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31.
本文提出一种新的B-P算法:主成分—逐步回归—BP算法.用于近红外光谱定量分析中,其所建模型的预测精度明显高于以往的逐步回归—BP算法和主成分—BP算法.  相似文献   
32.
本文利用蛛网模型对市场价格的稳定性进行定性分析.引入反应系数,它用于反映生 产者对市场的估计和决策,同时考虑了消费者对价格的预期,作为一种对现实经济运动的合理 描述有着重要的意义  相似文献   
33.
非计算机专业的学生没学过与 计算机原理"相关的前期课程,要在 3~ 4个学时内讲清计算机的工作原理是困难的。但如不从计算机的数学起源和电路实现处讲,学生始终有架空的感觉。我们在讲非计算机专业的 计算机文化基础 "时,从逻辑代数讲起,阐明计算机是如何用逻辑运算完成数值计算的。再说明计算机硬件(存储器、运算器、控制器)的逻辑电路实现,以及计算机是如何用软件操作硬件来完成工作的。并对学生不易理解的文件、目录、路径问题作了较深入的说明。只用 3~ 4个学时,即能给学生建立一个虽然粗略,但切实可信的计算机形象  相似文献   
34.
本研究对多元线性回归模型中的残差部分再次进行回归分析 ,提取其中与自变量相关的成分 .用所得回归系数与初次回归所得系数相加作为新的回归系数 ,建立改进的回归方程 .将此建模方法用于近红外光谱定量分析 ,提高了预测精度  相似文献   
35.
支持向量机是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具,它主要应用于解决两类分类问题。在两类分类的基础上介绍了一种基于SVM的多类分类算法———一对一分类法,并将其用于中国茶叶的分类。以31个中国茶叶样品为试验材料,随机抽取8个茶叶样品为待测样品,其余的23个茶叶样品组成训练集。利用一对一分类法建立关于训练集的多类分类模型,把待测茶叶样品分为3类,预测结果显示茶叶识别完全正确;而用层次聚类法对预测样品分类,识别正确率只有87.5%。由此表明一对一多类分类方法在农业与生物科学研究领域的多类识别问题上将有很好的应用前景。  相似文献   
36.
本文研究了由光谱数学处理得到的浓度定标方程。研究了定标方程的化学基础和物理基础,指出方程的易变性来源于近红外漫反射光谱的易变性。研究了方程的易变性对NIRDRSA的影响,讨论了评价方程的原则与如何得到预测精度高的定标方程。  相似文献   
37.
本文以线性代数中向量组极大线性无关组的存在性为理论基础,研究了近红外漫反射光谱定量分析采用主元素法选择定标样品的原理和方法;并以谷子样品为实验材料,在谷子蛋白质含量NIR测定中实施了主元素标样选择的方法;结果表明该方法所选标样集有很大的优点,它以较少的样品可以代表全部待分析样品的信息。  相似文献   
38.
小麦条锈病是一种大区流行病害,病菌夏孢子可随气流远程传播,该病的多次流行给中国农业生产造成了严重损失。选择甘肃天水、四川马尔康、陕西汉中、西安、河南郑州,根据各地1988—2000年小麦条锈病病情数据和每年3月1日-5月31日降雨量、相对湿度、最大风向、平均风速、最高气温、最低气温等地面气象观测资料,采用主成分分析和判别分析方法,初步明确了天水的病害发生流行对其他区域的影响,证明了天水小麦条锈病的发生和流行对马尔康和郑州有相当大的影响,而与汉中、西安的相关性不高。研究结果对于探明小麦条锈病大区流行规律,实现对其宏观管理和超长期预测具有一定的意义。  相似文献   
39.
利用低场核磁共振研究冷却条件对猪肉保水性的影响   总被引:13,自引:8,他引:5  
为了通过水分分布信息,深入了解冷却条件对猪肉保水性的影响,以三元杂交猪为对象,利用低场核磁共振(LF-NMR)技术研究了不同冷却条件下猪肉的水分分布及流动规律。结果表明:冷却猪肉低场核磁共振自旋-自旋弛豫时间T2谱中出现4个水分峰,其横向弛豫时间分别为T20(150~500μs),T21(1~3ms),T22(40~50ms),T23(150~400ms)。滴水损失、蒸煮损失与T22,T23呈现显著正相关(P<0.01),自由水含量(pT23)与滴水损失的相关系数为0.858。冷却过程中不易流动水(pT22)先增加后减少,自由水(pT23)先减少后逐渐增加。与常规常湿冷却相比,两段式快速冷却使胴体的冷却失重降低了0.3%,高湿冷却使胴体的冷却失重降低了约0.5%,显著提高了保水性(P<0.05)。核磁成像显示,相对湿度95%处理组冷却猪肉表面的自由水比相对湿度80%处理组多。该研究结果对猪肉冷却工艺确定具有一定的指导作用。  相似文献   
40.
目前在科研工作中根据已知的实验数据建立一定的数学模型进行分析是经常碰到的问题,为适应研究生开展研究工作的需要,北京农业大学自1990年开始为研究生开设了数据拟合课程,其主要目的在于为学生讲授根据实验数据而建立数学模型的方法,它包括建立线性参数模型和非线性参数模型。  相似文献   
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