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9 个结果
  • 简介:人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

  • 标签: 人群分析 主导者检测 时间滞后分析 结构化SVM
  • 简介:用紫外分光光度法分析化妆用茶油的光谱特性。通过与常用的油类基质橄榄油及乙二醇进行比较,发现茶油对紫外光有很好的吸收,特别在250~357nm这一区间,是一种理想的化妆用油类基质。通过比较研究发现超临界CO2萃取法制取的茶油的紫外吸收情况明显好于浸出法和水代法所得茶油。另外还发现相同水代法提取的湖南双峰普通油茶的茶油比浙江红花油茶吸收紫外的效果要好。这说明不同萃取方法及不同品种间所得茶油的光谱特性也不尽相同。

  • 标签: 茶油 化妆品用 光谱特性 紫外吸收 分析
  • 简介:目的:研究多农药残留的茶叶质控自制方法。方法:采用定量喷施法自制了20种茶叶中常检农药残留质控。结果:该方法的制成的农药残留质控的回收率在定量喷施量的68.4%~92.5%,RSD均小于10%(n=6),该质控2个月内的定值结果无显著性差异。结论:该方法操作简便,可用于茶叶中常检农药残留量的测定时的质控

  • 标签: 质控品 农药残留
  • 简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).

  • 标签: 短期家庭电力需求预测 单变量 长短期记忆循环神经网络 深度学习
  • 简介:本文通过采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)法测定化妆中有害元素含量,并对测量过程中各项不确定度的来源以及评定方法进行分析,建立起一种分析实验室不确定度的评定方法,使实验结果更具客观性和准确性。

  • 标签: ICP-AES法 化妆品 有害元素 不确定度
  • 简介:PEC-A2样表面处理装置是岛津公司为EPM-8l0Q电子探针样品表面进行喷金处理装置,其主要包括抽真空系统和喷金电流控制系统,抽真空系统由机械泵和油扩散组成,真空度可达到6.7×103Patorr.

  • 标签: 真空规
  • 简介:应用液相色谱-电喷雾离子化质谱法快速分析紫杉醇粗中各组分.方法:用NucleosilC18(250×4.6mm,5μm)色谱柱;甲醇/水(65/35,V/V)为流动相以1mL/min的流速洗脱;检测波长227nm;柱温40℃;液相色谱出口分流20%进入离子阱质谱,以电喷雾电离源正离子模式进行质谱数据采集.结果:得到紫杉醇样品液相色谱图和质谱图,对谱图进行分析归纳,判断紫杉醇粗中主要含有巴卡亭Ⅲ、10-去乙酰巴卡亭Ⅲ、三尖杉宁碱和2″,3″-双氢还原三尖杉宁碱.结论:本方法灵敏、可靠、快速,对紫杉醇生产、质量监控具有指导意义.

  • 标签: 液相色谱 快速分析 紫杉醇 电喷雾质谱 粗品 组分
  • 简介:本文以Sc、Ge、In、Re内标校正体系,采用微波消解-电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)对化妆中As、Pb、Hg、Cd和Cr五种微量元素进行同时测定,通过对三种化妆的加标回收试验,建立了化妆中As、Pb、Hg、Cd和Cr五种微量元素含量的ICP-MS分析方法,Hg所采用线性范围为0~10ng/ml,其它元素所采用线性范围为0~500ng/ml,各元素校正方程的线性相关系数均大于0.9996,各元素检出限均小于0.1ng/mL、测定五种元素的相对标准偏差均小于10%,各元素的加标回收率在84.1%~107.9%。实验表明:该法操作简单、快速,灵敏度高,重现性好,而且能够对五种微量元素进行同时测定,大大提高了检测效率。

  • 标签: 电感耦合等离子体质谱 微波消解 微量元素 化妆品
  • 简介:建立了三种不同性状化妆中甲醛的快速、准确的检测方法。采用静态顶空结合GC-MS法,水剂、乳液、膏状物化妆平衡温度分别为50、60、70℃,平衡时间为15min。结果表明,甲醛浓度在10~200mg/kg范围内,线性相关性良好(r=0.9996)。三个浓度系列测定结果的相对标准偏差为1.02%~1.42%,回收率为85.5%~104.2%,方法最低检出浓度为1.25mg/kg。

  • 标签: 静态顶空 GC-MS 化妆品 甲醛