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1.
新兴社会化商务社会中人与人之间的高交互性及推荐信息的海量化和高动态性,对平台分析消费者感知信任提出了新的挑战。然而,对推荐信息进行聚类难以体现消费者主观性及主体间关系。本文将感知推荐信任聚类问题转化为复合网络划分问题,将主观逻辑方法与基于Normal矩阵的谱平分方法相结合构建社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法。首先,将推荐信息转化为感知推荐信任,然后,从社交网络中抽取感知推荐信任相似度与关系亲密度网络,并构建Normal矩阵用谱平分方法进行划分。最后,通过多组仿真实验证明了该方法的实用性和有效性。该方法能够为社会化商务中消费者信任的分析提供新视角,为平台制定精准化营销策略提供支持。 相似文献
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为尽早预防疾病, 开展健康管理, 改善教职工的健康现状, 对2018—2021年期间宁波大学教职工的健康体检资料采用SPSS 23.0软件进行统计分析. 结果表明 2018—2021年检出前10种疾病略有不同, 4年间检出率均位于前10位的疾病有甲状腺结节、肺结节、血脂异常、高尿酸血症、心电图异常、乳腺异常. 其中每年血脂异常、肺结节及高尿酸血症检出率男性高于女性(P< 0.05), 甲状腺结节的检出率则是女性高于男性(P<0.05); 甲状腺结节、肺结节和高尿酸血症的检出率呈现逐年升高趋势(P<0.05); 每年检出的疾病随年龄变化的态势各不相同, 其中血脂异常、甲状腺结节、肺结节、心电图异常、前列腺异常的检出率随着年龄的增长而增加(P<0.05). 表明慢性非传染性疾病已成为影响教职工健康的首要危险因素. 因此, 应倡导科学的生活方式, 积极进行健康体检, 建立健康管理档案, 并进一步强化健康管理理念和教职工的健康意识, 尽可能改善教职工的健康状况. 相似文献
5.
该文以高铼酸盐作为高锝酸盐的非放射性结构替代物,结合离子印迹技术的特异性、共价有机骨架(COF)材料的多孔性和酸/热稳定性,通过自由基聚合和季胺化反应,制备出表面离子印迹共价有机骨架(IICOF)材料,并将其应用于实际环境样品中高铼酸根离子的高效捕获.首先利用1,4-二醛基-2,5-二乙烯基苯与1,3,5-三(4-氨苯基)苯为构筑基元,通过微波辅助合成出乙烯基功能化的COF-V.然后以N-乙烯基咪唑和4-氯甲基苯乙烯作为功能单体产生带正电的结合位点,通过与模板离子(高铼酸根)的静电作用以及自由基聚合反应在COF-V表面制备出IICOF.考察了吸附剂用量、吸附时间、pH值、温度、初始浓度、共存离子等对IICOF吸附性能的影响.IICOF在<2 min即可达到吸附平衡状态,吸附热力学研究表明其对高铼酸根离子的吸附是一个放热的自发过程,在动力学上遵循准二级模型.在298.15 K时,最大吸附容量为416.67 mg/g.与非印迹复合材料相比,IICOF表现出更高的选择性、更快的动力学和更大的吸附容量.在珠江水以及尾矿渗滤液的加标吸附实验中,吸附效率分别在87%及98%以上,证实了IICOF能够在现实环境中有效去除高铼酸根离子.该技术为环境中高锝酸根的有效吸附、分离提取以及资源回收提供了一条新途径. 相似文献
6.
该文提出了一种基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络(SSA-DFN)的近红外光谱模型转移方法。使用深度前馈神经网络拟合不同仪器采集到的光谱之间的非线性函数映射,并将麻雀搜索算法用于网络各层连接权值和阈值的初始化,通过种群中个体位置的迭代更新,求得连接权值和阈值的最优初始值;通过多次调整深度前馈神经网络模型的超参数,使网络拟合效果趋于最优,最终确定转移函数。为验证方法的有效性,分别从烟叶近红外光谱谱图、主成分投影和预测结果的角度,将SSA-DFN方法与分段直接校正算法(PDS)、典型相关性分析算法(CCA)转移前后的效果进行了对比。结果表明SSA-DFN方法转移后的从机光谱与原主机光谱重合度最高,转移后主、从机总糖、烟碱含量的预测结果差异不显著,预测平均误差从8.32%、9.15%分别降至4.65%、4.82%,预测均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)等指标均优于PDS和CCA,取得了最佳的转移效果,可满足企业需求。结果表明该方法是一种有效的模型转移方法。 相似文献
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大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900~2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938~2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑(moving average)、S-G平滑、基线校正(baseline)、归一化(normalize)、标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)、去趋势(detrending)共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)、无信息消除变量法(UVE)提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938~2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的R2C和R2P值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。 相似文献
9.
