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基于知识图谱分析近红外光谱技术在茶叶分析中的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 探究近红外光谱技术在茶叶分析领域的研究进展。方法 以“近红外光谱”和“茶”为主题检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure, CNKI),利用VOSviewer、CiteSpace和Wordle分析年度发文量并构建近红外光谱在茶叶分析中的知识图谱,通过词云、Overlay图谱及Time-linechart可视化分析近红外光谱在茶叶分析领域的研究进展。结果 近红外光谱技术在茶叶分析领域的研究团队及研究机构相对单一。以茶叶主要成分含量预测(茶多酚、咖啡碱等)、茶叶判别是稳定的研究主题。结论 茶叶样本理化性质影响红外光谱有效采集,通过不同的光谱预处理、特征选择与提取可提高茶叶分析的校正模型稳健性。本研究可为基于近红外光谱技术研究茶叶化学成分检测方法、生产过程质量监管、原产地溯源、茶叶掺假等领域的研究者提供理论参考和决策依据。 相似文献
474.
旨在研究贮藏温度对气调包装‘贵研尖椒1号’青椒贮藏品质的影响,探索该品种适宜的贮藏温度。以‘贵研尖椒1号’为研究对象,分别于5、10、15℃和常温(25℃)条件下贮藏,定期测定青椒果实的品质指标。低温处理能有效抑制青椒果实的腐烂率、失重率、转红指数和相对电导率的升高,抑制可溶性糖、可溶性蛋白和叶绿素含量的降低,保持果面色泽及果实形态。但青椒在5℃下贮藏,表面易出现绿色发暗、水渍状斑点等冷害,且随着贮藏期的延长,青椒的冷害指数和腐烂率增加、呼吸强度和相对电导率异常性增高。对9个品质指标进行主成分分析,结果表明:14~21 d是不同温度青椒贮藏的品质劣变点,PC1可以很好地将相对电导率、呼吸强度与其他指标分开。综上所述,在5、10℃和15℃贮藏条件中,以10℃低温结合气调包装贮藏青椒效果最佳。 相似文献
475.
目的 使用生物信息学工具对肝细胞癌相关固醇-O酰基转移酶1(sterol O-acyltransferase 1,SOAT1)的结构、功能进行预测分析,以了解其作为S-Ⅲ亚型标记物以及治疗靶标的相关作用机制。方法 使用NCBI、STRING、Protscale、SignalP、TMHMM、PSORT、SOPMA、SWISS-MODEL、NetNGlyc、NetOGlyc、Netphos、ProtParam等数据库或软件,对SOAT1的结构、功能、蛋白相互作用等进行预测分析。结果 SOAT1编码的蛋白质为疏水性蛋白,稳定性较好,属于非经典途径蛋白,具有8个跨膜区域,主要分布于细胞膜。SOAT1在多种组织均有表达,但绝大多数位于肾上腺。具有多个磷酸化位点,主要参与胆固醇的合成以及分解代谢过程。结论 通过生物信息学分析SOAT1的结构以及功能,发现SOAT1脂质的合成以及分解代谢途径发挥重要作用,脂质的表达与癌症的发展密切相关。因此可通过调节SOAT1基因的表达从而实现肝细胞癌的治疗。 相似文献
476.
针对含有负载扰动的非线性分数阶直驱永磁同步风力发电机组(D-PMSG)存在混沌现象,提出一种抑制混沌运动的新型H∞鲁棒控制方法。在非线性D-PMSG混沌模型下,验证负载扰动会导致D-PMSG呈现混沌现象。采用Takagi-Sugeno(T-S)模型建立受扰分数阶D-PMSG模糊混沌模型。基于并行分布补偿(PDC)控制理论,提出一种新型模糊状态反馈H∞鲁棒控制器设计方法。利用分数阶Lyapunov稳定性理论,依据Schur补引理和合同变换,以线性矩阵不等式(LMIs)形式推导出D-PMSG系统Mittag-Leffler稳定的充分条件。Matlab仿真结果表明,该控制器在分数阶阶次变化和外界负载扰动随机变化情况下具有良好的控制性能和较强的鲁棒性。 相似文献
477.
可见光通信凭借频谱资源丰富、不易受电磁污染和绿色安全等优势有望成为6G的关键备选技术之一,也给高精度室内定位提供了新的思路。然而,在可用作锚点的LED数量不足或被严重遮挡等恶劣室内环境下,定位精度会大幅下降。为此,研究了一种基于多节点协作的鲁棒可见光智能定位方法,在考虑可见光非视距传播和用户终端朝向动态变化的情况下,通过建立用户终端之间的协作定位机制获取互信息增益,并设计一种卷积-循环神经网络,且对协作定位精度性能进行了理论分析。仿真结果表明,引入协作定位机制能有效提高恶劣条件下的定位性能。 相似文献
478.
六自由度磁悬浮平面电机是一种新型特种电机,具有六自由度运动、直接驱动、无机械摩擦、结构紧凑等特点,在光刻机等精密制造领域极具应用前景。然而,由于该类电机具有多变量、非线性、强耦合等突出特性,难以精确获取其动力学模型。为此,论文提出基于递推阻尼最小二乘辨识的六自由度磁悬浮平面电机动力学模型。首先,推导了六自由度磁悬浮平面电机的动力学模型。其次,基于多新息最小二乘法创新的引入阻尼项建立了递推阻尼最小二乘法,之后,利用Matlab对所提出方法进行仿真,获得电机在X、Y自由度上的辨识模型。最后,通过仿真验证了所建立动力学模型的准确性,实际系统与辨识模型之间的X、Y自由度上的均方误差分别为22.42 nm、7.11 nm。 相似文献
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