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1.
为了快速直接测定蜂蜜中多种矿物元素的含量,采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)法建立了同时测定蜂蜜中钙、钾、镁、钠、锌、铁、铜7种矿物元素含量的方法,考察了方法的标准曲线线性关系、检出限、精密度和准确度,讨论了前处理方法、不同产地以及蜜源植物种类对各元素含量的影响。结果表明:线性相关系数达到0.999 9以上,方法检出限为0.003~0.030 mg/L,相对标准偏差低于2%,回收率为88.66%~105.31%;不同产地的洋槐蜜中,河北洋槐蜜的钙、钾含量明显高于其他地区,广西洋槐蜜的钠、铁含量最高;不同蜜源植物的蜂蜜中,河北枣花蜜的铁含量最高,野生蜜中各种矿物元素都较为丰富。电感耦合等离子体发射光谱法可以快速、同时测定蜂蜜中多种矿物元素含量,方法简便易行,结果准确可靠,可为蜂蜜品质鉴定以及人们对蜂蜜的合理选择提供参考。  相似文献   
2.
This study illustrates the complexities involved in outsourcing domestic work to the market. It draws on an original dataset of paid domestic workers in Portugal to examine how specific tasks interact with and explain contractual arrangements. A fuzzy cluster analysis categorizes paid domestic workers into caregivers and cleaners; however, a great degree of overlap implies that caring also entails cleaning tasks necessary for the care receiver’s well-being. A subsequent Tobit regression analysis shows that caregivers have more formal and stable contracts but earn lower wages and have longer working hours relative to cleaners. The study finds a segmentation of national origin and that some migrants are at a disadvantage in care work. The study also examines how employers deal with the idiosyncrasies of domestic work such as navigating trust-related issues.  相似文献   
3.
Prior literature finds that the tendency of price-endings to cluster on rounder fractions increases with price volatility. We estimate the separate influences and relative importance of the determinants of price volatility, security design and market risks. Our data is from a market setting that is ideal for isolating and studying the relations of interest. Results for both quote and trade prices indicate that the tendency to use round price-endings increases with both a security’s inherent risk, attributable to security design, and variation over time in market risks. Security design influences clustering more than market risks, but market risks are influential in determining clustering once security design is fixed. The estimated effects are strongest in the on-the-run market segment where liquidity facilitates the aggregation of information into price.  相似文献   
4.
针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的"热区"和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显著优于其他对比算法。  相似文献   
5.
This study presents a configurable approach for recommendations which determines the suitable recommendation method for each field based on the characteristics of its data, the method includes determining the suitable technique for selecting a representative sample of the provided data. Then selecting the suitable feature weighting measure to provide a correct weight for each feature based on its effect on the recommendations. Finally, selecting the suitable algorithm to provide the required recommendations. The proposed configurable approach could be applied on different domains. The experiments have revealed that the approach is able to provide recommendations with only 0.89 error rate percentage.  相似文献   
6.
基于改进关键词重要性和近邻传播聚类算法,提出了一种学科领域主题分析方法,通过词频分析法和作者潜意识行为计算高频关键词权重,借助共词分析和Ochiai系数构建带权重高频关键词相似性矩阵,利用近邻传播聚类算法对学科领域主题进行自适应提取与分析。以CSSCI收录的2015—2019年物流学科领域期刊论文为研究对象,借助新方法对其进行主题分析,研究结果表明:高重要性的关键词不一定是核心主题,核心主题与同一簇内其它成员关键词最为相似。与此同时,近五年物流学科存在“降本增效”“区域物流一体化”“现代物流技术研究与创新”“物流体制改革与产业转型升级”“农村物流与农产品物流”“电子商务与跨境电商”“可持续发展理念”等七大热门主题。  相似文献   
7.
将K-means聚类算法应用到无线局域网(WLAN)位置指纹定位中,虽然可以缩短定位时间,但是容易降低定位精度。为了解决此问题,提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明,与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比,基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间,还能有效提高定位精度。  相似文献   
8.
赵峰  王泽  李轶 《物流科技》2020,(1):30-34,44
在烟草商业企业中,物流是其重要的环节,是连接客户与烟草企业间的纽带,其卷烟配送线路设计的合理与否直接影响到卷烟的配送效率和配送成本,就如何合理的规划线路成为卷烟配送的关键问题。文章以Q烟草公司为例,运用先分组后路线的两阶段法对问题进行求解,先利用K-means聚类算法对区域进行划分,再考虑工作量均衡的条件下引入遗传算法对区域进一步调整,最后利用混合遗传算法对各配送区域进行线路优化,通过实例从线路数、车辆数、空载率、配送里程及总成本等指标上可以看出两阶段法的配送效果更优。  相似文献   
9.
针对斜划分决策树算法普遍存在时间效率低、部分算法仅能应用于二分类问题,提出了一种基于加权距离的聚类决策树算法。通过Relief-F算法为预测属性计算权重,并将权重用于树结点中数据的聚类过程,使用分簇结果对结点进行多路划分,得到可直接用于多分类问题的决策树。理论分析和实验结果表明,该算法与经典轴平行决策树相比,拥有更好的泛化能力以及相近的算法时间复杂度,与大部分斜决策树相比,在付出更少计算代价的前提下,获得了近似的正确率以及模型简洁度。  相似文献   
10.
深度学习模型中的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)常被用作合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题,提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN(Region Proposal Network)并映射成新的特征空间用于目标检测,然后利用基于形状相似度距离(Shape Similar Distance,SSD)度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框,并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明,所提算法目标检测精确率达到98.62%,在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比,模型准确率提高,整体性能更好。  相似文献   
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