简介：饲料样品用适当浓度的酸、碱溶液处理,经水洗,中和及静置沉积后,用简单的倾倒法使粗纤维与沙子等杂质分离,所得粗纤维置130℃中烘干2小时,即可直接定量测定饲料中的粗纤维含量.本方法无需纤维测定仪、真空抽滤装置及高温炉等设备;方法的相对标准偏差为2.7%,双试平行差在0.03%～0.08%之间,极差为0.39%;t检验表明,本法与GB/T6434-94法之间无显著性差异.方法简便、快速、准确,易于推广.

简介：采用干燥器法、气候箱法、气体分析法对棕纤维弹性床垫中的甲醛进行收集，并用酚试剂分光光度法对收集的甲醛进行检测。检测结果表明，不同方法收集的棕纤维弹性床垫甲醛释放量具有一定的相关性，不同收集方法间呈线性关系。

简介：本文阐述了用超声波短时作用来处理水样,从而找到更科学地计数水体中微囊藻细胞数的方法。并通过实验进一步研究了超声波频率和作用时间对处理效果的影响。

简介：本文以Tencel、棉、粘胶、铜氨的近红外指纹光谱作为分析对象,采用判别分析、主成分分析和Mahalanobis距离对Tencel、棉、粘胶、铜氨等纤维进行快速鉴别。分析结果表明：该方法为Tencel、棉、粘胶、铜氨进行归类提供一种可靠、简便的手段,盲样检测的准确率可达97%。

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.