D-S证据理论在火灾探测中的应用

介绍基于D-S证据理论的多传感器多测量周期的信息融合（时空信息融合）的方法，评将该方法应用于火灾探测领域。模拟实验结果表明，与单个传感器相比，基于D-S证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

基于快速SLIC的图像超像素算法

针对SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法在超像素聚类过程中耗时较长的缺陷,提出一种基于快速SLIC的图像超像素算法。该算法首先剔除在颜色空间上与聚类中心相似度较低的像素,从而仅用部分近邻像素更新聚类中心,以确保聚类中心快速达到稳定并阻止误差传播,提高边缘命中率;其次,在初始化网格后,将每个超像素的边缘像素视为不稳定像素,将超像素的非边缘像素视为稳定像素并保持稳定像素的类别不变;最后,通过对不稳定像素进行迭代标记来实现快速超像素图像分割。在MATLAB环境下分别对所提算法与6种对比算法进行测试,在超像素个数相同的情况下,所提算法在BSD500数据集上与经典的SLIC算法相比分割误差率降低5%,分割精度提高0.5%,运行时间减少0.18 s。实验结果表明,与主流的超像素算法相比,所提算法在提升超像素分割质量的同时能够有效降低算法的计算复杂度。     

青稞真菌毒素检测分析

采集甘肃、西藏、青海、四川四省共299份青稞样品,采用高效液相色谱串联质谱方法对其13种真菌毒素进行检测分析.结果表明:4个省份青稞样品中13种真菌毒素均未超标,仅检出T-2毒素(T-2 Toxin)、玉米赤霉烯酮(Zearalenone,ZEN).青海部分地区T-2检出率为49.26％;四川部分地区T-2、ZEN,检...     

D-S证据理论在燃烧稳定性中的应用

根据煤粉着火稳燃机理,对影响锅炉燃烧稳定性的因素进行了分析.从信息融合的角度出发,利用解决不确定性问题的D-S证据理论建立燃烧稳定性评判模型,并利用现场72 h内的运行数据对评判模型进行测评.测试结果表明,该模型能够较准确地对燃烧稳定性进行评判.     

D-S证据理论在火灾探测中的应用

将多传感器信息融合技术引用到火灾探测领域，介绍了基于D-S证据理论的多传感器多个测量周期的信息融合（时空信息融合）的方法，并将该方法应用于多个火灾探测器的信息融合。模拟实验结果表明，与单个传感器相比，基于D-S证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

青稞原粮真菌毒素产生影响因素分析

目的 分析四川、甘肃、西藏、青海4省青稞真菌毒素污染情况和影响青稞原粮真菌毒素产生的因素。方法 从4省采集青稞429份, 经乙酸-乙腈-水提取, 氮气吹干后, 采用高效液相色谱-串联质谱法, 对青稞样品14种真菌毒素进行检测, 采用pearson相关性分析确定毒素与影响因素之间的相关性。结果 T-2毒素、赭曲霉毒素A及玉米赤霉烯酮3种毒素被检出, T-2毒素检出范围为ND~810 μg/kg, 赭曲霉毒素A检出范围为ND~75 μg/kg, 玉米赤霉烯酮检出范围为ND~387 μg/kg。T-2在青海门源地区检出率达60.17%, 在北青八号、肚里黄品种中检出率达57%以上, 含水量在12.5%以下的青稞原粮无毒素检出, 雨养农业模式下的青稞原粮中T-2毒素检出率是灌溉农业的8.45倍, 储存3年及以上样品毒素检出率较高。Pearson相关性分析表明, T-2与产地、含水量、收获方式及耕地类型有显著相关性。结论 T-2毒素为青稞原粮中主要污染物, 污染状况应引起关注, 可通过控制影响因素进行污染防控。     

不同地区青稞的农药残留分析及慢性膳食暴露评估

本研究以青海、西藏地区青稞样品为研究对象,以13种农药为测定指标,从而明确青稞中农药残留水平。在此基础上,结合相关标准,对两地青稞中农药残留的慢性膳食暴露风险进行评估。结果表明,青海地区样品检出率为13.40%。检出农药有6种,分别为多菌灵、苯醚甲环唑、甲基硫菌灵、毒死蜱、野麦畏、氟乐灵。检出率分别为8.94%、1.63%、1.63%、0.81%、2.44%、0.81%。检出2.41%的样品存在2种及2种以上单个农药残留。西藏地区样品检出率8.55%。检出农药有4种,分别为多菌灵、苯醚甲环唑、甲基硫菌灵、氟乐灵。检出率分别为3.42%、3.42%、0.85%、1.71%。检出0.86%的样品存在2种单个农药残留。两地青稞中检出所有农药的慢性膳食摄入风险值大小符合(2～7岁)(8～12岁)(13～19岁)≥(65岁)≥(20～50岁)≥(51～65岁),女性≥男性,%ADI值在0.0004%～0.14%之间,其结果远远小于100%,表明通过青稞摄入的农药残留对慢性膳食暴露风险的贡献极小。两地区样品检出农药残留种类、残留水平、风险值不同,但两地农药残留水平均属于安全限量内。