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低蛋白血症是犬种常见的临床表现,可见于多种疾病,但在临床上做鉴别诊断时,通常会首先考虑肝脏疾病、肾脏疾病和消化系统疾病。血液中的蛋白种类很多,其中含量最高的是白蛋白,因此低蛋白血症实际上是 相似文献
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以电瓶电压不正常、点火时间不正确、火花塞间隙过大过小、高压阻抗的大小不同等为对象进行试验,在对次级点火波形研究的基础上,通过分析各点火波形参数与点火系统使用因素间的相关关系,指出了各点火系统使用因素对应的波形故障特征参数,根据各故障对次级点火波形各参数影响显著性不同进行了故障特征参数划分。 相似文献
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利用可见―近红外光谱术无损检测牛奶中的三聚氰胺 总被引:2,自引:0,他引:2
初步探讨了利用可见―近红外光谱术检测牛奶中三聚氰胺的可行性及方法。通过往牛奶中掺入不同浓度三聚氰胺的方法,制备了165个样品,三聚氰胺浓度为0~1000ppm。利用光纤光谱仪采集样本的可见―近红外光谱,其光谱范围为350~1800nm。然后分别采用最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(IPLS)及联合区间偏最小二乘法(SIPLS)建立预测模型。比较实验结果表明:把光谱分为10个子区间,通过SIPLS方法,选出3个光谱子区间(4、7、9)联合建立的预测模型最优,其校正集和预测集得相关系数分别为0.9981和0.9946,校正集和预测集的均方根误差分别为0.1942和0.3299。因此,可见近红外光谱术结合联合区间偏最小二乘法能无损、快速的检测牛奶中的三聚氰胺。 相似文献
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【目的】传统的猪只体重测量通常需要将猪只单独拖入称重设备中,费时费力,并且容易造成猪只的应激反应,影响其生长发育。而融入机器视觉技术,可以实现非接触式的猪只体重测量,大大提高测量效率和准确性。【方法】课题组以基于机器视觉技术的猪只体重测量为研究对象,运用文献调查法,总结了猪只体重检测的重要性及现有的检测方法,综述了基于机器视觉的猪只体重检测的技术原理及学者们现有的研究成果。最后,展望了未来基于机器视觉技术的研究趋势及挑战。【结果与结论】目前,研究者们主要采用两种方法进行基于机器视觉的猪只体重检测:第一种方法是基于体尺测量的机器视觉技术,另一种方法是基于行为识别的机器视觉技术。两种方法各有利弊,未来还需要进一步优化,可以从提高机器视觉技术的准确性和稳定性、拓展机器视觉技术的应用范围、解决数据隐私和信息安全等问题方面入手,不断克服技术和应用方面的挑战。 相似文献
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以激光诱导击穿光谱技术实时检测水中的重金属镉元素为研究目的,对不同浓度的含镉水溶液进行激光诱导击穿光谱试验。确定在以361.05 nm为镉元素特征分析谱线时,较佳采集延迟时间为1 680 ns,较佳的激光能量值为110 m J。采用线性拟合的方法对镉元素进行定量分析,拟合曲线的线性相关系数为0.995 38,两验证样品的相对误差分别为9.21%、8.50%。研究表明激光诱导击穿光谱技术对水中镉元素进行实时、在线检测是可行的,但检测灵敏度还有待进一步提高。 相似文献
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糖皮质激素是21碳原子的类固醇,由肾上腺皮质的束状带所分泌,主要包括氢化可的松和可的松。为提高糖皮质激素的临床疗效,减少不良反应,可对氢化可的松和可的松的结构进行修饰,得到许多人工合成的糖皮质激素,如泼尼松等。由于糖皮质激素具有抗炎和免疫抑制作用, 相似文献
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生姜水分含量的可见-近红外光谱检测 总被引:1,自引:0,他引:1
近红外光谱技术具有简便、快速和无损检测等优点,应用可见-近红外光谱方法建立生姜水分含量(moisture content)的预测模型.利用可见-近红外光谱仪采集308个生姜的光谱,其光谱范围是350~1 800 nm.分别采用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正交变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)4种方法对光谱进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS),分别在430~1 000 nm、1 000~1 800nm、430~1 800 nm 3个波段建立生姜水分含量的PLS预测模型.对实验结果进行分析表明,在波段范围430~1 800 nm使用一阶导数预处理方法建立的PLS模型最优.其验证组的相关系数为0.975 1,预测组的相关系数为0.959 7.结果表明,可见-近红外光谱可以准确、快速地对生姜的含水量进行检测. 相似文献