低温贮藏和短波紫外线辐照对芥蓝采后叶绿素降解及脱镁叶绿素酶活性的影响

采后叶绿素降解造成绿叶蔬菜失绿,直接影响产品的感官品质和货架寿命.以研究芥蓝采后叶绿素降解和脱镁叶绿素酶(PPH)之间的关系为目的,考察了温度以及短波紫外线(uv-C)辐照对贮藏过程中芥蓝叶绿素含量及脱镁叶绿素酶活性变化的影响.结果表明常温22℃贮藏时,PPH活性在前期快速上升,第3d时约为第0d的200％,而在低温4℃时酶活仅为第0d的135％,第3d时叶绿素a的含量是常温时的2.8倍;UV-C辐照降低了PPH活性,第1dPPH酶活仅上升14％,而对照则上升50％,第5d时叶绿素a的含量是对照的1.3倍.因此低温和UV-C辐照抑制了贮藏过程中PPH酶活性的快速上升,从而降低了叶绿素降解的速度.     

产β-半乳糖苷酶的节杆菌诱变选育及培养基优化

酶法合成乳果糖需要使用同时具备水解和转苷活力的β-半乳糖苷酶为催化剂。采用物理诱变,培养基优化手段,以提高细菌产该类β-半乳糖苷酶的能力为目的,自然筛选获得的具有转苷能力的节杆菌Arthrobacter sp.,经紫外线照射处理,采用5-溴-4-氯-3-吲哚-β-D-半乳糖苷(X-gal)为平板筛选显色剂,加之摇瓶发酵筛选,得到8株产酶水平明显提高的诱变株,其中Arthrobacter sp.M2酶活力较野生株提高了89%,传代5次酶活基本稳定。采用正交实验优化产酶培养基,结果表明:在乳糖浓度为10g/L,玉米浆浓度为22g/L,Fe3+浓度为1.5mmol/L时效果最佳,酶活水平进一步提高了113%。紫外诱变和培养基优化有效地提高了节杆菌产β-半乳糖苷酶的水平。     

利用实验室内部比对进行流量装置期间核查

期间核查是保证实验室计量器具量值可靠的重要手段,很多流量计量装置由于缺少长期稳定性好的核查标准造成期间核查工作很少开展.实验室内部比对核查方法是利用质量流量计重复性好、不易受安装影响的特点,并为其配备成套管件形成一套核查标准,使其可以在同一套流量装置的不同台位上实验,利用台位间流量覆盖Ⅸ间开展比对.通过实例给出了实验方法、核查结果判定原则及控制图的使用方法,举例说明了如何使用核查结果排查装置存在的故障.该方法具有对核查标准流量计长期稳定性要求低,操作难度不高,并为分析、发现装置存在的问题提供了较为丰富的信息,适宜流量计量装置采用.     

植物基生物质原料的复合酶协同水解

木质纤维素类生物质复杂的理化组成和多级结构不均一性,是阻碍其经济高效水解产糖的关键.尽管辅助一些经济有效的预处理手段,但单一纤维素酶实现木质纤维素一糖转化依旧难以跨越酶解成本过高的障碍.综述了由纤维素酶和辅助酶(外源性水解酶)组成的复合酶在饲料工业、淀粉加工工业及其副产物附加值提取等方面的研究和应用情况,并对复合酶在木质纤维素-糖平台的未来发展进行了展望,为未来的纤维质生物炼制在提高酶解效率和降低酶解成本方面提供一种新思路.     

神经网络在电力系统自适应单相重合闸中的应用

根据现代控制技术中电力系统继电保护的要求 ,把人工神经网络理论应用于自适应单相重合闸中 ,并分析了原理实现的可行性 ,为牵引供电系统中自适应重合闸提供了一条新的思路和途径     

聚(4-甲基-1-戊烯)对PET/TiO2体系的协同阻光效应

目的在不降低包装阻光性能的前提下,降低阻光聚酯（PET）瓶包装中二氧化钛（TiO2）的添加量,使包装材料更有利于后续的回收再利用。方法利用聚（4-甲基-1-戊烯）(PMP)与PET之间的不相容特性以及折射率上的显著差异,在PET吹瓶过程中的拉伸过程形成界面和孔穴,同时,通过引入相容剂,减小PMP在PET中的分散粒径,形成更多的两相界面,在两相界面处对外界入射光线进行多次的折射、反射,从而削弱光线的穿透能力,起到协同阻光的效果。结果母粒中PMP的质量分数为32%,相容剂与PMP的质量比为1∶11时,阻光效果最佳。在PMP的协同下,TiO2质量分数为3.9%的PET瓶可见光阻光率与传统的TiO₂质量分数为6%的PET瓶相当,650 nm以下的光线的阻隔比例大于99%。结论在阻光PET瓶应用中,通过PMP与相容剂的配合使用,能够起到有效的协同阻光效果,显著减少TiO₂的添加量。     

数据仓库工具集NGDW-1的设计与实现

根据我国目前的数据库使用状况,笔者自主开发实现了一套简单实用、规模适中、适合我国国情的数据仓库工具集NGDW-1。该工具集与第三方的工具相结合,可以给出一套完整的数据仓库应用解决方案,以适合我国中低端数据仓库的应用需要。与其他数据仓库工具集相比,它具有一定特色。     

普适计算应用的快速设计与评估技术

普适计算的特点使得营造以人为本的信息服务环境成为可能。然而构建具有可行性和高满意度的普适计算应用却是一项需要投入时间和精力的复杂工程。首先分析了构建普适计算应用面临的挑战;然后总结、比较和分析了设计方法和仿真测试技术等相关研究;最后展望了当前技术的研究难点和发展趋势。     

一种LS-SVM在线式短时交通流预测方法

针对最小二乘支持向量机用于短时交通流在线预测时存在的计算复杂性问题,结合短交通流观测数据的特点,提出了一种最小二乘支持向量机在线式短时交通流预测算法。通过改进最小二乘支持向量机模型结构风险形式,消除了模型中的偏置项,从而简化了在线学习过程中Lagrange乘子的求解过程,利用训练数据集滑动时间窗口的移动来控制新样本的加入和旧样本的移除,通过线性运算即可求得由训练样本集的更新而引起Lagrange乘子的变化量,进而完成预测模型的在线更新。仿真结果表明,相对于已有算法,所提算法在保证预测精度的条件下,具有更低的计算复杂度,能够将在线模型更新时间平均降低了约62.64%。     

基于大规模GPS轨迹数据的出租车换道行为研究

出租车换道行为的统计特性对研究经济、心理等人类动力学有重要的意义.结合大数据分析技术,基于西安市出租车GPS轨迹数据对出租车司机的换道行为进行了定量研究.设计了一种基于出租车GPS轨迹数据的出租车司机换道行为识别模型,利用大数据平台对出租车司机换道次数按不同时段进行了定量统计,对出租车司机换道次数、出租车平均行驶速度和出租车司机的收入之间进行了相关性分析.分析结果表明,出租车频繁换道行为对司机收益呈现负相关影响,进一步说明出租车司机驾驶习惯和和心理对整个出租车运营有显著影响.