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红外光谱结合化学计量学对朝天椒和涮涮辣的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用红外光谱结合主成分(PCA)和偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)研究了朝天椒(簇生椒)和涮涮辣。测试了2种辣椒60个样品的红外光谱,对光谱范围1800~950cm-1做二阶导数处理,发现在该区间存在着明显的差异,利用该区间二阶导数光谱数据进行主成分分析和偏最小二乘法,结果表明PCA和PLSDA都能很好的区别两种辣椒,其中主成分的正确率为100%,偏最小二乘法在隐含潜含变量为12个时其正确率最好,朝天椒的正确率为86.7%,涮涮辣的正确率为93.3%。结果表明小波变换结合PCA和PLS-DA用于傅里叶变换红外光谱技术中能够准确地识别朝天椒和涮涮辣,为区分不同品种的辣椒提供快速和有效的方法。 相似文献
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本文利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析和聚类分析对白小米、黄小米、糯小米、青小米、陈黄小米、黑小米和大黄米进行鉴别研究。所有样品的傅里叶变换红外光谱整体相似,二阶导数光谱存在明显的差异。选取1800~1400cm-1范围内的二阶导数光谱数据对52份小米样品做多变量分析,结果显示,主成分分析的分类准确率为84.6%,系统聚类分析的分类准确率为92.3%。结果表明傅里叶变换红外光谱技术结合化学计量学能有效地区分不同品种的小米,为不同小米的分类鉴定提供新的方法与途径。 相似文献
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作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。 相似文献
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作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。 相似文献
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硫酸亚铁铵制备的绿色化设计 总被引:4,自引:0,他引:4
1实验原理硫酸亚铁铵是一种复盐,常以水合物(FeSO4·(NH4)2SO4·6H2O)形式存在,其外观为浅蓝绿色单斜晶体,在空气中比一般亚铁盐稳定,不易被氧化,溶于水而不溶于乙醇,是分析化学中常见的还原剂。硫酸亚铁铵的实验室制备分两步:一是制取硫酸亚铁;二是硫酸亚铁与等物质量的硫酸铵 相似文献
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以氯化1-乙基-3-甲基咪唑(C2mimCl)离子液体为模板分子, 甲基丙烯酸和乙二醇二甲基丙烯酸酯为双功能单体, 聚苯乙烯-二乙烯苯为载体, 制备了C2mimCl表面印迹聚合物(C2mimClMIP/PS-DVB). 采用红外、扫描电镜和Brunauer-Emmett-Teller分析技术对C2mimClMIP/PS-DVB进行了表征. 通过静态吸附实验研究了C2mimClMIP/PS-DVB对模板分子及其结构类似物的吸附行为和选择性识别特性. 结果表明, 聚合物对C2mimCl和氯化1-丁基-3-甲基咪唑(C4mimCl)两种离子液体有高度的选择性识别作用. 将C2mimClMIP/PS-DVB作为固相萃取(SPE)剂制备成SPE柱, 并与高效液相色谱联用, 考察了C2mimClMIP/PS-DVB的动态吸附性能. 结果表明, 在选定的参数条件下, SPE柱能够从结构类似物中选择性分离富集C2mimCl和C4mimCl, 且具备很好的稳定性和可再生性能. 将SPE柱用于地下水中C2mimCl的分离富集, 显示出良好的实用性能. 相似文献
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以醛1和5为起始原料,经几步反应后用Ag2O偶联,得到含苯并二氧六环骨架的化合物7,化合物7经过选择性保护酚羟基,再用NaIO4/OsO4(cat.)氧化断裂双键,得到关键中间体9,化合物9和10经过Wittig-Horner反应,并用苯硫酚和AIBN实现了顺式双键向反式的转化,脱去保护基后完成了具有新颖结构的天然产物(±)-Aiphanol(12)的合成. 相似文献
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