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1.
为探索生物活性未知的双对苯醌(2,7-dihydroxy-3,6,9-trimethyl-9H-xanthene-1,4,5,8-tetraone,DTXT)的抗氧化活性,并提高其发酵产量,考察DTXT的还原力以及对超氧阴离子自由基、羟自由基、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH)自由基的清除效果,在单因素试验基础上,采用响应面法优化了DTXT产生菌瓶生顶孢霉(Acremonium cavaraeanum)CA022菌株的固体发酵培养基。结果表明:在200 μg/mL质量浓度下,DTXT的还原力与芦丁差异不显著,高于VE和2,6-二叔丁基-4甲基苯酚,对超氧阴离子自由基清除率达到67.00%,对羟自由基清除率达到78.83%,对DPPH自由基清除率达到76.53%。通过响应面试验,得到最佳培养基配方为葡萄糖0.773%、硝酸钠0.185%、H3BO3 0.032%、VB1 100 μg/100 g,在此条件下实际获得的DTXT产量为4 150.8 mg/kg,是优化前产量的(2 864.83 mg/kg)1.45 倍。 相似文献
2.
为研究低压静电场辅助冷冻对竹笋冻结特性的影响,以冻结曲线、硬度、水分损失率、水分迁移、冰晶形态和组织微观结构为指标,探究低压静电场辅助冷冻(-35 ℃)和普通冷冻(-35 ℃)条件下竹笋品质的变化规律。结果表明:低压静电场辅助冷冻提高了冻结效率,改变了冰晶形态及分布,减轻了组织微观结构破损程度,改善了解冻汁液流失情况。与静电板间距10、20、30、40 cm处的冷冻竹笋解冻后水分损失率分别为14.16%、12.58%、9.73%、10.44%,显著低于对照组(21.01%)(P<0.05),硬度分别为461.19、507.48、496.65 g和455.31 g,显著高于对照组(350.70 g)(P<0.05)。低场核磁共振分析结果表明,在低压静电场辅助冷冻下竹笋解冻后汁液流失减少,扫描电子显微镜观察结果显示,竹笋纤维排列整齐,组织微观结构保持较好。低压静电场辅助冷冻可有效改善竹笋品质,可为利用低压静电场进行果蔬的冷冻贮藏和冷链运输提供参考。 相似文献
3.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
4.
6.
针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究,通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟,并与筒仓卸料实验作流态对比,验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理,对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明:颗粒间摩擦系数越大,卸粮完成的最终时间越长;颗粒间滚动摩擦系数越小,颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说,减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限,从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应;减小滚动摩擦,玉米颗粒卸料较稳定,未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减;增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应,且出现成拱高度距离漏斗口更高。 相似文献
7.
目的:解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法:提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案,通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板,设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析;利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果:在强、弱光条件下,识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论:与傅里叶描述子相比,该识别系统识别准确率和精度更高,同时系统也具有人脸识别功能,适用于各种智能应用场景。 相似文献
8.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献