聚类分析在油炸型方便面感官评价中的应用

采用感官品评与聚类分析相结合,对市场占有率80%～90%的国内主要方便面生产厂家的12个主打品牌,205个油炸型方便面样品进行等级分类研究.以8个感官特性指标的品评得分值为指标,采用K-均值法,以专家感官评分相近程度进行聚类分析.结果表明:通过聚类分析将样品分成3类,其中,第Ⅰ类40个样品,第Ⅱ类105个样品,第Ⅲ类60个样品.各类方便面感官评价总体表现:第Ⅰ类>第Ⅱ类>第Ⅲ类.聚类分析结果与油炸型方便面高、中、低档产品市场价位以及行业标准中小麦粉制品的分级基本一致,呈较好的对应关系,从而实现了应用感官分析这种便捷、经济的技术手段对产品进行快速等级定位的目的.     

蚁群算法在旅游交通线路中的应用

外出旅游已经成为人们生活的时尚。选择合适的旅游交通线路,不仅可以节约交通时间,提高交通质量,而且可以节省交通成本。蚁群算法是一种源于生物世界的新的仿生类算法,成功地运用于实际问题。使用蚁群算法对旅游线路进行优化,并最终利用蚁群算法对自制的北京重要旅游景点eil53.tsp做优化测试,得出北京一日游的优化旅游线路。     

蚁群算法在板式家具生产调度中的应用

总结基于不同生产调度类型的蚁群算法的应用现状与发展趋势,针对如何实现家具企业资源合理配置,有效解决生产调度管理问题,采用蚁群算法对家具企业生产调度过程进行研究,将蚁群觅食过程与家具零件加工分批和调度过程进行对应,建立算法模型,以产品完工时间最小为目标,最后制定出基本算法的步骤,对于家具企业生产调度研究具有重要指导作用。     

SIMCA模式识别方法在近红外光谱识别茶叶中的应用

茶叶快速准确识别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一项重大课题。本研究采用一种近红外光谱结合SIMCA模式识别方法对茶叶进行识别与分类。研究结果表明,选取6500～5300cm-1波长范围内的光谱,通过标准归一化(SNV)预处理后,利用SIMCA的模式识别方法分别为龙井、碧螺春、祁红和铁观音等四类茶叶建立了类模型。主成分数分别为4、5、2和3时,类模型对未知样本的识别效果最佳。在α=5%的显著性水平下,四类模型的对未知茶叶样本的识别率分别是90%、80%、100%和100%,拒绝率全是100%。本论文为快速准确识别茶叶提供了一种新思路。     

蚁群算法在无线传感器网络能量均衡中的应用

针对无线传感器网络的节点能量消耗不均衡,避免部分节点过早死亡而引起整个网络死亡的问题,提出一种改进后的蚁群算法,算法能有效的帮助源节点选择合适的下一跳节点,建立其高效路由,从而改进了能耗不均衡现象,延长网络寿命。     

蚁群算法在婴儿营养米粉配方中的应用

介绍了蚁群算法的原理、模型和算法实现过程,并采用该算法对婴儿营养米粉配方优化设计模型进行了优化计算,优化计算结果表明,基于蚁群算法的优化计算切实可行,为类似的食品配料优化计算提供了新的思路和方法。     

蚁群算法在应急救援路径中的应用及优化

建立了地震灾害应急模型并将优化后的蚁群算法应用其中.根据蚁群算法的全局迭代最优和局部更新原则,实现了Java原型系统.仿真结果表明,该蚁群算法能够很好地防止算法陷入局部最优,并能最终找到全局最优解,可用于在自然灾害时尽快寻找到应急救援路径.     

微波技术在茶叶加工中的应用

简介微波工作原理，综述微波技术在茶叶加工的杀青工序、辅助萃取茶多酚、咖啡碱、茶多糖等药效成分、干燥工序以及在测定茶叶中农药和重金属残留中的应用。     

高新技术在茶叶深加工中的应用

概述了中国茶业面临的挑战以茶叶深加工领域的发展概况、侧重介绍了高新技术及装在茶叶深加工中的应用现状及其应用前景。     

模糊数学在茶叶审评中的应用

介绍了模糊数学在茶叶及茶饮料审评上的应用,为建立一种更加公正、客观的感官评定方法提供了依据。     

蚁群和遗传算法优化花茶花青素近红外光谱预测模型的比较

以建立花茶花青素含量的最优近红外光谱模型为目标,对比研究了蚁群算法(Ant ColonyOptimization,ACO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化近红外光谱谱区的效果。ACO-i PLS将全光谱划分为12个子区间时,优选出第1、9、10共3个子区间,所建的校正集和预测集相关系数分别为0.901 3和0.864 2;交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.160 0 mg/g和0.202 0 mg/g;GA-i PLS将全光谱划分为15个子区间时,优选出第1、5共2个子区间,所建模型的校正集和预测集相关系数分别为0.906 3和0.879 3,交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.156 0 mg/g和0.206 0 mg/g。研究结果表明:ACO-i PLS和GA-i PLS均可以有效选择近红外光谱特征波长,其中GA-i PLS模型的精度更高。     

