那位好心人帮我提供一下关于畜产品的可追溯体系的论文

1家畜和畜产品可追溯系统研究进展

[期刊论文] 《农业工程学报》 ISTIC EI PKU -2005年7期王立方，陆昌华，谢菊芳，胡肄农，Wang Lifang，Lu Changhua，Xie Jufang，HU Yinong

阐述了构建家畜和畜产品可追溯系统对于食品安全和国际贸易的重要性和必要性,介绍家畜和畜产品可追溯系统的构成和特点,比较不同类型的畜体标识方法,归纳可追溯系统所涉及的信息网络等技术,回顾发达国家和地区可追溯制度

关键词：家畜 畜产品 可追溯系统 标识

被引用次数: 53 查看全文 - 下载全文

2关于"建立辽宁省畜产品质量安全长效机制,保障畜产品质量安全"的思考

[期刊论文] 《饲料工业》 ISTIC PKU -2009年5期于家丰，张学智，赵君涛，姚丽平

国以民为本,民以食为天,食以安为先畜产品安全事关人民群众身体健康和生命安全,事关社会和谐稳定党中央国务院历来高度重视畜产品安全问题,辽宁省畜牧业行政管理部门根据科学发展观的要求,以对人民高度负责的态度,按

关键词：

被引用次数: 1 查看全文 - 下载全文

3畜产品物流成本核算探析

[期刊论文] 《中国流通经济》 PKU CSSCI -2009年1期张立中，ZHANG Li-zhong

畜产品成本居高不下的一个重要原因就是物流成本较高,而降低畜产品物流成本的前提就是进行畜产品物流成本核算由于我国现行企业会计核算制度没有考虑物流成本核算问题,因此无法对物流成本进行有效控制文章指出,与工业

关键词：物流成本 畜产品 核算方法

查看全文 - 下载全文

4基于RFID可追溯系统的畜产品供应链安全控制研究

[期刊论文] 《中国畜牧杂志》 ISTIC PKU -2009年18期杨磊，刘承，张智勇，刘付国升，李俊

近年来,随着我国经济的快速发展和人民生活水平的显著提高,食品市场上畜产品的需求越来越大,但频繁发生的动物疫情极大地影响了畜产品的消费需求,畜产品的质量安全问题受到了消费者的质疑因此,如何实现畜产品高效、优质

关键词：RFID 可追溯系统 畜产品 安全控制

查看全文 - 下载全文

5畜产品生产追溯系统的构建

[期刊论文] 《安徽农业科学》 ISTIC PKU -2010年14期曹志勇，王全春，吴兴勇，陶琳丽，杨毅

畜产品生产链较长,采用传统方法对畜产品生产全程进行监管极为困难因此,笔者通过对畜产品生产业务流程进行分析和研究,进而结合信息技术和现代标识技术来构建包括标识件和信息管理系统在内的畜产品生产追溯系统该系统

关键词：畜产品 追溯系统 业务流程 系统构建

查看全文 - 下载全文

6畜产品生产中标识技术的融合应用研究

[期刊论文] 《西南农业学报》 ISTIC PKU -2010年3期曹志勇，赵家松，赵金燕，张曦，陶琳丽，CAO Zhi-yong，ZHAO Jia-song，ZHAO Jin-yan，ZHANG Xi，TAO Lin-li

现代畜产品生产要求质量可溯源,其中标识技术的应用研究是建设畜产品生产溯源系统的重要部分针对畜产品生产在各阶段对标签需求不同的问题,利用现代信息技术,对多种标识技术应用进行了融合研究,克服了全过程使用单一标

关键词：畜产品 标识 溯源 标签

查看全文 - 下载全文

7发展有机畜产品建立有机畜牧业生产体系

[期刊论文] 《草业科学》 ISTIC PKU -2008年6期陈佐忠，汪诗平，CHEN Zuo-zhong，WANG Shi-ping

发展有机畜产品,建立有机畜牧业生产体系是我国畜牧业结构调整的组成部分,它有利于改善我国牧区的生态环境,增加牧民收入,扩大出口与就业,一定程度上解决现代畜牧业的环境污染,并可充分利用我国辽阔的天然草地资源,同时

关键词：有机畜产品 有机畜牧业 畜牧业 草地退化 牧民增收

被引用次数: 1 查看全文 - 下载全文

8河北省畜产品消费现状及发展对策

[期刊论文] 《贵州农业科学》 ISTIC PKU -2010年11期路剑，郑玉梅，刘丽红，LU Jian，ZHENG Yu-mei，LIU Li-hong

畜产品消费在河北省居民生活消费中占有重要的地位针对河北省当前畜产品的消费现状、消费特征以及消费趋势进行了分析,同时提出了稳定猪肉生产,优化肉类生产结构;加快奶业发展步伐;健全兽医服务体系,开发绿色禽产品;创新

