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101.
烤烟香型相关化学成分主导的不同产区烟叶聚类分析 总被引:10,自引:0,他引:10
为了给不同产区烟叶的评价利用提供理论与试验依据,分析了国内外不同产区烤烟烟叶常规化学成分、金属离子、有机酸、多酚及中性香味成分与香型的简单相关关系,并利用与香型显著相关的化学成分,对不同产区烟叶进行了聚类分析。结果表明,53个化学指标中,与烤烟香型风格具有极显著或显著相关的化学指标有22种;利用该22种化学成分对18个产区烟叶的聚类分析结果显示,当T=12.4时不同产区烟叶被归为两大类群:国外进口和陕西安康烟叶为1类,其他国内烟叶为1类;当T=5.6时不同产区来源的烟叶归属为7个类群:津巴布韦和加拿大烟叶;巴西和陕西安康烟叶;福建、湖北恩施、重庆黔江、江西赣南烟叶;辽宁、四川、云南烟叶;广西、湖南、贵州烟叶;河南、山东烟叶;黑龙江牡丹江、吉林烟叶。 相似文献
102.
主导烤烟香型风格及感官质量差异的主要化学指标分析 总被引:15,自引:1,他引:15
应用方差分析,比较了国内外不同香型风格和感官质量档次的烤烟64种化学指标的差异。结果表明,烟碱、总糖、还原糖、总氮、两糖差、糖碱比、氮碱比、K/(S+Cl)、棕榈酸、亚油酸和油酸、高级脂肪酸总量、二氢大马酮、香叶基丙酮、中性挥发性香味成分总量在不同香型风格和感官质量档次的烤烟间均存在显著或极显著差异;苯甲醛、苯乙醛、4-邻-咖啡基奎宁酸含量主要影响烤烟的香型风格,在不同质量档次的烤烟间差异不显著;氯、硫、有机钾、草酸、丙二酸、苯乙醇、茄酮、苹果酸/柠檬酸、钙/苹果酸、酸碱比主要影响烤烟的感官质量,在不同香型风格烤烟间差异不显著。 相似文献
103.
用液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)同时测定牛奶中玉米赤霉醇(ZER)、玉米赤霉酮(ZEAR)、己烯雌酚(DES)、己烷雌酚(HEX)、双烯雌酚(DEN)的残留量.样品经乙腈处理沉淀蛋白质后取上清液,浓缩后经阴离子交换固相萃取柱净化,应用LC-MS/MS电喷雾电离方式(ESI-),以多反应离子监测(MRM)方式进行检测.选用ZER、DES的同位素标记物作内标,采用内标法定量.DES、DEN、ZER、ZEAR、HEX在1.0 μg/L~10μg/L含量范围内回收率为64.13%~106.6%. 相似文献
104.
基于EEG的驾驶持续性注意水平PSO-SVM识别模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对驾驶持续性注意水平予以有效识别,基于脑电( EEG)信号特征指标构建了一种持续性注意水平识别方法. 以驾驶行为绩效为客观测评指标,提出了一种驾驶持续性注意水平等级划分方法. 在此基础上,选取驾驶员EEG波段 (θ(4~8 Hz)、α(8~13 Hz)、β(13~30 Hz))的频谱幅值及其组合指标(α+β)/β、α/β、(θ+α)/(α+β)、θ/β、(α+β)/θ作为特征指标,将粒子群优化( PSO)算法与支持向量机( SVM)相结合,构建了驾驶持续性注意水平识别算法. 最后,基于驾驶模拟器实验数据对该模型予以试算. 结果表明模型识别平均正确率可达93. 02℅.该方法可用于对驾驶员持续性注意水平的识别. 相似文献
105.
激光雷达微多普勒效应的仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了研究激光雷达中微多普勒效应的探测及其雷达回波信号中反应目标特征的微多普勒信息的提取问题,建立了激光雷达微多普勒效应的物理模型,对应用激光雷达探测由目标振动引起的微多普勒效应进行了仿真,并对仿真信号进行了分析,由于信号的时变性,引入了时-频域联合分析的方法。采用了短时傅里叶变换方法对仿真信号进行了时频分析,得到了能够较好地反映目标特征的微多普勒图像。结果表明,激光雷达适合于低振幅微多普勒效应的探测,应用时频分析方法能够有效地从雷达回波信号中提取出目标的微多普勒特征。 相似文献
106.
对鄂钢高炉装备技术及设备管理的进步进行了总结.鄂钢高炉装备水平全面升级后,通过加强设备计划管理、设备运行管理和设备检修管理,初步建立适合强化冶炼需要的现代设备管理体制,取得较好的成效,高炉炼铁主要技术经济指标明显改善,休风率明显降低. 相似文献
107.
108.
在无线通信中,超宽带接收机的抗干扰性是接收系统的重要技术,而误码率是抗干扰性重要的评价指标;为了提高超宽带接收机的接收性能和抗干扰能力,设计了变步长LMS算法的超宽带Rake接收机;通过建立系统模型,分析LMS算法基本原理且提出改进思路,将改进的变步长LMS算法应用于Rake接收机,进行建模仿真;结果显示变步长LMS算法的Rake接收机接收性能提高,误码率迅速降低到10-1,有效改善了接收机抗干扰能力。 相似文献
109.
在有限样本下判别模型对训练样本敏感,易导致分类器学习结果泛化性能较弱,产生过拟合现象.针对上述问题,提出一种贝叶斯先验约束下的混合判别方法.通过在判别计算中引入生成先验分析,构建生成与判别模型在决策层的混合求解框架.该方法采用不同质分类器进行分类预测,并通过定义有效的融合机制进行样本筛选和标签决策,自动扩展训练集以更新模型,弥补训练样本信息的不完全性.有限样本下的场景分类实验结果表明,相比经典算法,该模型能够挖掘出具有高度判别特性的样本,从而进行有效的模型更新,纠正前期由于样本分布不均而导致的错分样本标签,提升场景分类精度. 相似文献
110.
目的 在目标跟踪过程中,运动信息可以预测目标位置,忽视目标的运动信息或者对其运动方式的建模与实际差异较大,均可能导致跟踪失败。针对此问题,考虑到视觉显著性具有将注意快速指向感兴趣目标的特点,将其引入目标跟踪中,提出一种基于时空运动显著性的目标跟踪算法。方法 首先,依据大脑视皮层对运动信息的层次处理机制,建立一种自底向上的时空运动显著性计算模型,即通过3D时空滤波器完成对运动信号的底层编码、最大化汇集算子完成运动特征的局部编码;利用视频前后帧之间的时间关联性,通过时空运动特征的差分完成运动信息的显著性度量,形成时空运动显著图。其次,在粒子滤波基本框架之下,将时空运动显著图与颜色直方图相结合,来衡量不同预测状态与观测状态之间的相关性,从而确定目标的状态,实现目标跟踪。结果 与其他跟踪方法相比,本文方法能够提高目标跟踪的中心位置误差、精度和成功率等指标;在光照变化、背景杂乱、运动模糊、部分遮挡及形变等干扰因素下,仍能够稳定地跟踪目标。此外,将时空运动显著性融入其他跟踪方法,能够改善跟踪效果,进一步验证了运动显著性对于运动目标跟踪的有效性。结论 时空运动显著性可以有效度量目标的运动信息,增强运动显著的目标区域,抑制干扰区域,从而提升跟踪性能。 相似文献