共享服装消费者决策行为影响因素研究

随着共享经济的快速普及,不断冲击着传统经济模式和消费观念。在此热潮刺激以及消费者对时尚的变化性需求和对可持续发展的不断关注,共享服装应运而生,然而各平台在初创期存在的一些问题影响了消费者满意度。从消费者决策行为角度出发,首先分析影响消费者选择共享服装平台的考虑因素,构建基于感知安全性、功能性、经济性、便利性层面的消费者决策指标,并运用层次分析法确立了各指标的权重,结果显示消费者比较关心服装卫生、服装质量、会员价格和快递时效性。最后为共享服装平台如何提高顾客满意度提出了相应的对策及建议。     

企业参与食品可追溯信息共享的研究

随着国内外食品安全质量问题的日益突出,相关部门和消费者也逐渐提高了对食品安全与卫生方面的关注和重视。同时,国家也通过颁布法律条例等相关措施,对食品安全质量问题进行有效控制,但是由于缺乏完善的信息追查系统,导致各项控制手段无法发挥出任何实质性的作用。对此,国家和相关企业希望能够通过开发食品追溯系统,以达到确保食品质量安全并对其进行有效管理的目的。     

光谱颜色信息高效重建的新方法研究

光谱颜色信息的高效重建是摹于光谱的颜色复制技术的核心研究课题,针对当前主成分分析法与独立成分分析法均难以圆满解决光谱颜色信息高效重建的实际问题,首次提出了一种混合变频成分分析方法.新方法综合了已有两种方法的优点,成功解决了光谱颜色信息准确高效重建的难题,并且为颜色视觉的阶段理论学说提供了进一步的理论支撑,为人眼颜色视觉的恒常性提供了新的理论阐释.     

基于主成分和聚类分析评价国产不同批次肉豆蔻挥发油的质量

本文对16批次肉豆蔻样品的挥发油进行化学成分分析鉴定，对其共有化学成分采用主成分分析和聚类分析，从而对肉豆蔻挥发油进行综合质量评价。通过对其形状、气味、色泽等性状进行记录，采用水蒸气蒸馏法提取肉豆蔻挥发油，通过气相色谱-质谱联用色谱仪（GC-MS）所得挥发性成分，结合NIST08系列标准谱库、人工检索等方式对其进行鉴定分析，利用主成分分析和聚类分析对16批次肉豆蔻样品进行综合评价。16批次肉豆蔻多为卵圆形或椭圆形、香气浓烈、灰棕色；从肉豆蔻挥发油化学成分中共筛选出17个共有成分，经主成分分析概括为4个主成分，包含源信息量的86.26%；聚类分析结果显示，16批次肉豆蔻样品可聚为两大类，S15批次聚为一类，S1-S14，S16批次聚为一类；两种分析结果达成一致。通过主成分分析和聚类分析，同时结合性状品质与安全性分析，可以建立肉豆蔻挥发油的质量评价体系，为肉豆蔻挥发油的药食两用以及其他方面的进一步开发研究提供参考依据，该评价方法综合性强、全面性高。     

基于主成分分析的臭氧与紫外复合处理枸杞挥发性成分综合评价

研究臭氧与紫外复合处理对枸杞挥发性成分的影响,采用顶空固相微萃取结合气相质谱法检测不同处理方式样品中的挥发性成分,并利用主成分分析法和聚类分析法对挥发性成分进行分析评价。结果表明,从不同处理方式下的枸杞中共检测出78种挥发性成分,酯类14种,醇类21种,烷烃类16种,酮类15种,醛类5种,酸类3种,醚类及杂环类4种,其中10种物质为4个枸杞样品所共有;主成分分析共分析出42种主要的挥发性成分,结合聚类分析综合评价不同处理方式下枸杞挥发性成分风味由高到低依次是:臭氧与紫外复合处理后烘干的枸杞干果>臭氧与紫外复合处理后真空干燥的枸杞干果>未处理的枸杞干果>鲜果。      

基于区域适栽品种筛选的苹果品质综合评价模型的建立

建立苹果品质综合评价模型,为苹果新品种的引进、筛选、品种改良和优质栽培提供一定的参考依据。在甘肃静宁产区测定了20个引进的苹果品种的13项品质指标的基础上,通过盒形图法筛除异常数据之后,采用相关性分析法(CA)、主成分分析法(PCA)、聚类分析法(HCA)和层次分析法(AHP)建立了苹果品质评价的数学模型。采用CA、PCA和HCA从13项品质指标中筛选出糖酸比、有机酸、可溶性固形物、单果重和果形指数作为核心指标,利用AHP建立了苹果品质综合评价模型:Y(综合值)=0.4276×糖酸比的标准化值+0.2745×有机酸含量的标准化值+0.1759×可溶性固形物含量的标准化值+0.0811×单果重的标准化值+0.0409×果形指数的标准化值。苹果品质综合评价结果表明,烟富3号、成纪1号和宫崎短枝三个品种在静宁产区品质最优,与生产实际表现一致。建立的苹果品质综合评价模型,能有效提高苹果品质评价的科学性与合理性,并能够广泛地运用于生产实践。     

基于智能制造信息平台的全产业链质量追溯管理

通过智能制造信息平台的建设,建立食用盐产品相关质控流程、项目和数据的电子档案,结合人工智能、大数据技术的深化应用,强化食用盐产品生产过程中的数据管理,打造产品质量记录、管控、追溯、分析与持续优化完善的智能数据管理系统,提高了产品全生命周期质量管理能力.     

