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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.
5.
6.
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
9.
10.
围绕人工智能与智慧海洋建设这条主线,论述人工智能、智慧海洋的概念,列举当前较为成熟的人工智能与海洋科技在海洋观测方面融合的切入点,初步展现一种海洋技术与装备智能化的发展路径,提出加快人工智能技术向智慧海洋建设赋能的几点建议。 相似文献