含量的平均相对误差为2.03%;远红外丙纶/丙纶定量校正模型远红外丙纶含量的平均相对误差为3.76%。研究表明近红外光谱分析技术可以用于远红外纤维的定量分析。     

温度对黄酒酒精度和糖度近红外分析模型的影响

为研究温度对黄酒品质近红外光谱分析模型的影响,分别在5、10、15、20、25、30、35 ℃ 7 个温度条件下采集黄酒样品的可见-近红外光谱,采用偏最小二乘法建立各温度下黄酒酒精度和总糖含量定量分析模型。结果表明：温度对样品光谱存在影响,主成分分析表明不同温度下的样品有明显聚类趋势。模型精度受温度影响较大,但并无随温度变化的一致趋势。建立的混合温度模型预测相对误差较小,有实际应用潜力。     

微波纸中邻苯二甲酸酯向Tenax的迁移规律及预测

研究微波纸中邻苯二甲酸酯向食品模拟物Tenax（改性聚苯醚）迁移时的变化规律,并分别基于Fick第二定律和Weibull分布理论建立迁移预测模型。与迁移实验值相比,基于包装有限体积-食品有限体积体系和恶劣迁移条件下建立的Fick迁移模型,其预测值往往略高于实验值,其预测效果可用于评估食品安全并提供更高的安全阈值。基于实验经验建立的Weibull迁移模型,其迁移预测曲线能有效地描述真实地迁移过程。     

花生籽仁花青素含量近红外模型的构建及应用

花生（Arachis hypogaea L.）籽仁营养丰富,深色种皮富含花青素。选育富含高花青素含量的花生品种需要建立花青素含量的快速检测方法。本研究选用粉色种皮花生品种“宇花91号”（花青素含量182.33 mg/g）与深红色种皮品种“冀花甜1号”（花青素含量270.69 mg/g）杂交构建的F₂群体为建模材料,使用AntarisⅡ型傅里叶变换近红外光谱分析仪对194份样品籽仁进行光谱采集,并测定其种皮花青素含量。利用偏最小二乘法（PLS）构建非损伤性的花青素含量近红外检测模型。该模型的内部验证均方差（RMSECV）为10.3,相关系数R²=0.990 3。选用未参与建模的24份花生材料对该模型进行外部验证,模型预测值和化学测定值的决定系数R²=0.978 1。利用该模型对“宇花91号”与“冀花甜1号”杂交后代群体进行筛选,获得高油酸及高花青素含量种质14份,高糖及高花青素含量种质16份。     

高温处理对红枣浸提液感官特性和挥发性物质的影响

运用感官评价、SPME/GC-MS和偏最小二乘法（PLS）,探究了时间和温度对新疆阿克苏骏枣浸提液感官特性和挥发性物质的影响。结果表明:温度和时间对红枣浸提液感官特性具有极显著影响（p<0.01）;120℃和140℃处理产生的挥发性物质种类比100℃处理更为丰富;当高温处理时间低于3.5 h,浸提液挥发性物质主要为3,6,9,12-四氧十四烷-1-醇、甲氧基乙酸乙酯和4,8-二甲基十一烷,超过3.5 h则以十四烷和十九烷为主;120℃热处理2.5³.5 h对浸提液感官特性和香气成分的形成最为有利。骏枣浸提液的整体喜好度、香气强度、香气持久性、甜香、烤香、焦苦评分分别与10、14、13、14、4、14种挥发性物质具有统计显著（p<0.05）的相关性,以这些物质为自变量建立回归模型可对各样品的各感官评分进行较好的预测。      

智能服装购买意愿影响机制实证研究

智能服装作为服装前沿技术,受到越来越多的企业和消费者的关注。了解消费者对智能服装购买意愿,有助于智能服装产业的发展。本文基于实证研究,构建消费者智能服装购买意愿的结构方程模型,通过调研问卷收集数据,并采用偏最小二乘法对模型进行假设验证。研究结果表明：感知有用性和态度正向显著影响消费者智能服装的购买意愿;消费者态度受感知有用性和易用性的影响;感知有用性受感知易用性、智能服装表达性的影响;智能服装的功能性和表达性均显著影响感知易用性。最后为智能服装的发展提出了相关建议。     

RSSI曲线拟合的误差分析与分段方法

针对接收信号强度(RSSI)测距算法常用Shadowing模型在一些实际测距中固定节点受到地形等环境因素影响致使其使用受限的问题,提出了一种基于多项式分段拟合的RSSI测距算法.该算法利用最小二乘拟合函数法,将采样的有限个RSSI数据分段拟合成连续的三次多项式函数,以便更准确地模拟特定环境下的RSSI衰减情况.利用该算法进行实验和仿真,寻求合适的分段数和分割点,结果表明:用2段法进行拟合可将平均误差由2.25 m降低至0.877 8 m.     

基于最小二乘法的靛蓝上染率计算

利用烧碱、保险粉、N-甲基吡咯烷酮制备NMP溶剂溶解靛蓝。以100%纯靛蓝颗粒作为基准物,通过分光光度计法,在最大吸收波长下测试低质量浓度靛蓝溶液的吸光度。用最小二乘法处理测试数据并制作校验曲线,最终确定靛蓝溶解液的质量浓度因子。此方法先溶解经纱靛蓝,再测试溶解液的吸光度,经验证可计算出不同深度经纱靛蓝的上染率。     

双向数据挖掘的反馈预测分析

针对常规的数据挖掘预测模型只进行单一预测且未对预测的准确度进行分析等问题,提出了一种将关联模型和基于最小二乘法的回归分析模型相结合的反馈预测模型,并使用最小均方算法对预测进行误差分析.仿真结果表明该模型对中长期预测具有较高的精确度.     

奇亚籽水分、脂肪、蛋白质和灰分的近红外 光谱快速检测模型优化

水分、脂肪、蛋白质、灰分是重要的奇亚籽品质指标,目前主要依赖于化学法测定,过程烦琐,耗时费力,且不能多指标同时监测。以103份不同产地的奇亚籽为建模样本,通过19种光谱预处理方法和最佳谱区范围的筛选分别建立了奇亚籽中水分、脂肪、蛋白质、灰分的偏最小二乘模型。结果表明:对于水分采用Savitzky-Golay滤波平滑(SG)对光谱进行预处理,脂肪采用一阶导数(1st)和多元散射校正(MSC),蛋白质采用1st、标准正态变化(SNV)和SG,对于灰分采用1st、SNV和Norris微分平滑(ND)组合光谱进行预处理,针对各参数最佳预处理光谱采用人工法进行谱区筛选建立模型,得到水分、脂肪、蛋白质和灰分的验证集相关系数分别为0. 993、0. 972、0. 925和0. 923。结果显示,利用近红外光谱可以实现对奇亚籽的水分、脂肪、蛋白质以及灰分的同时快速无损检测,在大规模奇亚籽原料的分选中提高检测效率。     

基于约束最小二乘法的色纺纱配色方法

介绍了色纺纱常用光谱配色模型(Stearns-Noechel模型、Friele模型、Kubelka-Munk模型),提出了一种基于约束最小二乘法的色纺纱光谱配色方法,即利用数据库中已有的单色纤维光谱,对目标色纺纱的光谱进行拟合,通过约束最小二乘法实现目标色纺纱的配方(即单色组分及组分比)计算。结果表明,运用约束最小二乘法可直接获得组分比为非负值,且组分比和为1的配方,更加符合生产打样需求;3个模型中基于Stearns-Noechel模型的约束最小二乘法光谱配色算法计算得到的配色准确性最高。