检索结果-南通市图书馆

单因素结合响应面法优化茧丝多酚含量的测定方法

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现代纺织技术 2024年

作者：杨娟亚刘伟红陈朝宏王振华叶飞湖州市质量技术监督检测研究院

茧丝中的多酚含量是进行茧丝身份溯源的重要依据。以茧丝多酚含量的定量测定为研究对象，通过响应面优化法建立了由Folin酚比色法定量检测茧丝多酚含量的方法，同时考察了Folin酚试剂的用量、Na2CO3溶液的用量、反应时间及检测波长对茧... 详细信息

茧丝中的多酚含量是进行茧丝身份溯源的重要依据。以茧丝多酚含量的定量测定为研究对象，通过响应面优化法建立了由Folin酚比色法定量检测茧丝多酚含量的方法，同时考察了Folin酚试剂的用量、Na2CO3溶液的用量、反应时间及检测波长对茧丝多酚含量测定的影响。在单因素试验的基础上，通过Box-Behnken设计优化茧丝多酚的检测条件。结果表明：茧丝多酚的最适检测条件为1.1 mL的Folin酚溶液用量、0.65 mL的Na2CO3溶液用量、32 min的反应时长和760 nm的检测波长。文章建立的方法具有较好的重复性和重现性，且稳定性高，准确可靠，成本低廉，可用于桑蚕茧和生丝产品中多酚含量的检测。

关键词：茧丝多酚单因素 Folin酚法响应面优化法

烯丙基类化合物对双马来酰亚胺树脂的改性研究进展

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复合材料科学与工程 2024年

作者：孔德创河北大学质量技术监督学院

双马来酰亚胺（BMI）树脂因其出色的力学性能和热稳定性在广泛的领域内得到了应用。然而，BMI树脂具有熔点高，加工工艺性差，固化温度高且脆性大的缺点，采用烯丙基类化合物与BMI共聚加成改性是最常用的改性方法，本文通过对近些年烯... 详细信息

双马来酰亚胺（BMI）树脂因其出色的力学性能和热稳定性在广泛的领域内得到了应用。然而，BMI树脂具有熔点高，加工工艺性差，固化温度高且脆性大的缺点，采用烯丙基类化合物与BMI共聚加成改性是最常用的改性方法，本文通过对近些年烯丙基类化合物改性BMI相关文献进行梳理，包括烯丙基双酚A、烯丙基酚醛树脂、烯丙基醚化合物、烯丙基酚氧树脂以及含硼化合物，旨在为BMI树脂的改性提供参考和指导。

关键词： BMI树脂改性烯丙基化合物

基于ISODATA改进K均值聚类算法的NLOS识别技术

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电子测量技术 2024年第4期47卷 172-180页

作者：韦子辉廖戈李明轩周敬仪董鹏河北大学质量技术监督学院保定071002

针对超宽带信号中非视距误差造成定位系统定位偏差的问题,提出了一种改进无监督算法的NLOS识别技术。本文提取信道脉冲冲激响应波形的8种特征参量,选择主成分分析算法对多维特征进行降维处理;采用基于迭代自组织数据分析法改进的K均值... 详细信息

针对超宽带信号中非视距误差造成定位系统定位偏差的问题,提出了一种改进无监督算法的NLOS识别技术。本文提取信道脉冲冲激响应波形的8种特征参量,选择主成分分析算法对多维特征进行降维处理;采用基于迭代自组织数据分析法改进的K均值聚类算法,自适应地选择K值来区分视距和非视距信号;最后,结合特征参量的冗余性、相关性对分类结果进行判别。实验结果表明,该方法能有效地识别出NLOS信号,且具有较好的环境适应性,识别准确度达到95%。

关键词：超宽带定位非视距识别无监督算法信道冲激响应

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牛奶中劳拉西泮的高效液相色谱分析

河北大学学报（自然科学版） 2024年第5期44卷 495-503页

作者：郑佳妍李昳晴冯瑶韩晓利王庭欣刘峥颢河北大学质量技术监督学院河北保定071002

为了建立检测牛奶中劳拉西泮的高效液相色谱分析方法,用体积分数0.2%甲酸-乙腈溶液离心提取样品中劳拉西泮残留(重复3次),C18固相萃取柱净化,洗脱液经氮气吹干后用体积分数50%甲醇水溶液溶解,0.22μm滤膜过滤,供高效液相色谱测定.采用... 详细信息

为了建立检测牛奶中劳拉西泮的高效液相色谱分析方法,用体积分数0.2%甲酸-乙腈溶液离心提取样品中劳拉西泮残留(重复3次),C18固相萃取柱净化,洗脱液经氮气吹干后用体积分数50%甲醇水溶液溶解,0.22μm滤膜过滤,供高效液相色谱测定.采用安捷伦ZORBAX SB-C18色谱柱(4.6 mm×150 mm,5μm)为分析柱,V(甲醇)∶V(水)=68∶32为流动相,紫外检测器在230 nm波长处检测.结果表明:劳拉西泮在40~500μg/mL内线性关系良好,回归方程为y=4.047x-36.11,相关系数为0.999,检出限为0.927μg/mL,定量限为3.097μg/mL,牛奶中添加质量浓度分别为70、180、300μg/mL,添加回收率为81.27%~97.58%,相对标准偏差为1.1%,日内、日间相对标准偏差为1.2%~2.6%.该方法灵敏度高,准确度好,简便,快捷,适用于牛奶中劳拉西泮的检测分析.

关键词：劳拉西泮牛奶高效液相色谱法外标法

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北京市质量技术监督局公告

北京市人民政府公报 2011年第19期 44-51页

2011年标字第5号(总第107号)北京市质量技术监督局批准以下18项北京市地方标准,现予以公布(见附件)。

关键词：质量技术监督地方标准归口单位推荐性起草单位指导性技术文件批准日期烟花爆竹产品产业标准

基于注意力机制残差神经网络的近红外芒果种类定性建模方法

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2262-2267页

作者：王书涛万金丛刘诗瑜张金清王玉田燕山大学电气工程学院仪器科学与工程系河北秦皇岛066004 河北大学质量技术监督学院河北保定071002

现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维... 详细信息

现代光谱检测技术的飞速发展与深度学习紧密相关,作为一种端到端的模型,深度神经网络可以从光谱中得到更多信息,从而提升模型鲁棒性。为探究近红外光谱结合深度学习对芒果种类定性预测的可行性,提出一种基于卷积注意力机制(CBAM)的一维残差神经网络(1D-AD-ResNet-18)模型。为降低光谱中冗余信息的干扰,在传统一维残差神经网络(1D-ResNet-18)中嵌入CBAM卷积注意力模块,该模块可重点关注光谱局部有用信息;为避免梯度消失、过拟合情况发生,使用解决网络“退化”问题的ResNet-18。对于186个芒果样本,采用70%的样本进行训练,30%的样本进行测试,采用准确度(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)、宏观平均值(Macro-average)以及加权平均值(Weighted-average)作为模型评价指标。建立传统1D-ResNet-18、SNV-SVM和PCA-KNN三种对比模型,与上述三种方法作对比,所建立的1D-AD-ResNet-18模型取得最优预测结果,四种定性分析模型的准确率分别为96.42%,80.35%,76.78%和67.85%。结果表明,1D-AD-ResNet-18模型实现了对芒果种类的准确识别与分类,为近红外光谱定性分析芒果种类提供了新思路。

关键词：芒果种类识别 CBAM注意力机制近红外光谱残差网络