光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响

为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘(PLS)的定量分析模型。探讨了基线校正(Baseline)、矢量归一化(Normalize)、SavitskyGolay卷积平滑法、导数、标准正态变量变换(Standard Normal Variate Correction,SNV)以及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)这六种预处理方法及其组合方式对建模的影响。结果表明:矢量归一化+Savitsky-Golay滤波平滑法是最佳预处理方法,相应建立的小麦粉灰分含量最佳模型的校正决定系数R_c^2为0.947,交叉验证决定系数R^2v为0.896,校正均方根误差(RMSEC)为0.026,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.037,预测均方根误差(RMSEP)为0.026。无预处理模型的校正决定系数为0.873,交叉验证决定系数为0.832,校正均方根误差为0.044,交叉验证均方根误差0.051,预测均方根误差为0.056;相较于无预处理模型,最佳模型的预测精度和稳健性有了很大的提高。

浅析中国烟草价格构成和烟草行业改革

税收对引导人们的消费取向具有天然的调节作用．这一点在卷烟类产品上体现得最为明显。由于烟草的特殊性．为了限制和减少烟草及其制成品的生产与消费、增加政府财政收入．很多国家对卷烟类产品都一直奉行“寓禁于征”的重税政策。然而．我国在烟草价格形成上却存在着很强的地方保护主义．严重影响了我国的烟草税收收入。本文对我国烟草价格构成进行分析．由此深入到对烟草行业体制的分析，指出烟草行业问题所在．并对下一步完善烟草价格和税收联动提出政策性建议．

基于深度学习的行人重识别经典算法研究

在深度学习大热的背景之下,选取了几种基于深度学习的优秀的行人重识别算法,并比较这些方法在不同数据集上面的表现,分析它们之间的优势和劣势,以及这些算法适用的场合。

烟草价税联动对实现控烟目标的影响研究

烟草的使用给人们带来巨大的社会经济负担,实行烟草价税联动是我国履行世界卫生组织烟草控制框架公约(FCTC)的重要经济手段,也是"十二五"期间进一步完善烟草税的重要内容。本文针对当前国内存在的"烟草税怪相"——加税不加价,合理解释了烟草税政策在我国控烟运动中失效这一现象,通过深层次的挖掘我国烟草行业存在的问题,指出了烟草行业症结所在,并对下一步完善烟草价格和税收联动提出政策性建议。