双波长分光光度法测定食品中的合成色素

<正> 食用合成色素具有色泽鲜艳,性质稳定,成本低廉等优点,因而广泛用于食品着色。但很多合成色素具有一定的毒性,已引起国内外的重视。我国规定允许使用的食用色素有胭脂红、柠檬黄、靛兰和苋菜红四种。可单独使用或组合成拼色,如胭脂红与柠檬黄相拼为橙色,柠檬黄与靛兰拼为绿色、靛兰与苋菜红拼为紫色等。     

浅析物联网环境下多智能体决策信息支持技术

在社会实现进一步发展的过程当中,物联网技术随之崛起,并成为了现代社会当中,最为重要且具有高科技效力的一种技术。特别是在近年来,随着传感器的出现,它被广泛地采纳进了我国的各个行业当中,并成为了推动我国信息技术实现进一步发展的强大动力。于是,在这样的一种形势之下,如何以物联网为基础背景,开发并研制出更具有效力的多智能体决策信息支持技术,成为了我国各个物联网以及信息技术行业的首要任务。因此,现对物联网环境之下的多智能体决策信息支持技术进行深入的分析与探究。     

基于AT89S52的镍镉充电电池智能管理系统设计

镍镉充电电池作为一种碱性电池,对使用、管理和维护有特殊要求,如果管理不善、使用不当、维护不及时,很容易导致电池老化、失效甚至报废。针对部队、厂矿大量使用并集中存放的不同种类镍镉充电电池,运用单片微型计算机控制技术,设计了电池智能管理系统,对镍镉充电电池进行状态自动检测、充放电管理、性能维护等智能化管理。通过对镍镉充电电池的自动管理,有效消除镍镉充电电池使用管理上的盲目性和随意性,提高镍镉充电电池的使用效能,延长镍镉充电电池的使用寿命。     

基于遗传算法的学生在线竞赛系统研究

针对传统学生在线竞赛系统组卷效率低、系统性能差的问题,构建一个基于粒子群遗传算法的学生在线竞赛系统。基于此系统,在粒子群算法中融入遗传操作,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,改进交叉变异方式以加快算法收敛,减少组卷时间,提升在线竞赛系统的运行效率。实验结果表明,在智能组卷方面,本算法的组卷知识点覆盖率高达99.3%,比遗传算法和粒子群算法明显更高,更能满足用户需求。且在相同条件下,本算法的收敛速度更快、损耗时间更短,运行效率更高,系统整体性能显著提升,具有一定的可行性。     

初探当前农产品质量安全存在的问题及对策

正随着国家、社会、公众对食品安全越来越重视,加之农产品自身的安全对人们健康有着最为直接的影响,使得农产品安全不仅是我国今后发展的重要战略,也是现在很长一段时间社会关注重点和焦点问题。从现阶段基层农产品监管的实际情况来看,在农业生产指导和服务方面还相对薄弱,使得在农药使用过程中没有被很好     

青海某铁矿矿物矿产分析

青海地区由于地质作用较多,现阶段对其矿物研究取得了较好的效果,本文针对在青海某地区铁矿的分析和一些成矿规律进行探索,了解该区域沉积变质型铁矿的成矿模式,为后续的工作和研究推断做进一步的解释。     

基于自监督任务的多源无监督域适应法

针对多源聚合下同时对齐域不变特征较困难而造成分类精度不高的问题, 提出基于自监督任务的多源无监督域适应法. 该方法引入旋转、水平翻转和位置预测3个自监督辅助任务, 通过伪标签性、语义信息的一致性对无标签数据进行自适应的对齐优化. 构建新的优化损失函数, 减少多域公共类别的分类差异. 针对类别不均衡的问题, 基于少样本大权重的原则, 定义动态权重参数, 提高模型的分类性能. 在公开的Office-31、Office-Caltech10 2种基准数据集上, 与现有的主流方法进行实验对比. 实验结果表明, 在类别均衡、不均衡2种情况下, 分类精度最高可以提高6.8%.     

单相正弦波有源逆变并网电源

基于有效利用能源的目的,设计了一个电源系统。采用单片机P87C52X2BN和FPGA芯片EP1C6Q240C8N相结合的方法,配合外围电路,实现单相正弦波有源逆变器带负载运行和与220 V市电安全并网。系统主要由单相全桥逆变、数据采集、并网条件检测等几部分组成,其中单相逆变是核心,系统采用全桥逆变,完成DC-AC高效率转换。最终测得满载输出功率为72 W,效率高于85％,输出电压稳定度高,波形失真度小。整个系统安全可靠、稳定性能好、操作简单,具有一定的使用价值。     

微量锡的测定

微量锡的测定,长久以来缺乏一种特效性好、灵敏度高而又快速准确的方法,许多检验标准仍规定用碘量法测定微量锡。一般测定锡的比色法特效性很差,多采用操作较繁的蒸馏法分离。以二价锡为基础的比色法,如二硫酚法等,不但操作条件严格,且须经过麻烦的还原手续。近年来以四价锡作比色测定的研究报告较多,亦都不够完善。小岛益生用二氧化锰共沉淀法浓集锡,溶解后用氧化苏木素法比色,对锌中锡的测定甚简便,但应用于金属铅则须再用离子交换法分离共沉淀的铅;此外,用二氧化锰法沉淀两次,仍只能分出95%的锡。Гинзбург和     

基于“当前”模型的IMM-UKF机动目标跟踪融合算法研究

文章设计了一种基于“当前”统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)融合算法.首先在交互式多模型算法框架内,计算“当前”统计模型的概率,自适应地调整“当前”统计模型中目标加速度,提高了“当前”统计模型的自适应性.其次,该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,该算法具有交互式多模型具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力和无迹卡尔曼滤波滤波度高的优点.最后,采用分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度.通过对三维机动目标进行仿真,结果表明文中所设计的IMM-UKF融合算法对于跟踪以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能,可以减小系统机动跟踪的误差均值和标准差.较之传统的交互式多模型算法,跟踪性能更加优越.