评述服装流行色预测

对现代服装流行色预测的方法及近年来流行色预测研究中的思想作了整体的分析,讨论了定量预测和定性预测的优缺点,分析了流行色作为复杂系统的组合预测,以及解决定性和定量相结合的综合集成方法,并探讨了流行色预测方法的新发展。     

浅析流行色的预测方法

准确的流行色预测信息，可以帮助企业抓住流行动向，为企业创造最大的经济效益。作者分析了直觉、情报、FPV等方法的不足之处，论述只有采用组合预测法，使定性与定量结合，才能提高预测的精确度。     

采用统计预测法进行亚麻熟条定量控制的探讨

分析了亚麻熟条定量控制的必要性，同时根据统计预测原理，阐述了利用数理统计预测法对亚麻熟条的控制，并且说明了数理统计预测法是一种现代科学的管理方法。     

公共交通换乘客流量预测方法研究

流量预测是最近几年研究的热点方向,流量预测的方式是基于数据的变化规律来实现的,常用的方法就是根据算法输入、输出来预测变化量的发展趋势。文章重点分析客流换乘量预测的两种方法,定性分析法、定量分析法,同时分析系统复杂结构的线性和不真实性,将原始空间的数据通过非线性支持向量机映射到高维空间中,对交通的疏导有一定的实际参考意义。     

荧光定量PCR在预测微生物学中的应用

食品微生物是影响食品安全的重要因素之一,快速准确预测食品加工和贮存过程中的微生物变化对食品风险评估具有重要意义。本文首先介绍了荧光定量PCR技术的历史及其发展,着重介绍了荧光染料法和水解探针法的基本原理,讨论了其优缺点并对其应用进行总结和展望。然后介绍了预测微生物学的历史及其发展,同时对一二三级模型进行了归纳和分类,并讨论预测模型的意义及在食品领域研究所需要注意的问题。最后介绍了荧光定量PCR技术在预测微生物学中的应用,归纳了当前国内外研究的现状,并指出发展缓慢的可能原因,提出荧光定量PCR技术只停留在检测层面并没有很好用于预测微生物学模型的构建。通过本综述以期推动荧光定量PCR技术在预测微生物学领域的全面应用,进而推动预测微生物学的进一步发展。     

服装销售定量预测方法研究进展

服装销售预测是服装企业商品企划中必不可少的环节之一。为有效帮助服装商品企划人员及相关学者根据实际情况快速选择合适的服装销售预测方法,对时间序列法、回归分析法、灰色预测模型及人工神经网络4类定量销售预测方法从优缺点、优化历程及适用类型3个方面进行梳理总结,并对机器学习的部分组合算法进行举例与归纳。分析得出：时间序列法适用于历史数据离散程度小且影响因素少的短中期服装销售预测;回归分析法中多元回归法比一元回归法在算理上更适合具有多因素影响的服装销售预测;灰色预测模型适用于数据平滑且影响因素较少的服装销售预测;人工神经网络则适合销售数据离散程度大的时尚型服装销售预测。     

生活用纸消费量的预测研究

进行生活用纸的消费量预测研究,把握市场动态,了解消费影响因素及消费需求,可以对造纸及相关企业的生产、销售甚至企业发展的方向起到导向性的作用,这对造纸及其相关企业来说具有很大的参考价值。本文应用SPSS软件的回归分析等方法,从定量角度对影响我国生活用纸消费量的因素加以分析,使预测更加准确,更具科学性。     

我国印刷业未来15年若干经济指标预测

我国印刷业正面临着比较好的发展机遇,对反映印刷业未来发展状况的主要指标进行定量预测具有重要意义.根据国家统计局提供的数据和2004年经济普查数据,在合理假设的基础上,对近几年我国印刷业发展的基本状况进行了推算;并在此基础上,通过建立模型的方法对我国印刷业未来15年主要指标的发展水平做出了定量估计与推算.     

谈流行色预测的研究与发展

文章对流行色预测的起源，流行色预测的方法、内容以及流行色预测定案的应用等内容进行了介绍，提出流行色预测研究发展的未来趋势，以期对我国色彩预测工作提供参考。     

基于对象信息的服装销售预测方法选择

服装销售预测的准确性除了取决于对服装销售影响因素的了解外,很大程度上还取决于选择适当的预测方法,快速而且准确的选择一个适合于企业实际情况的预测方法是建立综合预测模型的基础。通过对销售预测对象信息的分析,在对其分类的基础上对几种基本预测方法进行样本预测,结合预测结果与预测方法原理的分析对这些基本方法的适用范围进行评价,提出适用于服装销售预测的方法选择表,使预测方法与预测对象信息互相匹配,提高预测的效率和效果,为企业便捷的选择预测方法提供新的思路。     

基于灰色系统论的服装流行色预测研究

将流行色背景数据作为重要的量化点,利用色度学相关知识和物理测试手段对色彩进行量化，提出将灰色数列预测引入到流行色预测中，对定量分析做出新探索，以达到辅助预测的目的。     

基于内在品质参数的乌龙茶等级判别模型建立

茶叶等级评价是检测茶叶品质的重要技术手段,科学建立茶叶等级评价模型具有重要意义。本文以102个乌龙茶为研究对象,采用多种特征值筛选方法结合支持向量机算法建立基于特征内在品质参数的乌龙茶等级评价模型。同时,采用高光谱技术结合化学计量学,对特征品质参数建立基于特征波长的粒子群算法优化反向误差神经网络神经网络（PSO-BP）和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机（SSA-LSSVM）的定量预测模型,最后对定量预测的化学值模型验证。结果表明,当参数组合酯型儿茶素、简单儿茶素、茶多酚、水浸出物、咖啡碱、表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）六种化学值时的乌龙茶等级模型判别准确率最高,训练集的准确率为97.22%,预测集准确率为93.33%。基于特征波长的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机（SSA-LSSVM）定量预测模型的预测精度更高且均方根误差更低,预测集的决定系数R2均在0.93～0.99之间。随机抽取30个乌龙茶样本六种化学值的最佳预测值,其判别准确率达90%。综上所述,基于内在品质参数组合对不同等级的乌龙茶准确判别是可行的,且基于高光谱技术的预测模型可以快速精准的获得其化学值大小,预测的化学...     

