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101.
脂肪酸值仪法测定稻米脂肪酸值研究 总被引:3,自引:3,他引:3
本研究建立了稻米中脂肪酸值的脂肪酸值仪测定方法。该方法适用于在室温下以无水乙醇提取稻谷、糙米、大米中游离脂肪酸,用标准氢氧化钾滴定液滴定,进行脂肪酸值的测定。结果表明,脂肪酸值在0~240(KOH)/(mg/100g)范围内与消耗标准滴定液的体积呈良好的线性相关,r=0.9997;方法的回收率为89%~113%;三个不同脂肪酸值的稻谷样品15次平行测试的极差最大者为1.73(KOH)/(mg/100g)干基,小于重复性临界值2(KOH)/(mg/100g)干基,标准偏差在0.36~0.55范围内,99%置信区间(随机误差的不确定度)均≤±0.42;40个样品的检测结果与GB/T15684-1995法检测结果比较,均小于重复性临界值2(KOH)/(mg/100g)干基。 相似文献
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时间:1989年5月11—14日 地点:中国农科院科技文献信息中心。 出席人员:会议由中华人民共和国农业部委托中国地膜覆盖栽培研究会主持。 中方主席:臧成耀(中国地膜覆盖栽培研究会副会长);日方主席:西贞夫(日本设施园艺协会会长)。前来参加会议的有:中日地膜覆盖栽培、设施栽培方面的专家、学者及电台记者等八十余人。 相似文献
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106.
基于深层神经网络的猪声音分类 总被引:1,自引:4,他引:1
猪的声音能够反映生猪的应激状态以及健康状况,同时声音信号也是最容易通过非接触方式采集到的生物特征之一。深层神经网络在图像分类研究中显示了巨大优势。谱图作为一种可视化声音时频特征显示方式,结合深层神经网络分类模型,可以提高声音信号分类的精度。现场采集不同状态的猪只声音,研究适用于深层神经网络结构的最优谱图生成方法,构建了猪只声音谱图的数据集,利用Mobile Net V2网络对3种状态猪只声音进行分类识别。通过分析对比不同谱图参数以及网络宽度因子和分辨率因子,得出适用于猪只声音分类的最优模型。识别精度方面,通过与支持向量机,随机森林,梯度提升决策树、极端随机树4种模型进行对比,验证了算法的有效性,异常声音分类识别精度达到97.3%。该研究表明,猪只的异常发声与其异常行为相关,因此,对猪只的声音进行识别有助于对其进行行为监测,对建设现代化猪场具有重要意思。 相似文献
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