关键词：畜产品 消费特征 深加工

查看全文 - 下载全文

9灰色GM(1,1)模型在贵州省畜产品产量预测中的应用

[期刊论文] 《安徽农业科学》 ISTIC PKU -2010年18期李光，余霜

以1995～2007年贵州省畜产品产量为原始数据,分别建立了贵州省肉类、禽蛋和奶类产量的GM(1,1)灰色预测模型,并对其分别进行了残差、关联度和后验差检验结果表明,3种预测模型均通过检验,并显示出较高精度,可用于贵州省畜产

关键词：GM(1,1)模型 畜产品产量 贵州省 预测

查看全文 - 下载全文

10主成分分析在黑龙江垦区畜产品生产能力评价上的应用

[期刊论文] 《畜牧与兽医》 ISTIC PKU -2010年1期曲红焱，韦春波，黄玉兰，黄大鹏

利用主成分分析的基本原理与方法,对黑龙江垦区各分局的畜产品综合生产能力进行评价分析在此基础上,定量地分析了各分局在黑龙江垦区畜产品供应体系中所处的地位,为推动黑龙江垦区畜牧业的科学发展提供有益参考

　　首先、在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension reduction--factor analyse。打开因素分析对话框

　　接着、看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中

　　点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量　

　　因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框

　　回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果

　　你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系

　　第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以我们只提取特征根大于1的主成分。如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的469%，第二个占275%，第三个占150%。这三个累计达到了895%。

在社会调查中，对于同一个变量，研究者往往用多个不同的问题来测量一个人的意见。这些不同的问题构成了所谓的测度项，它们代表一个变量的不同方面。主成分分析法被用来对这些变量进行降维处理，使它们“浓缩”为一个变量，称为因子。

在用主成分分析法进行因子求解时，我们最多可以得到与测度项个数一样多的因子。如果保留所有的因子，就起不到降维的目的了。但是我们知道因子的大小排列，我们可以对它们进行舍取。哪有那么多小的因子需要舍弃呢？在一般的行为研究中，我们常常用到的判断方法有两个：特征根大于1法与碎石坡法。

因为因子中的信息可以用特征根来表示，所以我们有特征根大于1这个规则。如果一个因子的特征根大于1就保留，否则抛弃。这个规则，虽然简单易用，却只是一个经验法则(rule of thumb)，没有明确的统计检验。不幸的是，统计检验的方法在实际中并不比这个经验法则更有效(Gorsuch, 1983)。所以这个经验法则至今仍是最常用的法则。作为一个经验法则，它不总是正确的。它会高估或者低估实际的因子个数。它的适用范围是20-40个的测度项，每个理论因子对应3-5个测度项，并且样本量是大的 ( 3100)。

碎石坡法是一种看图方法。如果我们以因子的次序为X轴、以特征根大小为Y轴，我们可以把特征根随因子的变化画在一个坐标上，因子特征根呈下降趋势。这个趋势线的头部快速下降，而尾部则变得平坦。从尾部开始逆向对尾部画一条回归线，远高于回归线的点代表主要的因子，回归线两旁的点代表次要因子。但是碎石坡法往往高估因子的个数。这种方法相对于第一种方法更不可靠，所以在实际研究中一般不用。

抛弃小因子、保留大因子之后，降维的目的就达到了。 在对社会调查数据进行分析时，除了把相关的问题综合成因子并保留大的因子，研究者往往还需要对因子与测度项之间的关系进行检验，以确保每一个主要的因子（主成分）对应于一组意义相关的测度项。为了更清楚的展现因子与测度项之间的关系，研究者需要进行因子旋转。常见的旋转方法是VARIMAX旋转。旋转之后，如果一个测度项与对应的因子的相关度很高（>05)就被认为是可以接受的。如果一个测度项与一个不对应的因子的相关度过高（>04），则是不可接受的，这样的测度项可能需要修改或淘汰。

用主成分分析法得到因子，并用因子旋转分析测度项与因子关系的过程往往被称为探索性因子分析。

在探索性因子分析被接受之后，研究者可以对这些因子之间的关系进行进一步测试，比如用结构方程分析来做假设检验。 1问题的提出主成分分析是一种降维的方法,便于分析问题,在诸多领域中都有广泛的应用。但有些教科书与论文使用主成分分析时,出现了一些错误与不足,不能解决实际问题。如一些多元统计分析的教材中,用协方差矩阵的主成分分析出现了如下错误与不足:①没有明确和判断该数据降维的条件是否成立。②主成分系数的平方和不为1。③没有明确和判断所用数据是否适合作单独的主成分分析。④选取的主成分对原始变量没有代表性。以下从相关性等理论与结果上依次解决上述问题,并给出相应建议。2数据在行为与心理研究中,常常要求分析某种身份的人的行为特征,如本例中的小学生的日常行为特征,从而根据这些特征引导小学生向更积极的行为态度发展。这里用文献[1]的数据见表1,其来自某课题组的调查结果。课题组对北方某小学480名5～6年级学生的日常行为进行调查,共调查了11项指标如下:S1～对老师提问的反应、S2～对班级事务的关心、S3～自习课上的表现、S4～对家庭作业的态度、S5～关心同学的程度、S6～对待劳动的态度、S7～学习上的特殊兴趣、S8～对待体育锻炼的态度、S9～在娱乐上的偏好、S10～解决问题的思考方式、S11～对未来的打算

