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采集标准香精样品和不同生产批次香精样品的傅里叶变换多次衰减全反射红外指纹图谱,通过主成分分析(PCA)法,剔除偏离主成分区域的光谱,对PCA校正后的光谱进行Karl Norris滤波(段长为5,段间距为2)和二阶微分预处理,结合Gram-Schmidt正交化方法,建立香精品质鉴定模型。首先,以落在主成分区域内的某个样品为基准建立模型,计算主成分区域内其余样品的相似度,作为检验标准;其次,以落在主成分区域内的全部样品为基准建立模型,分别计算30个生产批次香精样品的相似度,作为各批次香精品质鉴定的依据。所建立的模型能够准确鉴别不合格品,且与常规物理指标检测方法相比,该方法准确度更高,操作方便快速,可直接应用于香精生产过程中的品质在线检测和监控。 相似文献
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项目管理和预算管理本属两个不相关的管理领域,但通过ERP系统,实现了二者的关联,从而实现了项目计划及其预算配置、项目分解结构和预算下达分解、项目执行和预算控制、项目实施效果及预算资源投入等的有机结合。 相似文献
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文章介绍了用气相色谱-质谱联用技术(GC- MS)测定卷烟香精香料中乙基环戊烯醇酮、烟酮、邻位香兰素、α-大马酮和巨豆三烯酮(A、B、C、D)共5种加香物质的检测方法。该方法在试样中加入以萘为内标的二氯甲烷溶液振荡萃取,无水硫酸钠干燥后取上清液进行GC- MS检测,对巨豆三烯酮A、B、C、D 4种E/Z异构体采用混合标准品峰面积归一化法对各种异构体浓度进行换算,然后用内标法建立标准曲线。实验结果表明,该方法中各物质的线性相关系数R2均在0.997以上,5种加香物质的加标平均回收率范围为88.9%~97.3%,相对标准偏差(RSD)范围为3.19%~7.82%。该方法具有简便、快捷、灵敏度高的优点,适合卷烟香精香料中加香目标物质的检测。 相似文献
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基于回归模型、指数平滑模型、时间序列分解模型、季节ARIMA模型和X13-A-S方法对某省玉溪(软)卷烟2015年1月到2020年12月共72个月的月度销量进行预测,并对预测结果进行检验。在销量最高的1月,预测结果的差异最大,在销量最低的12月,预测结果的差异最小。2020年1月至10月的实际销量为49780.78箱,预测最为接近的是季节ARIMA模型,其次是X13-A-S方法,预测差距最大的是时间序列分解法。在平均相对误差上,X13-A-S方法的平均相对误差最小,为8.57%,季节ARIMA模型次之,为10.43%。回归分析方法的标准误差最小。在销量均值的预测上,季节ARIMA模型和X13-A-S方法预测的绝对误差和相对误差较低,可以作为卷烟月度销量的通用方法。 相似文献
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为了对卷烟市场状态进行量化评价,使产品的市场状态评估更为合理准确,产品之间的竞争关系更加清晰,对卷烟规格的发展趋势做出合理判断。文章基于产品周期理论,从卷烟销售的市场表现出发,以销量增长优势和销量规模优势指标为坐标构建了卷烟分类的四象限方法,运用该方法对四川省普一类卷烟的各卷烟规格(采用“品牌+字母”表示)市场状态进行判断分类,普一类所有的在销规格被分为进入规格、成长规格、成熟规格和收缩规格四大类,并纵向对比了主要卷烟规格的发展变化,对其在四川省的发展趋势进行了分析。研究结果表明利群A、南京B、天子C等52个规格为进入规格,其中包括29个新进入规格;天子A、娇子A、黄鹤楼A等13个规格为成长规格;云烟D、玉溪H、玉溪G等7个规格为成熟规格;娇子C、玉溪E、苏烟A等49个规格为收缩规格。同时,2012—2020年间四川省普一类5个主销规格中,玉溪G一直处于成熟期,玉溪H和芙蓉王A分别在2015年和2017年进入成熟期,云烟D则经历了从成熟到成长再到成熟的状态,天子A正处于成长期,对成熟规格构成了强烈的威胁。基于产品周期理论的四象限方法能够有效反映四川省普一类各规格卷烟的市场状态与竞争关系... 相似文献
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