基于区块链技术的辽宁省制造业信息共享研究

随着全球数字化进程加深,区块链技术和产业在多个领域快速发展,信息共享的重要性也愈发凸显。为推动制造业高质量发展,针对辽宁省制造业企业区块链信息共享进行研究。结合国内外研究现状和区块链技术优势,利用SWOT方法分析基于区块链技术辽宁省制造业信息共享现状,从企业内外部两方面提出辽宁省制造业信息共享现存问题,对基于区块链技术的辽宁省制造业企业信息共享现存问题给予相应对策。     

基于Web的产业集群产品信息共享平台开发

产业集群产品信息异构阻碍产业集群内企业之间的及与外界的信息交流,信息共享,并阻碍其自身竞争能力的发展。文章主要针对产业集群环境下产品分类不统一、产品属性命名、单位等不统一而带来的产品信息异构问题,以ISO13584标准的中性表达方式描述产业集群产品信息库,为不同用户开发及扩充特定领域的产品信息库提供参考。最后,给出了一个系统实现案例。     

我国食品安全信息追溯存在的问题及解决方法

随着我国人们生活水平的不断提升,食品消费结构也发生了变化,人们对食品安全和食品质量都有很高的要求,使食品安全的可追溯性备受关注。结合多年的工作经验,在参考文献的基础上,从多个角度对目前我国食品安全信息追溯情况进行了分析,总结了我国食品安全信息追溯的现状和存在的问题。为解决目前我国食品安全信息追溯工作存在的问题,本文从政府层面、企业层面、行业引领等方面提出了相关建议。     

基于高光谱成像技术的大米溯源研究

利用高光谱成像技术提取大米的光谱信息进行大米产地溯源研究。采用X-Y距离样本集算法（SPXY）进行训练集和测试集的划分,将1 000颗大米样本中800个为训练集,剩下200个为测试集。并采用主成分分析（PCA）法提取相关性较强的主成分光谱信息,进行数据降维。基于主成分分析法提取前4个主成分,并在贡献率最高的第4主成分基础上,结合支持向量机算法（SVM）建立大米产地溯源预测模型。研究得出训练集准确率可达96%,测试集平均准确率为79%。通过训练集和测试集的实验结果表明,高光谱成像技术可以对大米产地进行溯源,为大米产地快速、无损检测提供了一定思路和参考。     

近红外光谱技术结合支持向量机对食用醋品牌溯源的研究

研究近红外光谱技术对食用醋品牌进行快速无损溯源。收集市场上保宁、东湖、恒顺、镇江4个品种共152份具有代表性的食用醋样品,采集它们的近红外光谱数据,对原始光谱数据进行多元散射校正(multip,licative scatter corrertion,MSC)预处理,对预处理后的光谱数据利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,然后用支持向量机(support vector machine,SVM)建立预测模型,选取合适的SVM核函数,并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化模型参数。结果表明,近红外光谱技术结合支持向量机对食用醋品牌分类正确率可达100%。     

主成分和判别分析在清香型白酒产地溯源中的应用

采用气相色谱法分析不同产地清香型白酒中乙酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸等12种主体香味成分的含量,利用SPSS22.0软件对数据进行主成分和判别分析,可以将12个指标提取3个主成分,建立3个判别典型函数。利用建立判别函数可以对5个不同产地的78个白酒样品100%进行正确判别。该方法为不同产地白酒的溯源和真伪鉴别提供一条新的途径。     

A consumer study of fresh juices containing berry fruits

BACKGROUND: Consumer science techniques are proposed here to support the development of innovative fresh juices designed to exploit the sensory characteristics and nutritional advantages of berry fruits and to meet the needs of modern consumers, who increasingly buy ‘ready to eat’ products to save time, without abandoning a healthy diet. RESULTS: A series of consumer tests were conducted on 25 juices created by mixing one of the five berry fruits investigated with five different base juice variants. A high content of polyphenols and anthocyanins characterises these mixes, especially those based on pomegranate. Independently of the added berry fruit, the most successful recipes were the mixes with pineapple and blood orange, characterised by a ‘balanced’ proportion of sweet and sour components whereas the least appreciated were those based on pomegranate. Consumer habits and opinions were also recorded and consumer groups were identified by clustering variables: age, education and juice consumption were shown to be important factors in consumer choice. CONCLUSIONS: This study provides a useful insight into production and marketing strategies for a new juice line that could be accompanied by the key message: ‘Just fresh fruit: all the pleasure and nutritional intake of fresh fruit in an appealing drink’. Copyright © 2009 Society of Chemical Industry     

