文摘
内容分析方法预测水分春大麦内核通过微波介电常数的数据
作者(年代):Ashutosh Prasad Zeeshan艾哈迈德,普拉萨德上刊登摘要,尝试找到对水分的依赖关系的相对介电常数和介质损耗因子春大麦内核样品在2.45 GHz和240 c给二次立方模型两个介电性能的变化(i)小数含水率,m(2)水分密度(decimalmoisture产品内容和样品的体积密度,md)和(3)水分比容(decimalmoisture内容比samplemv)的体积密度。最后一个参数介绍了作者为了消除或者减少违规行为的变化趋势与含水率介质损耗因子。生成的数据和情节的变化,来自八个有效介电函数的随机方程的媒体。在他们的基地,结果表明,给定样品的水分含量可能立即被估计为一个给定的一组值两个介电性能和技术可能被应用在整个可接受范围的水分含量没有任何参考数据点的援助。更好性能的模型与纳尔逊和Kraszewski报道。约1.4和1.5的平均百分比误差预测目前的二次和三次模型的相对介电常数和小数含水率已经取得了比3.61和3.5从相应的NelsonA年代模型。损耗系数的平均百分比误差从当前模型是关于0.4和0.5比24.8从NelsonAsolitarymodel。
