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余翠兰 《计算机与数字工程》2014,(7):1131-1136
空间co-location模式代表的是一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁的关联。它是空间数据挖掘的一个重要研究方向。首先给出co-location模式的基本概念;然后描述了针对不同数据领域提出的各种算法,并重点分析了算法提出的思路及主要特点;最后对Co-location模式挖掘未来的研究方向作了探讨。 相似文献
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研究肌内脂肪(IMF)含量与肉质以及脂肪酸含量和组成比例之间的关系。以北京黑猪背最长肌(n=20)为实验材料,测定肌内脂肪含量、肉质以及脂肪酸含量和组成。结果显示,肌内脂肪含量与滴水损失呈显著正相关(p<0.05),与蒸煮损失、剪切力、肉色的相关性不显著(p>0.05)。随着肌内脂肪含量升高,除长链多不饱和脂肪酸(C20:3n6、C20:4n6)以外的大多数脂肪酸含量增加,相对比例也上升;多不饱和脂肪酸的含量增加,但是相对比例下降;长链多不饱和脂肪酸的含量和相对比例都降低。随着肌内脂肪含量的升高,饱和脂肪酸(SFA)和单不饱和脂肪酸(MUFA)的含量升高,回归方程斜率分别为197.3和248.31,多不饱和脂肪酸(PUFA)增加的幅度不大,回归方程的斜率为11.43。结果提示:肌内脂肪含量较低时(本实验平均值2.86%),对肉质的影响不显著。随着肌内脂肪含量升高,总脂肪酸含量(TFA)增加,主要归因于SFA和MUFA含量的增加。PUFA的含量相对稳定,受肌内脂肪含量变化的影响较小。 相似文献
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