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[目的]建立一种萝卜及萝卜叶中除虫脲的检测方法,研究其消解及最终残留情况,并对其慢性摄入风险进行评估。[方法]样品用20 mL二氯甲烷-石油醚(体积比3∶4)提取,Cleanert SC_(18)-SPE柱净化,高效液相色谱法定性定量分析。[结果]除虫脲在萝卜中的平均回收率为89.72%~102.29%,相对标准偏差为3.57%~8.76%;在萝卜叶中的平均回收率为75.84%~99.96%,相对标准偏差为7.35%~11.40%;除虫脲在一定浓度范围内线性关系良好,R20.99;除虫脲在贵州和安徽萝卜叶中的消解半衰期分别为5.92、5.87 d;慢性摄入风险评估中,RQ值在0.048~0.130范围内,远低于1。[结论]该方法线性关系、准确度和精密度良好,能够有效地检测萝卜和萝卜叶中除虫脲的残留量。在推荐施药剂量和施药次数下,其慢性摄入对人类健康的风险可接受。 相似文献
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基于K- 均值聚类的动态多种群粒子群算法及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的问题,提出一种基于K-均值聚类的动态多种群粒子群算法(KDMSPSO).在该算法中,利用K-均值聚类算法将种群分成若干个子群(聚类);为了增强子群间的信息交流,对子群进行动态重组;在每个子群中,粒子的速度由它所在子群的中心粒子和该粒子所有邻居的信息共同调整.在基准函数测试和实际应用中,其结果显示KDMSPSO算法相比其他PSO算法具有一定的优势. 相似文献
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针对约束优化问题的求解,提出一种改进的粒子群算法(CMPSO)。在CMPSO算法中,为了增加种群多样性,提升种群跳出局部最优解的能力,引入种群多样性阈值,当种群多样性低于给定阈值时,对全局最优粒子位置和粒子自身最优位置进行多项式变异;并根据粒子违背约束条件的程度,提出一种新的粒子间比较准则来比较粒子间的优劣,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解;为提升种群向全局最优解飞行的概率,采取一种广义学习策略。对经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法是一种可行的约束优化问题的求解方法。 相似文献
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