Application of agglomerative hierarchical clustering to identify consumer tomato preferences: influence of physicochemical and sensory characteristics on consumer response

A multiple regression model was developed to predict the acceptability of the four tomato varieties studied (Aranka, Cherry, Beef and Pitenza). Agglomerative hierarchical clustering showed the presence of four consumer clusters. One cluster preferred small tomatoes (Aranka and Cherry) and another cluster the larger tomatoes (Beef and Pitenza). In the sensorial analysis Aranka was the preferred variety, scoring more highly in taste, odour, acidity, sweetness and hardness. In the physicochemical analysis Aranka also obtained the highest values for titratable acidity (TA) and sugars (SSC), confirming that these parameters are important in tomato flavour. Lower values for both sets of parameters were reflected by lower consumer acceptability, with Beef and Pitenza receiving the lowest score for these flavours attributes (except odour). A significant correlation between the sensorial and physicochemical parameters was also observed: odour was positively correlated with calibre, while taste, acidity, hardness and acceptability were negatively correlated with calibre, pH and SSC/TA and positively correlated with SSC and TA. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry     

基于多块MICA-PCA的烟草生产全过程质量追溯源系统设计

目的 设计基于多块MICA-PCA(modified independent component analysis-principal component analysis, 改进独立成分分析-主元分析)的烟草生产全过程质量追溯系统。方法 构建并分析烟草生产全过程质量追溯系统结构模型, 提取并调度质量追溯过程中源数据的信息, 采用多块MICA-PCA方法融合调度信息, 实现烟草生产全过程质量追溯源系统设计。结果 采用该系统进行烟草生产全过程质量追溯的定位能力较好, 数据的传输效率高, 烟草生产全过程质量追溯性能较强。结论 本研究所设计的质量追溯源系统提高了烟草生产全过程质量追溯的实时性和准确性。     

需求信息共享对牛鞭效应的抑制作用

针对供应链节点企业的理性决策和需求信息的不共享所导致的牛鞭效应的问题,本文构建了制造商和零售商组成的二级供应链牛鞭效应量化模型,定量证明了自相关系数、观测期数和订货提前期与牛鞭效应的关系.通过对比需求信息共享前后零售商和制造商牛鞭效应的变化,得出信息共享可以有效抑制制造商牛鞭效应的结论.     

计算机信息技术在乳制品质量安全追溯 体系中的应用

随着科学技术的迅速发展,计算机信息技术的应用越来越广泛,计算机在食品质量安全管理方面的应用也日趋迫切。本文主要对乳制品质量安全追溯体系、计算机信息技术在奶源品质管理及乳制品生产过程中的应用进行了概述。将计算机信息技术应用于乳品质量安全追溯体系可以发挥其优点,实现从研究开发、原料获取、生产加工、流通消费、监督管理到信息服务等各个环节的高效管理,将计算机信息技术与乳制品质量安全追溯体系相结合,能够在源头上遏制问题产品的扩散,确保乳制品质量安全。     

基于数据库技术的茶叶质量安全追溯APP设计

目的开发设计获取茶叶生产链上各环节追溯数据的茶叶质量追溯系统的终端APP。方法通过对茶叶产业链分析,运用数据库技术建立包括种植基地、生产基地、检测机构和经销网络等茶叶生产链上的4个基础数据库,以及用于各基础数据库数据整合分析的中心数据库。同时结合EAN.UAA编码技术实现茶叶生产链上数据的统一编码与采集。结果通过茶农、茶企、检测机构和经销商4个不同登录终端的追溯APP,分别独立获取数据并存储到基础数据库。通过分析生产链上产销数据之间环环相扣的关系,实现了消费者获取的溯源数据的真实性和可靠性。结论通过追溯APP的应用,可以提升追溯数据的客观性,改善了追溯效果。     

基于稀土元素指纹分析技术的紫菜产地溯源

目的:探讨稀土元素指纹分析对紫菜产地溯源的可行性。方法:利用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）对南北两地区（江苏条斑紫菜,福建坛紫菜）的36个紫菜样品中16种稀土元素含量进行测定,并对数据进行聚类分析、主成分分析和判别分析,建立紫菜的产地判别模型。结果:聚类分析将紫菜分为五大类,主成分分析提取了两个主成分,占方差解释的97%,这两种分析方法均可以将不同省份的紫菜样品完全区分;Fisher线性判别（fisher linear discriminant analysis,FLD）验证了产地判别模型的适用性,对6个采样点的样品判别准确率达到100%。结论:稀土元素可以作为紫菜产地溯源的依据。