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K-邻近距离法(KNN)作为一种非参数方法,多适用于非正态分布和密度函数未知的遥感数据分类和参数估计,已被广泛地用于寒带和亚寒带地区的多源林业调查和森林蓄积量估计反演。从KNN方法的基本原理出发,在与传统蓄积量遥感估计方法进行对比的基础上,详细地介绍了KNN方法的特点以及与K\|mean方法的区别,总结了KNN法森林蓄积量估计误差的评价模型和度量参数。还对KNN法森林蓄积量遥感估计的国内外研究动态进行了总结,表明了多源信息在KNN法森林蓄积量遥感估计中的重要性,总结出KNN方法进行森林蓄积量遥感估计的两种方法:基于样地点级和基于林分级。最后详细阐述了影响KNN法森林蓄积量估计的众多因素,提出了在低纬度地区利用KNN法对森林蓄积量遥感估计和反演进行系统研究的建议。 相似文献
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以番茄酱加工剩余物番茄皮为原料,采用酸法、碱法、酸碱结合法和酶- 酸法4 种工艺制备番茄皮膳食纤维并对其理化性质进行分析。4 种工艺中,酶- 酸法工艺去除杂质效果最好,所得产品可溶性纤维含量最高(8.23%)、纯度最高(92.01%)、产品色泽最佳。4 种方法制备的膳食纤维与原料在组成和理化性质上有很大差异。酸碱结合法和碱法制备的膳食纤维有较高的持水力(分别为8.74、7.85g/g)和膨胀力(分别为5.5、4.9mL/g),而酶- 酸法和酸法制备的膳食纤维有较高的持油力(分别为5.91、5.49g/g)和吸附胆酸钠的能力(分别为329.4、297.3mg/g)。除酶- 酸法外,其他方法制备的膳食纤维的阳离子交换能力均比原料高。 相似文献
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板料冲压成形工艺与模具设计制造中的若干前沿技术 总被引:6,自引:0,他引:6
板料成形技术是最重要的金属成形方法之一,广泛应用于工业领域。因此,成形制造技术及装备水平已成为衡量一个国家制造水平的重要标志,在很大程度上决定产品的质量、效益和开发能力,决定着一个国家制造业的国际竞争力。结合相关研究领域的发展趋势和最新研究成果及其工业应用,针对目前板料成形技术发展现状,提出板料冲压成形工艺与模具技术的若干发展前沿问题。包括冲压过程仿真模拟中的新理论和新方法、高性能材料参数反求技术、冲压工艺设计中的优化理论和方法、基于CAE技术的冲压新工艺、模具型面数字化制造技术以及模具表面磨损预测和寿命控制方法。通过对这些新理论、新方法和新技术的分析,重点阐述其重要性以及可能取得的进展和预期效果。 相似文献
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介绍了大型铝铸件低压铸造技术,采用树脂砂制芯、组芯,选用合理的工艺参数,充分利用机械设备,并且设计和制造金属工装,提高了生产效率,减轻了工人劳动强度,铸件的良品率大幅提升. 相似文献