基于蚁群算法的混流装配线排序研究

根据汽车企业装配线的实际需求,对混流装配线中的车辆及工人的移动轨迹进行模型化,建立以最小化传送带停止时间为目标的数学模型。针对蚁群算法容易出现早熟的缺点,提出小生境蚁群算法。最后通过案例验证小生境蚁群算法在求解汽车混流装配线排序问题中的有效性。     

基于嗅觉可视化技术的眉茶等级分类方法

为了快速、准确地对眉茶等级进行分类,提出了一种基于嗅觉可视化技术的眉茶等级快速分类方法。首先,根据卟啉显色反应预实验结果,选定了12 种显色效果明显的卟啉指示剂制备嗅觉可视化传感器阵列,通过该传感器阵列与不同等级的眉茶茶汤进行反应,获取不同的特征图像。然后,对特征图像数据进行主成分分析和降维,将得到的不同维数的主成分分析结果作为输入变量,构建支持向量机（support vector machine,SVM）眉茶等级分类模型。最后,引入3 种群体智能优化算法（萤火虫算法、灰狼优化算法、布谷鸟算法）对SVM分类模型的惩罚因子c和核函数参数g进行优化。结果显示：未经优化的SVM分类模型对测试集的分类正确率为80%,所需的主成分个数为12 个;经过优化的SVM模型的分类正确率均有所提升,其中经过布谷鸟算法优化的SVM模型对测试集的分类正确率达到了93.3%,且所需的主成分个数减少为6 个。这表明应用嗅觉可视化技术能够实现对眉茶等级的分类,而通过群体智能优化算法优化SVM分类模型可以显著增强模型的性能,提高分类正确率。     

基于扰动因子的准则函数下的聚类算法

针对初始聚类中心的选择对于K-均值算法的聚类结果非常敏感,且容易陷入局部极值的缺点,提出利用蚁群聚类算法来搜寻K-均值的初始聚类中心,同时通过在搜索空间增加一组逐渐递减的服从均匀分布的扰动因子,建立基于扰动因子的准则函数下的聚类算法.最后对蚁群聚类算法、K-均值聚类算法以及改进后的算法做了对比实验.实验结果表明,改进后算法的聚类能力更强.     

南路边茶高效液相色谱指纹图谱的建立

应用高效液相色谱法初步建立了南路边茶的指纹图谱。采用线性梯度洗脱,乙腈和0．3％甲酸水溶液为流动相,柱温为30℃,检测波长为280nm,流速为1．0mL／min。根据平均相对保留时间、共有峰、平均相对峰面积等对色谱指纹图谱进行了分析。方法的精密度、重复性和稳定性良好。通过对48批不同生产企业、不同生产年限的南路边茶样品进行分析,以咖啡碱为参照峰,共确定了37个色谱峰作为南路边茶的特征指纹峰。运用相似度评价和聚类分析法对各批次南路边茶样品指纹图谱进行了化学模式识别研究。各批次南路边茶样品与对照指纹图谱共有模式的相似度均大于0．90;对相对峰面积的聚类分析结果表明,当临界值为15时,48批南路边茶样品可聚为2类。该研究为南路边茶的鉴别和质量控制提供了参考。     

遗传算法的神经网络在酱油分类建模中的应用

文章通过对酱油挥发性风味物质成分进行检测分析,筛选出78组酱油共有挥发性成分,并获取与酱油发酵方式和生产地区相关的主要特征成分,利用神经网络进行特征成分的分类,鉴别酱油发酵方式及生产地区.利用遗传算法对神经网络分类模型进行优化,提高分类模型的鉴别性能.鉴别分析结果表明,使用原始数据进行酱油发酵方式分类和酱油产地分类的识...     

丽水市名优茶产品分类研究

丽水名优茶生产历史悠久,产品种类、品牌众多。按照产品品质特点进行分类研究,将不同品牌、企业生产的产品归类研究,分析优势品种,并对优势品种进行深入的研究,得以指导生产,引导流通,提高茶产业竞争力。