bootstrap模拟取样法对塑料食品包装溶出物暴露浓度估计

研究了塑料食品包装容器在介质水、乙酸、乙醇、正己烷的溶出物数据的分布特征,依据数据的形态分布特征,获得稳健的溶出物暴露值估计及标准偏差,证明以bootstrap法模拟取样样本分布的均值与标准偏差作为有限样本溶出物暴露值是可靠的。     

吸氧塑料在食品包装中的应用

总所周知,氧化变质是影响食品保质期的一个重要因素。为此,人们常常采用真空包装、气调包装、向食品中添加抗氧化剂或脱氧技术来消除包装中的氧气,以达到提高食品质量和延长货架期的目的。     

高阻隔性塑料材料在食品包装中的应用

高分子材料的阻隔性是指制品对小分子气体、液体、水蒸气、香味及药味等具有一定屏蔽能力的聚合物材料。如果高分子聚合物的可透性较低,用它对物品进行包装可有效阻隔环境中氧气、水蒸气等的渗入,并保持包装内的特定气体成分,显著提高物品的保质期。目前为满足市场需求,各国相继开发出具有多功能的高阻隔性包装材料,可以延长食品保质期和货架寿命,高阻隔性、多功能性包装材料已成为近几年的发展热点。     

稳健统计方法在进口棉花HVI比对试验数据处理中的应用

为了保证进口棉花HVI比对试验结果的准确性和可靠性,采用稳健统计方法对试验结果进行了处理,简要介绍了四分位数的计算方法,并用Z比分数对试验结果进行了评价.     

标准IQR的计算及在实验室能力验证中应用实例

标准IQR是实验室能力验证中的重要指标之一,标准IQR的计算结果与实验室能力验证的结果评价密切相关。本文旨在介绍标准IQR的计算方法和步骤,通过其在实验室能力验证中应用实例,了解实验室能力验证的评价方法。     

一种多频带线性鉴别分析方法

线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域广泛使用的一种特征抽取方法,而在图像识别中,由于小样本问题,经常采用的是PCA LDA方法来代替单纯的LDA.提出了一种多频带线性鉴别分析方法(MBLDA),使LDA在完整的样本空间上进行,而且解决了小样本问题.MBLDA不仅避免了PCA过程带来的信息损失,而且提取的鉴别特征维数小,还提高了识别性能.该方法在识别精度上大幅度地超越了PCA和LDA或PCA LDA,通过对ORL,NUST603人脸库的实验验证了该算法的有效性.     

基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别

指出了线性鉴别分析及其几种改进方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,提出了一种基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别方法.首先将样本投影到总体散布矩阵的非零空间中进行分析;进而将类内散布矩阵分成零空间和非零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取,最后将得到的两种鉴别特征融合,从而使用最近邻法进行分类.实验结果表明,在进行小样本的人脸识别时,该方法的识别效果优于其他线性方法.     

基于改进的线性判别分析识别重叠并发的双故障

在两维空间中,当关键质量特性之间存在相关关系并且预定义故障类之间重叠时,传统的模糊聚类算法FCM对双故障并发的识别率会下降.为了提升对重叠并发双故障的识别率,一种新算法PILDA被提出,该算法提出的主成分修整能够消除重叠的影响,而双故障判别区间确定的方法则能够实现对未预定义的并发双故障的识别.经过864种不同相关关系和均值偏移量的故障组合仿真实验,结果表明PILDA能有效识别并发故障及预定义单发故障,平均识别率为84.94％,明显高于FCM的58.13％.该方法具有一定的应用价值.     

Matrix Linear Discriminant Analysis

Abstract

We propose a novel linear discriminant analysis (LDA) approach for the classification of high-dimensional matrix-valued data that commonly arises from imaging studies. Motivated by the equivalence of the conventional LDA and the ordinary least squares, we consider an efficient nuclear norm penalized regression that encourages a low-rank structure. Theoretical properties including a nonasymptotic risk bound and a rank consistency result are established. Simulation studies and an application to electroencephalography data show the superior performance of the proposed method over the existing approaches.     

HS-GC/MS法检测食品塑料包装中的挥发性有机物

采用顶空-气相色谱/质谱联用技术检测了两种食品用塑料包装袋中可能残留的挥发性有机物:苯、乙苯、邻二甲苯、间/对二甲苯、异丙醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯.结果证明,所建立的方法分离效果理想,线性关系良好,线性相关系数均大于0.999,检出限均达到10-3数量级,能够满足实际分析的要求.     

一种新的求解零空间线性鉴别分析的快速算法

利用随机矩阵相乘是最近提出的一种求解零空间线性鉴别分析的算法,但是此算法需要对一个n×n的矩阵进行特征值分解(n指的是训练样本数),使得其算法复杂度依然较高。为了进一步提高零空间线性鉴别分析算法的求解速度,本文提出了一种新的利用随机矩阵相乘的求解零空间线性鉴别分析的快速算法。本文的算法不需要对n×n的矩阵进行特征值分解,使得其算法复杂度比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要低得多。理论分析和在人脸数据库上的实验表明,本文算法的计算速度远比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要快,但是其识别率与现有的零空间线性鉴别分析求解算法相同。     

利用两类投影方法进行特征融合的人脸识别

提出了利用两类投影抽取特征、用并行策略融合特征进行人脸识别的新方法。先用一维的基于向量的投影抽取一组特征,再用基于二维的图像投影的方法抽取一组特征,用复向量将样本的两组特征向量组合在一起,在复向量空间分析主分量(CPCA),抽取人脸图像的鉴别特征。在FERET人脸库上的实验结果表明,该方法的识别性能比用单个特征有10%左右的提高。     

塑料食品包装制品中多环芳烃的分析及检测

通过模拟向聚酯(PET)、聚碳酸酯(PC)两类包装材料中添加回收塑料,探索了塑料食品包装中多环芳烃(PAHs)的来源,并对样品中的PAHs进行分析检测.由新料加工制成的样品中不含PAHs;添加回收料的样品中出现了PAHs的累积与放大;添加回收料并引入氯源(PVC)的样品,经反复加工,其有害物质的含量增加,组分更趋复杂.结果表明,添加回收塑料的包装制品中含有大量有害物质,如萘、苊烯、苊等2～3环的多环芳烃.     

塑料食品包装材料添加剂迁移的数值模拟

应用有限元法建立塑料包装材料添加剂向食品迁移的数学模型和计算仿真模型.以BHT向模拟食品(酒精)的迁移为例,分析了塑料包装材料在共挤和储存过程以及溶胀情况下添加剂的扩散.建立的模型可用来预测混合边界条件下的添加剂迁移,给出了食品包装中添加剂迁移的解决方案,简化了迁移的研究手段.