主成分分析法和层次分析法异同

1基于相关性分析的指标筛选原理

两个指标之间的相关系数，反映了两个指标之间的相关性[1]。相关系数越大，两个指标反映的信息相关性就越高[1]。而为了使评价指标体系简洁有效，就需要避免指标反映信息重复[1]。通过计算同一准则层中各个评价指标之间的相关系数，删除相关系数较大的指标，避免了评价指标所反映的信息重复[2]。通过相关性分析，简化了指标体系，保证了指标体系的简洁有效[2]。

2基于主成分分析的指标筛选原理

（1）因子载荷的原理

通过对剩余多个指标进行主成分分析，得到每个指标的因子载荷。因子载荷的绝对值小于等于1，而绝对值越是趋向于1，指标对评价结果越重要[3]。

（2）基于主成分分析的指标筛选原理

因子载荷反映指标对评价结果的影响程度，因子载荷绝对值越大表示指标对评价结果越重要，越应该保留；反之，越应该删除。1通过对相关性分析筛选后的指标进行主成分分析，得到每个指标的因子载荷，从而删除因子载荷小的指标，保证筛选出重要的指标[2]。

3相关性分析和主成分分析相同点

一是，基于相关性分析的指标筛选和基于主成分分析的指标筛选，均是在准则层内进行指标的筛选处理，准则层之间不进行筛选。这种做法的原因是，通过人为地划分不同准则层，反映评价事物不同层面的状况，避免误删反应信息不同的重要指标[2]。

二是，基于相关性分析的指标筛选和基于主成分分析的指标筛选的思路，均是筛选出少量具有代表性的指标[2]。

4相关性分析和主成分分析不同点

一是，两次筛选的目的不同：基于相关性分析的指标筛选的目的是删除反应信息冗余的评价指标。基于主成分分析的指标筛选的目的是删除对评价结果影响较小的评价指标[2]。

二是，两次筛选的作用不同：基于相关性分析的指标筛选的作用是保证蹄选出的评价指标体系简洁明快。基于主成分分析的指标简选的目的是筛选出重要的指标[2]。

[1]迟国泰，曹婷婷，张昆基于相关主成分分析的人的全面发展评价指标体系的构建[J]系统工

程理论与实践，2013，32（1）：112-119

[2]李鸿禧基于相关主成分分析的港口物流评价研究[D]辽宁大连：大连理工大学，2013

[3]孙慧，刘媛媛，张娜娜基于主成分分析的煤炭产业竞争力实证研究[J]资源与产业，2012，14（1）：145-149

最大方差旋转只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法 至于做主成分分析，是需要看原始数据情况的，如果原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。

扩展资料：

SPSS之方差分析总结

1，从自变量和因变量的数目上看，如果只有一个自变量和一个因变量，那我们采用“单因素方差分析”；如果有多个自变量和一个因变量，那我们采用“多因素方差分析”；如果有一个自变量和多个因变量，采用“单因素多元方差分析”；如果有多个自变量和多个因变量，则采用“多因素多元方差分析”。

2，其中，“单因素多元方差分析”和“多因素多元方差分析”统称为“多元方差分析，在SPSS上的实现步骤完全一致。

3，另外，对于“协方差分析”法，大家可以将其理解为“控制变量法”，即控制一个因素不变，研究其他因素对试验结果的影响。其中，需要控制的变量就是“协方差分析”中的协变量。而“重复测量方差分析”和字面意义一样，当我们需要对观测结果进行多次取值时，该方法即是最好的选择。

4，从数据结构方面来看，细心的朋友可能已经从前面的几章中发现，方差分析的数据都要求“数值型”，变量类型可以为“分类变量”，也可为数值变量。之所以补充此处，是因为在SPSS软件中，如果不事先设置好相关数据结构，可能在SPSS操作时你会发现有些按钮是灰色的，点不了。

可以参考下面的

1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例

2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析

3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究

4、上海市人口规模与结构变动趋势分析

5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例

6、上海市居民幸福感现状的调查研究

7、上海市经济增长与环境污染的实证研究

8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究

9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究

10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究

11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究

12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析

13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析

14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析

15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析

16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术

17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法

18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例

19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例

20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例

21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策

22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例

23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）

24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析

25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角

26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究

27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用

28、上海市各区县综合发展潜力评价研究

29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究

30、上海市城镇居民消费的典型相关分析

31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例

32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例

33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析

34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型

35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法

36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析

37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法

38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例

39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究

40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例

41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析

42、中国各地区能源效率的测算与分析

43、XX地区产业能源效率的测算与分析

44、XX地区能源效率的影响因素分析

45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究