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《金瓶梅词话》的仿拟现象,是这部奇书最引人注目的一个创作特色。以“互文”理论为基础的仿拟研究是对传统素材来源研究的升级,着重于探讨仿拟过程中人物形象、情节片段及诗词韵语等素材的创生性改造。本文从对《金瓶梅词话》的仿拟方式进行初步分类开始,着力探求它如何经由仿拟文本与其自身文本的融会与化合,“以他人之成文,写自己之故事”的写作模式。由此引发的对于小说叙事风格、题旨意蕴乃至文体类型的丕变,使它与其所仿拟的所有类型的文本都产生了差异,这些都昭示出《金瓶梅词话》对传统小说的疏离与演变。同时,仿拟研究对作者、成书过程等等的考证工作,也可以提供别一角度的论据。 相似文献
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Robustness of calibration models based on near infrared spectroscopy for the in-line grading of stonefruit for total soluble solids content 总被引:2,自引:0,他引:2
The utility of near infrared spectroscopy as a non-invasive technique for the assessment of internal eating quality parameters of stonefruit (peaches, nectarines and plums) was assessed. Calibration model performance for the attributes of total soluble solids (TSS) was encouraging (typical R2 > 0.88, RMSECV 0.53-0.88%TSS, SDRCV 2.9-3.7). Model performance was acceptable using a combined multi-variety peach-nectarine data set, but it was advantageous to maintain a separate multi-variety plum model. Model robustness to temperature was achieved by including into the calibration set samples scanned at a range of temperatures, with less than 5% of total population required to be treated in this way. Similarly, where models incorporated the range of TSS seen in the validation population, prediction performance was good. Model performance was stable over several seasons in terms of R2 (typical R2 > 0.8), with bias corrected SEP varying in proportion to population S.D. Prediction bias for new populations could be corrected by model updating or direct bias adjustment. 相似文献
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可溶性固形物(SSC)和可滴定总酸(TA)含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化(SNV)、最大-最小归一化、多元散射校正(MSC)、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)建立李果实SSC、 TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4 000~8 852和4 605~6 523 cm-1。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数(R... 相似文献
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近红外光谱的李果实褐变鉴别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在采后冷藏过程中,李果实很容易发生褐变,这是影响其品质的重要因素之一。有关李果实褐变的传统检验手段绝大多数为破坏性检验,且主观性强、一致性差。为此,使用了近红外光谱的方法来实现对李果实褐变和非褐变的无损、快速鉴别。采集4 000~12 500 cm-1波长范围内的124个李果实样品(褐变样品70个,非褐变样品54个)的近红外漫反射光谱,基于主成分分析的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络定性鉴别模型,通过比较和考察上述模型对褐变样品和非褐变样品识别的准确程度,筛选出能够有效鉴别李果实褐变的新方法。结果表明:在对样品全波段光谱数据做主成分分析后,以前10主成分得分作为输入变量所建立起来的马氏距离判别分析和反向传播人工神经网络模型均能够对李果实褐变与否进行有效识别,且后者判别效果更佳,其校正集和预测集的判别正确率分别为100%和97.56%,对非褐变样品和褐变样品的判别正确率分别达到100%和98.57%。因此,采用近红外光谱分析技术并结合化学计量学方法能够对李果实是否褐变进行快速、无损、有效的鉴别。 相似文献
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不同杏李品种果实中微量元素含量的测定 总被引:4,自引:1,他引:3
用HNO3-HClO4混合酸液消解样品,采用火焰原子吸收光谱法测定了恐龙蛋、味王、味厚和风味皇后4个杏李品种果实中K,Mg,Ca,Na,Zn,Fe,Cu和Mn 8种元素的含量。结果表明,各元素在实验范围内,线性关系良好,回收率在98%~104%之间,结果较为满意。测定结果表明,4个杏李品种果实中均含有丰富的K,Mg,Ca,Zn等人体必需的生命元素,说明杏李果实具有较高的营养价值。 相似文献
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