化皮和浓缩工艺对驴皮胶原蛋白降解产物特性的影响

为明确驴皮在化皮工艺和浓缩工艺过程中发生的性质变化,对不同化皮温度和时间处理驴皮后产物的性质进行研究,结果发现,化皮温度由105℃增至115℃,化皮时间由0.5 h增至1.0 h,出胶率由35%显著增至80%左右。在105～125℃和0.5～2.5 h的化皮温度和时间内,提取物氨基酸组成极为接近,表明化皮温度和时间的增加会提高出胶率,而提取出的蛋白质组成并没有改变。随着化皮温度的增大,提取物分子质量大于1 500ku的蛋白质含量逐渐减少,而分子质量小于30 ku的蛋白质含量逐渐增多,表明较高的化皮温度导致驴皮中的高分子蛋白质不需经降解为短链就被提取出来,同时也会对提取物中的物质有降解作用;化皮时间较短时(0.5h)分子质量大于1 500 ku的蛋白质含量仅0.21%。浓缩时间逐渐增加可使高分子蛋白降解,分子质量分布更加集中。化皮温度和时间对胶液的颜色和黏度无显著影响,而浓缩时间逐渐增加,胶液L*值显著增大,黏度(γ=20 s-1)显著下降。     

超高压技术用于中式传统卤味制品的研究进展

卤味制品是中国传统饮食文化的重要组成部分,是我国典型的具有民族特色的传统调味食品。以风味独特、香味浓郁为主要特点,卤味制品极大地满足了消费者对美好生活的向往。超高压技术是一种新型食品非热加工技术,对卤味制品有杀菌、防腐作用,能较好地保留食品中的风味成分和营养品质。本文概述我国传统卤味制品的加工技术及风味形成的研究进展,重点剖析超高压加工技术对包括卤味制品在内的调味食品在风味、质构、安全性的影响,综述当前广泛应用的超高压加工调味食品的质量评价方法,展望超高压技术在卤味制品加工中的应用前景,为传统卤味制品的创新制造和可持续发展提供技术参考。     

红外高光谱探测CO2柱总量的敏感性分析

利用辐射传输模型MODTRAN5模拟计算了红外高光谱仪在光谱分辨率、光谱定标精度、地面反射率、大气廓线以及辐射分辨率对CO₂气体含量探测敏感性的影响,同时定义探测辐亮度随气体含量改变的变化量指标S值,并对探测灵敏度、光谱分辨率和信噪比SNR的关系进行了综合分析。为我国红外高光谱大气探测仪的设计以及高光谱大气成分反演研究的开展提供重要的科学依据。对CO₂柱总量反演通道的选择和实现CO₂气体探测敏感参数分析具有重要的参考价值。     

城镇污水厂尾水再生利用设计研究与经济性分析

以某污水厂尾水再生利用项目进行分析，介绍了其方案选择与设计，通过采用“多介质+活性炭+超滤+反渗透”的再生水处理工艺，能够满足污水再生利用标准，作为城镇杂用水，有效缓解用水危机，同时具有良好的经济效益。     

全球化时代南京城市旅游的发展对策研究

随着全球一体化与信息时代的到来．城市作为全球经济发展的节点．将发挥越来越重要的作用。而城市旅游作为城市的重要功能．也迎来了新的挑战。本文通过分析全球化对城市旅游的影响．依据城市发展的非场所理论指出旅游功能国际化、城市形象主题化旅游设施现代化、旅游资源人文化、企业竞争国际化是全球化时代对城市旅游的新的发展要求，南京是著名的六朝古都又是首批“中国优秀旅游城市”之一．通过南京的实例研究．探讨了未来全球化时代城市旅游的发展对策。     

基于模糊粗糙集的肿瘤分类特征基因选取

依据基因表达谱有效建立肿瘤分类模型的关键在于,准确找出决定样本类剐的一组特征基因.粗糙集理论作为一种新的软计算方法能够保持在原数据集的分类能力不变的基础上,对属性极大约简,从大量基因中找到对分类有效的基因.由于基因表达谱数据集的连续性,为了避免运用粗糙集方法所必需的离散化过程带来的信息丢失,尝试将模糊粗糙集应用于特征基因的选取,提出了基于互信息的模糊粗糙集属性约简算法,运用于基因表达谱数据集的基因选取.然后分别采用KNN和C5.0分类器进行特征基因分类性能进行检验.以急性白血病亚型(leukemia Microarray)和直肠癌(colon Microarray)分类特征基因选取为例进行实验,结果表明了上述方法的可行性和有效性.     

粒计算的集合论描述

粒计算的形式化研究一直没有被仔细讨论.文中在集合论框架下,对粒计算做了系统研究,给出了粒度空间的三层模型(论域,基,粒结构).借用逻辑语言L判定粒的可定义性,将经典粗糙集通过此模型重新解释.根据模型中从基到粒结构不同的构造规则,引出并可约和交可约粒度空间的定义,分别讨论了不同粒度空间下覆盖、基和粒结构的关系,从而给出从覆盖求基的方法;进一步,利用子系统表示方法对扩展粗糙集以及一般的交可约与并可约空间的上下近似进行了研究,分析了现有的4种基于覆盖的粗糙集模型的合理性;研究了形式概念分析以及知识空间的粒度空间模型,给出这两种理论中上下近似的概念.     

基于ArcReLU函数的神经网络激活函数优化研究

近年来深度学习发展迅猛。由于深度学习的概念源于神经网络,而激活函数更是神经网络模型在学习理解非线性函数时不可或缺的部分,因此本文对常用的激活函数进行了研究比较。针对常用的激活函数在反向传播神经网络中具有收敛速度较慢、存在局部极小或梯度消失的问题,将Sigmoid系和ReLU系激活函数进行了对比,分别讨论了其性能,详细分析了几类常用激活函数的优点及不足,并通过研究Arctan函数在神经网络中应用的可能性,结合ReLU函数,提出了一种新型的激活函数ArcReLU。实验证明,该函数既能显著加快反向传播神经网络的训练速度,又能有效降低训练误差并避免梯度消失的问题。     

燃料成分分析及基于LS-SVM对锅炉效率的预测

利用回归分析的方法,根据实验数据,拟合出灰分,挥发分,全硫与发热量之间的线性系数,确定成分相关性。基于最小二乘支持向量机(least square-spport vector machine,LS-SVM)建立了电站锅炉能源消耗及排放模型,实现了对排烟温度、飞灰含碳质量分数等模型参数的软测量以及对锅炉效率的预测。     

凝胶软糖配方的优化研究

采用质构分析、色差分析和感官评定等研究方法,研究了不同胶体(明胶、淀粉、刺槐豆胶)对软糖品质的影响.结果表明:在软糖中添加明胶,可以增加其硬度、咀嚼性和粘牙性,降低其弹性和透明度;在软糖中添加淀粉和刺槐豆胶,可以增加其硬度、咀嚼性和粘牙性,降低其透明度.通过正交实验,确定软糖的最佳配方为:明胶13g,淀粉5g,刺槐豆胶0.1g.