实用防紫外线织物简易评定方法探讨

利用I-的光感活性以及CIE(L^*a^*b^*)色度系色度空间的色差理论建立了KI感光简易测试法。实验数据回归分析后得到的线性回归方程能预测和控制样布的紫外线透过率,从而有效地判断织物经防紫外线整理后的效果。KI感光简易测试法定量评定体系具有较高的准确性和置信度,能有效地促进防紫外线产品的研究与开发。     

加速我国产业用纺织品发展的探讨

叙述了我国产业用纺织品的发展沿革和现状,“九五”至2010年产业用纺织品的发展预测,国外产业用纺织品的发展动向。对加快发展我国产业用纺织品的速度提出了若干建议。     

氧化淀粉工艺参数的相关性研究

以玉米淀粉为原料、次氯酸钠为氧化剂，在碱性条件下生产氧化淀粉的工艺中，通过对相关参数的分析统计，找出它们之间的定量关系，从而找出用简单易测的参数来预测繁琐复杂的产品参数的一条捷径。     

Identifying genetic variants and pathways influencing daughter averages for twinning in North American Holstein cattle and evaluating the potential for genomic selection

Multiple birth in dairy cattle is a detrimental trait both economically for producers and for animal health. Genetics of twinning is complex and has led to several quantitative trait loci regions being associated with increased twinning. To identify variants associated with this trait, calving records from 2 time periods were used to estimate daughter averages for twinning for Holstein bulls. Multiple analyses were conducted and compared including GWAS, genomic prediction, and gene set enrichment analysis for pathway detection. Although pathway analysis did not yield many congruent pathways of interest between data sets, it did indicate two of interest. Both pathways have ties to the strong candidate region on BTA11 from the genome-wide association analysis across data sets. This region does not overlap with previously identified quantitative trait loci regions for twinning or ovulation rate in cattle. The strongest associated SNPs were upstream from 2 candidate genes LHCGR and FSHR, which are involved in folliculogenesis. Genomic prediction showed a moderate correlation accuracy (0.43) when predicting genomic breeding values for bulls with estimates from calving records from 2010 to 2016. Future analysis of the region on BTA11 and the relation of the candidate genes could improve this accuracy.     

紫外光谱结合化学计量学检测初榨橄榄油掺伪研究

以紫外光谱为技术手段,结合偏最小二乘法和BP人工神经网络2种化学计量学方法建立了初榨橄榄油/混合橄榄油二元掺伪体系的定量预测模型.试验结果表明,2种统计模型定量预测性能良好,偏最小二乘模型的训练集交叉验证均方根误差RMSEcv和预测集均方根误差RMSEP均达到0.011,预测值与真实值相关性达到0.996 2;BP人工神经网络迭代次数为61步,训练集拟合残差为9.684×10-5,网络预测值和真实值相关系数为0.998 3,对于5％以上掺伪比例的油样BP神经网络能够精确地预测.     

近红外光谱法测定菜籽油中水分含量

以菜籽油为试验材料,用干燥乙腈萃取菜籽油中水分,用傅里叶变换近红外光谱技术(FT-NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立乙腈水分定量分析模型,并用乙腈水分模型间接预测菜籽油水分含量。结果表明:校正样品集的标准偏差(SEC)为0.014 6,预测样品集的标准偏差(SEP)为0.039,预测值与实测值的决定系数(R2)为0.921 6。菜籽油水分含量用FT-NIRS分析和卡尔费休法测定结果之间有良好的一致性,模型具有较高的预测能力,结果准确可靠,可代替常规分析方法。     

新闻纸消费量的预测研究

把握市场动态,了解消费影响因素及消费需求,可以对制造新闻纸的相关企业的生产、销售甚至企业发展的方向起到导向性的作用。这对造纸及其相关企业来说具有很大的参考价值。本文应用SPSS软件的逐步线性回归分析等方法,从定量角度对影响我国新闻纸消费量的因素加以分析,并进行更加准确、更具科学性的新闻纸消费量预测研究,以期给我们新闻纸生产企业指明市场方向。     

基于Markov预测的服装辅助设计模型

阐述服装流行要素对服装设计的影响,提出基于Markov预测(Markov prediction,MP)技术和采用案例推理(case-based reasoning,CBR)搜索匹配技术的服装辅助设计模型,解决现代服装企业设计过程中设计智能化问题。该模型将信息系统大容量记忆、高速运算和细节分析等特点和设计人员在经验基础上的主观判断相结合,从MP预测模型中得到服装流行要素的预测集合,再通过趋势分析得到合理的服装流行要素组合(流行趋势)。CBR搜索匹配历史设计案例库和预测得到的流行趋势,在服装设计人员的修改和整合下得到设计结果。最后,通过企业的服装辅助设计应用实例对该模型进行了验证。