为利用3D荧光技术实现基于贮藏室气体荧光信息的香蕉腐败早期预警,选取两批不同贮藏日期的香蕉贮藏室气体进行三维荧光数据采集。首先对荧光数据进行了预处理:为消除三维荧光仪整体漂移现象,对得到的三维荧光数据进行去除漂移处理;利用matlab中eemscat工具包对瑞利与拉曼散射进行去除处理,有效消除了瑞利散射和拉曼散射的不利影响;运用Savitzky-Golar(SG)进行数据平滑处理,减少了噪声对荧光信号的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度接近于0的发射波长,以及利用三阶高斯混合分布对不同激发波长下的发射光谱进行拟合去除了离散性较大的激发波长。然后针对荧光数据的特征表征,提出了一种基于Wilks Λ统计量融合间隔偏最小二乘法(iPLS)的荧光数据特征选择策略。具体是:用Wilks Λ统计量进行特征激发波长的选取,初步选出了5个特征激发波长;根据初选的特征激发波长用iPLS结合pH值及相对电导率进行了特征发射波段的选取,结果每个特征激发波长下均选出包含14个波长的特征发射波段。为进一步减少分析变量个数,根据选出的特征发射波长,运用Wilks Λ统计量再次进行特征激发波长反选,最终得到了3个特征激发波长。考虑到各特征激发波长下对应14个特征发射波长,故可选出42个特征发射波长。最后基于香蕉在贮藏中其品质变化具有时变特点,根据42个特征发射波长使用系统聚类分析法(SCA)进行香蕉腐败基准界定,得到两批香蕉均在贮藏的第5天出现品质突变。因此选用第5天贮藏室气体荧光信息来表征香蕉的腐败情况。另外,利用主成分分析(PCA)初步探索了用第1主成分实现香蕉早期腐败的预警。结果表明:文中提出的三维荧光数据特征波长的选择策略是能够有效降低光谱数据的复杂度,同时给出的早期腐败预警方法是可行的。 相似文献
10.
PLS-DA优化模型的马铃薯黑心病可见近红外透射光谱检测 总被引:1,自引:0,他引:1
马铃薯黑心病是一种马铃薯主要内部缺陷,严重损害薯条、薯片、全粉等加工制品的质量和产率。目前对马铃薯的分级主要侧重于外部品质检测,针对内部缺陷检测的研究很少。旨在开发一种马铃薯黑心病的快速无损检测技术,为此搭建了马铃薯可见近红外透射光谱分析平台,分析健康与黑心病马铃薯的透射光谱特性并优化光谱判别模型参数。基于现有马铃薯分级线和复享PG2000高速光谱仪,采用左右透射方式(光源与光纤探头位于分级线果盘左右两侧),采集470个马铃薯(其中健康薯234个、黑心薯236个)的透射光谱图,建立偏最小二乘判别模型(PLS-DA),并利用主成分分析(PCA)与光谱形态特征相结合的方法选择特征波长,优化模型。分析发现,健康薯与黑心薯的可见近红外透射光谱在吸光度值和光谱形态特征方面均存在明显区别。黑心薯的平均光谱吸光度值高于健康薯(650~900 nm范围内),但黑心薯的平均光谱曲线较为平缓,无明显吸收峰,而健康薯平均光谱曲线在665,732和839 nm附近有明显吸收峰,并且健康薯与黑心薯的平均光谱差值在705 nm处达到最大值。基于PLS-DA法建立了马铃薯黑心病判别模型,对黑心病的判别效果显著,分类器特性曲线(ROC)下面积(AUC)值为0.994 2,黑心薯识别总正确率能够达到97.16%,RMSECV和RMSEP分别为0.28和0.26。此外,成功利用PCA与光谱形态特征相结合的方法对模型进行简化,最终得到由6个波长(658,705,716,800,816和839 nm)组成的特征波长组合,简化后的模型总正确率能够达到96.73%,接近全波段模型判别水平。研究表明,左右透射的方式能够准确识别黑心马铃薯,实现对马铃薯内部缺陷的快速无损检测。对我国马铃薯产业的发展起到一定的促进作用,为马铃薯内部缺陷在线检测技术的提高提供了重要的理论基础和实践依据。 相似文献