目的系统分析食品抗菌膜领域的发展历程以及研究动态、热点和趋势。方法基于中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库,采用CiteSpace可视化分析软件,对2000—2024年食品抗菌膜领域的文献进行量化统计分析。结果国内外发文数量稳步增...目的系统分析食品抗菌膜领域的发展历程以及研究动态、热点和趋势。方法基于中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库,采用CiteSpace可视化分析软件,对2000—2024年食品抗菌膜领域的文献进行量化统计分析。结果国内外发文数量稳步增长,多见于食品领域高质量期刊;中国、伊朗和印度为主要发文国家,其中中国贡献最大,占比42.83%;研究主要集中在高校和科研院所,其中中国的江南大学(21篇)和伊朗的阿扎德大学(40篇)发文量居前,全球发文机构前10名中,中国占7席。该领域核心作者包括国内44位和国外37位;研究热点涵盖制备工艺、抗菌性能和应用效果,前沿领域聚焦于天然抗菌剂和抗菌性能研究。结论全球食品抗菌膜研究呈现稳步推进态势,研究深度和广度不断扩展,热度逐年攀升;中国在全球学术影响力显著,但仍有提升空间。该领域跨团队、跨国界的学术交流与合作仍显不足,未来需进一步加强;预计抗菌机理及性能研究仍是主要方向。展开更多
为了能够准确高效地对离格信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)进行估计,利用卷积神经网络来提取信号协方差矩阵中的深度特征信息,并采用改进型标签策略来确保网络的估计精度和效率。具体来说,通过带小数的标签来注释协方差矩阵...为了能够准确高效地对离格信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)进行估计,利用卷积神经网络来提取信号协方差矩阵中的深度特征信息,并采用改进型标签策略来确保网络的估计精度和效率。具体来说,通过带小数的标签来注释协方差矩阵构成的张量,并配合上改进后的二进制交叉熵损失函数来使得所提出的小数标签能够用于网络训练。针对DOA估计对应的多标签—多分类的问题,使用了包含6层结构的卷积神经网络的输出单元类别以及幅度来分别对离格信号的DOA整数部分与小数部分进行重构。通过与6种现有典型方法的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)仿真对比,所提方法能够在信噪比为-10 dB的情况下保持着RMSE<0.5°的优秀表现。虽然无法在较少快拍下正常工作,但该方法在快拍数大于8的条件下仍然保持着RMSE<1°的表现性能。同时,在信号数量为5时,所提方法依然具有较高的估计稳定性,且计算速度能够达到毫秒级,用时明显低于其他方法。展开更多
文摘目的系统分析食品抗菌膜领域的发展历程以及研究动态、热点和趋势。方法基于中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库,采用CiteSpace可视化分析软件,对2000—2024年食品抗菌膜领域的文献进行量化统计分析。结果国内外发文数量稳步增长,多见于食品领域高质量期刊;中国、伊朗和印度为主要发文国家,其中中国贡献最大,占比42.83%;研究主要集中在高校和科研院所,其中中国的江南大学(21篇)和伊朗的阿扎德大学(40篇)发文量居前,全球发文机构前10名中,中国占7席。该领域核心作者包括国内44位和国外37位;研究热点涵盖制备工艺、抗菌性能和应用效果,前沿领域聚焦于天然抗菌剂和抗菌性能研究。结论全球食品抗菌膜研究呈现稳步推进态势,研究深度和广度不断扩展,热度逐年攀升;中国在全球学术影响力显著,但仍有提升空间。该领域跨团队、跨国界的学术交流与合作仍显不足,未来需进一步加强;预计抗菌机理及性能研究仍是主要方向。
文摘为了能够准确高效地对离格信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)进行估计,利用卷积神经网络来提取信号协方差矩阵中的深度特征信息,并采用改进型标签策略来确保网络的估计精度和效率。具体来说,通过带小数的标签来注释协方差矩阵构成的张量,并配合上改进后的二进制交叉熵损失函数来使得所提出的小数标签能够用于网络训练。针对DOA估计对应的多标签—多分类的问题,使用了包含6层结构的卷积神经网络的输出单元类别以及幅度来分别对离格信号的DOA整数部分与小数部分进行重构。通过与6种现有典型方法的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)仿真对比,所提方法能够在信噪比为-10 dB的情况下保持着RMSE<0.5°的优秀表现。虽然无法在较少快拍下正常工作,但该方法在快拍数大于8的条件下仍然保持着RMSE<1°的表现性能。同时,在信号数量为5时,所提方法依然具有较高的估计稳定性,且计算速度能够达到毫秒级,用时明显低于其他方法。
