蓝莓渣膳食纤维蛋糕的配方优化

以蓝莓果渣为辅助原料,通过单因素实验和正交试验采用感官评定和质构特性对蓝莓渣膳食纤维蛋糕进行配方优化。结果表明,蓝莓渣膳食纤维蛋糕的最优配方(以面粉和蓝莓果渣粉总量100 g,鸡蛋添加量200 g计)为:蓝莓果渣粉添加量1.5 g,泡打粉添加量1.0 g,大豆油添加量35 g,白砂糖的添加量35 g,在此配方下研制的蓝莓渣膳食蛋糕硬度为(448±11)g,可恢复形变为(2.32±0.19)mm,内聚性为0.46±0.01,咀嚼性为(18.2±0.4)mJ,弹性为(8.66±0.05)mm。     

基于暗区连通域的定位孔识别方法

为了在普通扫描仪上实现自动化线拍系统,提出了一种基于暗区连通域的定位孔识别方法。介绍了暗区连通域的可分割性原理,该原理是定位孔连通域被准确分割的基础,也是定位孔能被正确识别的前提。该方法先依据该原理计算出连通域的分割阀值,然后对定位孔的形状及其相互位置关系进行了特征建模,利用模板匹配方法实现定位孔识别。对总共83张动画稿扫描图像进行定位孔识别测试,实验结果表明,定位孔识别正确率98.80%,对于1 740万像素的动画稿图片,识别速度也能达到15.27 ms/page。     

基于长短期记忆网络的售电量预测模型研究

售电量预测对优化供电结构以及了解经济走势具有重要意义,然而,传统售电量预测方法难以从售电量及其影响因素的数据中自动抽取到较好的数据特征。为此,文中提出一种基于长短期记忆网络的售电量预测模型,该模型通过分析售电量数据及其影响因素的相关性,提出一种行业聚类方法,该方法根据不同行业的数据特征对相似的行业进行聚类,并根据聚类结果训练长短期记忆网络模型。文中模型能够学习售电量数据以及相关影响因素的数据特征和内在关联关系。实验结果表明,文中所提出的预测模型比经典的预测模型具有更高的准确度。