HY-lite 1.30102.0021

本文介绍了HY-LiTE2卫生检测系统,它基于生物发光反应原理,通过检测ATP含量评估样品中微生物和生物残余。该系统适用于食品饮料生产监控、医疗卫生即时检测及油类微生物分析,快速简便,能全面评估卫生状况。

HY-lite 1.30102.0021

HY-LiTE® 2 System

ATP荧光卫生检测系统

HY-LiTE 2卫生检测系统式依据生物发光反应原理设计的。ATP提供能量,荧光素在萤火虫光素酶催化下被氧化,反应过程发出荧光。光子的数量与ATP含量成正比。因为每种生物活细胞种ATP含量恒定,所以ATP的含量可以清晰的表明样品中微生物和其他生物残余的多少。不同于传统微生物检测方法,HY-LiTE不仅可以检测出微生物,还能同时检测出其他生物残余污染物,可以更彻底的判断卫生状况。

适用于食品饮料生产过程关键控制点监控,医疗卫生机构即时采样检测,以及油类微生物状况的检测。HY-LiTE 2卫生检测系统式依据生物发光反应原理设计的。ATP提供能量,荧光素在萤火虫光素酶催化下被氧化,反应过程发出荧光。光子的数量与ATP含量成正比。因为每种生物活细胞种ATP含量恒定,所以ATP的含量可以清晰的表明样品中微生物和其他生物残余的多少。

HY-LiTE 2系统是通过检测存在于所有活细胞和绝大多数生物原料中的ATP来判别卫生状况的。传统的微生物学方法只能检测细菌和其它微小生物的存在与否。HY-LiTE 2卫生监控系统是通过检测存在于所有活细胞和绝大多数生物原料中的ATP(三磷酸腺苷)来判别卫生状况的。从被测试区域的采集样品与酶试剂在特殊研制的HY-LiTE样品笔中混合。ATP与酶反应并发光,在HY-LiTE 2荧光检测仪中测定发光强度。ATP越多,光强度越高,仪器读数越大。

这可以清晰地表明存在于设备缝隙、表面和洗涤废水中微生物与食物残余的多少利用ATP进行检测不仅可以达到上述效果,更能检测到它们的残片,甚至可以用于检测虽经消毒,但由于消毒不彻底,因而可能导致微生物污染的设备表面。

适用于食品饮料生产过程关键控制点监控,医疗卫生机构即时采样检测,以及油类微生物状况的检测。

主要特点:

• 节省时间,一分钟得出结果 
• 便携易用,操作简便 
• 开机自检功能 
• 自动温度补偿 
• 存储2000个结果 
• 连接PC, 坚固,轻便,小巧,宽阔易读的显示屏幕和内置的打印机
• 用于食品饮料生产过程中关键点控制 
• 卫生监督及保障
• 可单一用于卫生检测,并打印输出结果;或检测并储存结果(可储存2000个结果,打印输出或下载到PC机);或作为HACCP计划的一部分(使用在Windows3.1或Windows95/NT下运行的强力数据分析处理软件包TREND2) 

技术参数:

前处理时间

1分种

读数时间

10 - 15秒

应用

生产过程HACCP环境卫生检测;化工油品类微生物检测;食品安全卫生现场检测

配有专门的样品笔

显示结果

生物发光强度,荧光值RLU

仪器显示工作范围

(显示相对吸光值)

0-99.000RLU

对数范围

0-5.00 log10 RLU

可人工进行相对转换 
相对于量程cfu/ml或cfu/g

0 -107   (说明:CFU单位是菌落形成单位,是一个估计值,也是根据ATP荧光计算的相对吸光值进行转换)

灵敏度

1cfu/ml  

理化特性

ATP总量  

数据存储

强大记忆容量,2000组数据存储  

测试模式

HACCP Plan, Test £t Store, Test Only

显示

图标显示,可调亮度,14行

控制键

1 on/off键,4功能键

打印机

内置热敏打印机   

温度补偿

自动温度补偿 自动检测校正 

测量温度

5-35摄氏度 空气湿度5-95%

干冷环境转移至湿热环境,仪器放置于包装内半小时左右,温度稳定,注意避免冷凝水

连接

RS323数据连接

接口

2个RS232接口

电源

直接连接或4节5号电池  

可测试

固体表面,液体(配置采样试剂笔)

尺寸

11×13×28cm 

认证

CE TUV GS UL

订货信息:

名称

product name

订货号

卫生检测系统(整机带便携包)

HY-Lite®Hygiene Monitoring System

1.30100.0301

卫生检测系统(整机带便携包)

