Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 57986-2017; Страница 10

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 51786-2001 Водка и спирт этиловый из пищевого сырья. Газохроматографический метод определения подлинности Vodka and ethanol from food raw material. Gas-chromatographic method for determination of authenticity (Настоящий стандарт распространяется на водки и водки особые, спирт этиловый ректификованный из пищевого сырья и устанавливает газохроматографический метод определения содержания токсичных микропримесей, не характерных для водки и спирта: компонентов сивушного масла (2-бутанола, 1-пентанола, 1-гексанола), кротональдегида, кетонов (ацетона и 2-бутанона), ароматических спиртов (бензилового и 2-фенилэтанола), ароматического альдегида (бензальдегида), этилового эфира, сложных эфиров (изобутилацетата, этилбутирата, этиллактата). Метод предусматривает одновременное определение содержания токсичных микропримесей, характерных для водки и спирта: метилового спирта (метанолом), сивушного масла (2-пропанола, 1-пропанола, изобутилового спирта, 1-бутанола, изоамилового спирта), уксусного альдегида, сложных эфиров (метилацетата, этилацетата)/. Метод применяют для исследовательских работ и накопления статистических данных для установления подлинности водки и спирта по наличию токсичных микропримесей, образующихся при нарушении технологических режимов производства водки и спирта или условий их хранения) ГОСТ 34215-2017 Овощи листовые свежие. Технические условия Fresh leafy vegetables. Specifications (Настоящий стандарт распространяется на свежие листовые овощи культурных сортов: - кресс водяной вида Nasturtium officinale R. Br.; - рукколу видов Eruca sativa Mill., Diplotaxis tenuifoila (L.) DC. и Diplotaxis muralis (L.) DC., шпинат вида Spinacia oleracea L.; - мангольд вида Beta vulgaris L. subsp. cicla (L.) W.D.J. Koch Flaverscens Group); - ботву молодой репы вида Brassica rapa L. Rapa Group; - листья брокколи вида Brassica rapa L. Broccoletto Group, поставляемые и реализуемые в свежем виде для потребления) ГОСТ ISO 21807-2015 Микробиология пищевой продукции и кормов. Определение активности воды (Настоящий стандарт устанавливает основные принципы и требования к физическим методам определения активности воды в пищевой продукции и кормах.Активность воды может быть использована для прогнозирования роста микроорганизмов и определения микробиологической стабильности пищевой продукции, и также является важным, количественно определяемым критерием оценки времени, в течение которого может храниться пищевая продукция)
Страница 10
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р 57986—2017
спектр (например, спектр неизвестного вещества) какХ, а многомерный вектор другого спектра (напри
мер. библиотечного) как У, по формуле (4) можно получить значения для 0. изменяющиеся от нуля
(для полностью случайного отношения) до 1 (для идеального соответствия).
мм
см(в)
ХУ
<4)
Так как cos(0) = 1 при 0 = 0, один из путей для применения данного подхода заключается в из
мерении многомерного расстояния в полярных координатах с игнорированием радиус-вектора. Такой
подход особенно эффективен при сравнении порошкообразных твердых веществ, т. к. радиус-вектор в
данном случае соответствует вариациям спектра при многократных измерениях аналогичных образ цов.
что часто (хотя и не всегда) игнорируется при сравнении спектров.
6.6 Система полярных координат
Система полярных координат (polar qualification system. PQS) описывает метод кластеризации
данных спектров и определения расстояний до данных кластеров, аналогичных описываемым рассто
яниями Махаланобиса. но с использованием целых спектров или одной или более областей спектра.
Приемлемые результаты часто можно улучшить оптимизацией областей, используемых в расчетах.
Применяемая концепция состоит в конвертации спектральных представлений в полярную систему ко
ординат. Алгоритм включает несколько стадий.
Каждая измеренная спектральная точка данных преобразуется в полярные координаты по формуле
где п — количество точек данных в спектре;
/ — индекс /-й спектральной точки данных, от 0 до п - 1;
О, — угол данных в полярной системе координат (в радианах).
Я. = А,
(
6
)
где Я радиус-вектор данных в полярной системе координат;
Д поглощение спектра в /-ой точке данных.
Для каждого спектра рассчитывают центр тяжести фигуры в полярных координатах. Значение
центра тяжести фигуры пересчитывают в декартовы координаты, соответствующие полярным коорди
натам, по формуле
X*.
(7)
где X — координата центра тяжести спектра по оси абсцисс в декартовых координатах.
У
(
8
)
где У координата центра тяжести спектра по оси ординат в декартовых координатах.
Каждому спектру соответствует точка, представляющая его центр тяжести. Таким образом, ана
логичные спектры дают кластер точек в одной области в полярной системе координат. Центр тяжести
каждого кластера представляют среднеарифметическим значением X. У-координат, рассчитанных, как
указано в разделах 7 и 8.
Идентификация неизвестных образцов производится путем преобразования их спектров в ту же
самую полярную систему координат, как и обучающие данные, расчета центра тяжести спектра и рас
стояния от центра тяжести образца до среднего значения центров тяжести каждого кластера.
При необходимости обратная матрица выбранной в пределах группы матрицы вариантности-кова
риантности, основанная на значениях X, У в декартовой системе координат, может использоваться для
расчета расстояний Махаланобиса в декартовой системе координат по формулам, приведенным в 6.2, а
значения X. Ув полярной системе координат в качестве значений двухмерной матрицы х. описанной в 6.2.
Расстояния от спектра до центра тяжести каждого кластера можно рассчитать с помощью Евкли довых
расстояний в декартовой системе координат или расстояний Махаланобиса. как описано ранее.
7