基于有序聚类和MSKPCA的室内定位算法

针对指纹室内定位算法中环境动态变化对Wi-Fi信号的干扰和定位实时性较差的问题,提出一种基于有序聚类和多尺度核主成分分析的Wi-Fi指纹室内定位算法。离线阶段采用参考点可检测接入点序列的最长公共子序列衡量相似度,通过有序聚类划分子区域。在线阶段先进行粗定位,选择最优尺度的核主成分分析模型处理子区域指纹数据,使用朴素贝叶斯加权K近邻算法预测目标节点位置。实验结果表明,该算法可有效提升定位精度,86.7%的定位误差在1.2 m以内。

HPLC法测定不同来源低聚肽粉中4种呈味有机酸含量

为分析比较不同来源低聚肽中呈味有机酸含量的差别,建立了可以同时测定鸡肉低聚肽粉和大豆低聚肽粉中4种呈味有机酸含量的高效液相色谱方法.色谱条件:Zorbax Eclipse XDB C18色谱柱,柱温25℃,流动相为体积比5﹕95的甲醇与磷酸二氢钾溶液(0.01 mol/L,pH 2.8)的混合溶液,流量1 mL/min,进样量5μL,等度洗脱,紫外检测器检测波长210 nm.在此条件下,苹果酸、乳酸、琥珀酸、柠檬酸这4种呈味有机酸可以进行有效分离,在0.01~5.00 mg/mL线性范围内,相关系数为0.99941~1.00000,检出限为0.4~0.9μg/mL,定量限为2.9~5.4μg/mL,加标回收率为86.25%~94.36%,且相对标准偏差(RSD)均小于5%.结果表明:鸡肉低聚肽粉中乳酸含量最高(4.32%),不含柠檬酸,而大豆低聚肽粉中柠檬酸(1.91%)则是含量最高的呈味有机酸.该高效液相色谱检测方法高效快捷、定量准确、灵敏度高,适用于不同来源低聚肽中4种不同呈味有机酸含量的测定.