HY-Lite®Hygiene Monitoring System

1.30100.0302

液体卫生检测笔(50支)

Sampling pens

1.30102.0021

集面卫生检测包(100支样品笔和涂抹棒)

Refill pack 100 pens for surface control and 100 ATP一free swabs

1.30101.0021

航油检测试剂盒(50支笔,2X20支吸液管)

Jet At Fuel Test Kit

1.30196.0021

游离ATP检测笔(50支)

Free ATP Pens

1.30194.0021

ATP标准液

ATP Standard 1.0 NG/ML

1.30195.0005

打印纸5卷

Replacement paper rol]for printer

1.30110.0205

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### MATLAB 中 `mutualinfo` 函数的实现及输入输出解释 #### 1. Mutual Information 的定义 互信息(Mutual Information, MI)是一种衡量两个随机变量之间依赖关系的方法。它表示知道其中一个变量的信息后,另一个变量不确定性减少的程度。其计算公式如下[^4]: \[ I(X;Y) = \sum_{y \in Y} \sum_{x \in X} p(x,y) \log{\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}} \] 其中 \(X\) 和 \(Y\) 是离散随机变量,\(p(x)\),\(p(y)\),以及联合概率分布 \(p(x,y)\) 可通过直方图估计。 --- #### 2. MATLAB 实现中的 `mutualinfo` 函数 在引用[2]中提供了部分代码片段,显示了一个名为 `getmultimi` 的函数调用了 `mutualinfo` 函数来计算两组数据之间的互信息。以下是该函数的核心逻辑: ```matlab function c = getmultimi(da, dt) for i=1:size(da,2) c(i) = mutualinfo(da(:,i), dt); end end ``` 此代码表明 `mutualinfo` 接受两个向量作为输入参数,并返回它们之间的互信息值。具体来说: - 输入 `da(:,i)` 表示矩阵 `da` 的第 \(i\) 列; - 输入 `dt` 表示另一列或单个向量; - 输出是一个标量值,代表这两个向量间的互信息。 --- #### 3. 彭汉川版 mRMR 特征选择算法中的 `mutualinfo` 根据引用[3],彭汉川开发了一种基于最大相关最小冗余(mRMR)原则的特征选择方法。在此框架下,`mutualinfo` 被用来评估特征与目标类别标签的相关性和特征间的关系。具体的实现细节可以在他的工具箱源码中找到,通常涉及以下几个方面: - **输入**: - 数据集中的某一特征列(如 `data(:, feature_index)`) - 类别标签或其他特征列(用于比较冗余度) - **输出**: - 返回一个浮点数,表示给定两组数据之间的互信息强度。 例如,在实际应用中可能会有以下形式的调用: ```matlab mi_value = mutualinfo(feature_vector, label_vector); ``` 此处 `feature_vector` 是待分析的一个特征维度的数据,而 `label_vector` 是对应的分类标签。 --- #### 4. 自己编写 `mutualinfo` 函数的可能性 如果内置库未提供满足需求的功能,则可以根据理论公式自行构建 `mutualinfo` 函数。下面给出一种简单的实现方式: ```matlab function mi = mutualinfo(x, y) % 计算 x 和 y 的互信息 % 将输入转换为列向量 x = reshape(x, [], 1); y = reshape(y, [], 1); % 创建二维直方图统计联合频率 numBins = round(sqrt(length(x))); [HXY, ~, edgesX, edgesY] = histcounts2(x, y, 'BinMethod', 'integers'); HX = sum(HXY, 2); % 边缘分布 P(X=x_i) HY = sum(HXY, 1).'; % 边缘分布 P(Y=y_j) px = HX / sum(HX); % 概率密度 P(X=x_i) py = HY / sum(HY); % 概率密度 P(Y=y_j) pxy = HXY ./ sum(sum(HXY)); % 联合概率密度 P(X,Y) % 防止除零错误 idx = (pxy ~= 0 & px * py ~= 0); % 使用对数运算求解 I(X;Y) mi = sum(pxy(idx) .* log2(pxy(idx) ./ (px(idx).*py(idx)))); end ``` 上述自定义版本实现了基本功能,适用于连续型数据的情况。对于离散型数据,可以调整分箱策略或者直接采用计数法替代直方图技术。 --- #### 5. 总结 综上所述,`mutualinfo` 函数的主要作用在于量化任意两组样本集合之间的关联程度。无论是官方支持还是第三方贡献者所提供的解决方案都遵循相同的数学原理——即利用熵的概念推导出两者共享的知识量大小。用户可根据项目特定需求选用已有的高效模块或是定制化脚本完成任务。
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