真的

本文提供了一套全面的食品鉴别方法,包括干鲜海产品的颜色与气味判断,面粉、食用油、花生油、小磨香油、新鲜畜肉、假名酒、假冒烟、腊肠、水果罐头、海鲜、木耳、胡椒粉和水发货的辨别技巧,帮助消费者在市场中做出明智选择。

●干鲜海产品可从颜色、气味等方面加以辨别,查看商品有无异味、有无发霉。比如虾仁,正常的应该是透明、干爽且发出鲜甜的虾味,而变质的往往潮湿或颜色混浊,且有难闻的气味。
●面粉特制粉呈乳白色,标准粉和普通粉呈黄白色。优质面粉质地纯净,干燥松散,用手攒紧再松开后,面粉不成团,用手指捻面粉,有细腻滑爽之感,加水和成面团、用手揉搓和拉抻时,手感有劲。如果颜色发黑,闻之有霉臭或酸苦气味,抓一把面粉铺在手掌上,有面疙瘩或杂质,把手插在面粉中有热乎感,则是劣质面粉。
●掺水食用油的鉴别根据国家质量标准规定,一二级食用油的水分及挥发物含量分别为≤0.01%和≤0.02%。水分若超过此标准,在鉴别透明度时可见油脂呈混浊不透明状;在加热时会发出噼啪的水泡声或出现大量泡沫,并带有辣嗓子的气味。
●掺假花生油的鉴别将油急速倒入杯内,观察泛起的油花,纯净花生油的油花泡沫大、呈浅蓝色且在泡沫周围伴随有很多不易散落的小泡沫。掺入其它油后,油花泡沫呈棕黑色或绿黄色。
●掺假小磨香油的鉴别纯净的小磨香油倒出时,油花极易散失,掺假香油则相反。另外,可取一滴香油放在水面上,纯净香油即可出现无色透明的薄薄大油花,而掺假香油则会出现较厚的小油花。
●新鲜畜肉的鉴别新鲜肉表面有一层薄薄的干燥表皮,色泽光润,肉的剖面颜色随种类、老嫩略有差异,牛肉最深,猪、羊肉较浅。剖面肉质紧密,富有弹性,用手摁后再松开,能迅速恢复原状,除带有各种家畜肉的特有气味外,稍带有腥味。若肉色变褐或发绿,气味不正,表明肉已变质。盛夏季节,要注意变质肉经水反复冲洗后气味可能不明显,但肉色仍呈青色且弹性下降。

●假名酒的鉴别首先要看酒名、商标、生产厂家、酒瓶形状,尽管假酒很像正宗的,但总在细微处显得粗糙一些;还可以根据酒的香味来鉴别。
●假冒烟的鉴别要从烟的外观与内在质量两方面鉴别。从外观上,一种是私自制版仿印名烟包装,比较好认;一种是真包装里装着假烟,这就要先买一盒试看或者试抽。从内在质量上,冒牌烟一般长短粗细不一,与过滤嘴接合部位的烟丝较松散,过滤嘴棒长短不齐,钢印也不整齐。
●腊肠鉴别劣质腊肠一般无标签或标签内容含糊不清,色泽灰暗、手摸潮湿,含有淀粉、猪血浆等,肉眼就能看到杂质。另外,劣质腊肠切面无酒香味和鲜肉味,有些还散发出陈腐和酸败味;而优质腊肠切面香气浓郁,肉香味突出。

●水果罐头鉴别如果外包装印刷质量差,标注内容不全,未打生产日期钢印,很可能是冒牌产品。质量好的罐头色泽自然、新鲜,块形、大小基本一致。如金属罐的内外壁或罐盖有生锈等现象,千万不要购买和食用。
●在选购海鲜时,鱼:眼睛明亮,鱼鳃呈鲜红色,鱼鳞整齐、完好,鱼身有光泽,富有弹性。剥壳虾:虾仁摸起来有弹性,无腥臭味。蟹:眼突、腹微凸,口中含有泡沫且重量沉者肉较为丰厚。
●真假木耳辨识方法真木耳:可分背胶两面,胶面颜色为黑色或灰褐色,背面为黑色或黑褐色。表面光滑,密生柔软的短毛,气味微香,无异味。
假木耳:为棕褐色,上有白色附着物,质地发酥,易潮湿带黏性,组织纹理不清,品尝后有异味。口尝鉴别时,甜者可疑为掺糖,苦者可疑为掺碱,咸者可疑为掺盐,苦涩者可疑为加矾。

●辨识真假胡椒粉真胡椒粉:是灰褐色粉末,具有纯正浓郁的胡椒香气,味道辛辣,粉末均匀,用手指头摸,指头不染颜色。若放入水中浸泡,其液上面为褐色,底下沉有棕褐色颗粒。
假胡椒粉:可能用米粉、玉米粉、糖、麦皮、辣椒粉、黑炭粉、草灰等杂物加少量胡椒粉,或根本不加胡椒粉。其粉末不均匀,香气淡或根本无胡椒香气,用手指头蘸粉末摩擦,指头马上染黑。
●干货:挑选时要先看颜色,例如买黑木耳要尽量挑选质薄且块大的。颜色过白的银耳尽量不要买,因为很可能被硫磺熏过,没有熏过的干货颜色较暗且有深有浅。然后是闻气味,硫磺熏过的干货有刺鼻的气味。因此,色泽鲜艳、有刺激性气味的干货不要买。
●水发货:顾名思义就是用清水浸泡的腌制品或干制品,例如海参、牛百叶、鱿鱼等。有些不法商贩为牟取暴利,使用工业氢氧化钠(俗称工业烧碱)、过氧化氢(俗称双氧水)、甲醛(其水溶液为福尔马林)等国家明令禁止在食品中添加的药物来发制水产品,消费者可通过眼看、鼻嗅、手摸来识别。被化工原料“特殊处理”过的水发货色泽鲜亮、体积肥大,有刺鼻气味,捏一捏很容易碎。

 

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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