肉桂-陈皮粉对主食面包贮藏品质及抗氧化性的影响

采用肉桂和陈皮作为功能性配料用于主食面包的制作,通过检测主食面包的比容、色差、水分含量、质构、自由基清除能力和微生物指标等对其贮藏品质和抗氧化特性进行分析.结果 表明:添加肉桂-陈皮粉使主食面包比容降低、色泽变暗,然而不同肉桂-陈皮质量比制备的主食面包其感官综合得分均高于85分,与空白样品差异不显著.在贮藏过程中,与空...     

13X分子筛微柱预富集-流动注射火焰原子吸收光谱法测定水中痕量铜

建立了13X分子筛微柱离子交换分离预富集-流动注射火焰原子吸收光谱法检测水中痕量铜的新分析方法。铜以自由离子的形式而非螯合的形式滞留在13X分子筛微柱上,然后用0.5 mL 10%(V/V)HNO3洗脱,通过原子吸收光谱法进行检测。并对流动注射的一些主要参数和各种干扰离子进行了研究。在最优条件下,富集2 min即进样体积为18 mL,测得的线性范围为0.002～0.150μg/mL,检出限为0.5μg/L(3σ,n=11),相对标准偏差(RSD)为1.1%(0.05μg/mL,n=11),富集系数为23.3,采样频率为30次/h。可以通过增加进样体积到36 mL,得到更低的检出限为0.28μg/L。将该方法用于各种水样中铜的分析,加标回收率符合分析要求。     

人工神经网络分光光度法同时测定锆和铬的研究

在锆 (铬 ) -二溴羟基苯基荧光酮 - Triton X- 1 0 0显色体系中 ,应用三层人工神经网络解析锆和铬的吸收光谱 ,分光光度法同时测定锆和铬。锆和铬分别在 0～ 0 .48mg/ L和 0～ 1 .5 6 mg/ L浓度范围内服从 Beer定律 ,其表观摩尔吸光系数分别为ε53 4=1 .48× 1 0 5L/ (mol· cm) ,ε50 0 =2 .3×1 0 4 L/ (mol·cm)。使用改进的 BP算法 ,避免了人工神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象。对合成样品分析 ,结果满意。     

遗传神经网络-分光光度法同时测定钨钼钛

建立了钨、钼、钛-5′-硝基水杨基荧光酮-CTMAB的同时测定新显色体系,用遗传神经网络解析钨、钼和钛的重叠光谱,分光光度法同时测定钨、钼、钛。在遗传神经网络中构造三组分解析的适应度函数,用作图法最后确定交叉概率和变异概率,并将遗传神经网络与小波神经网络的解析结果进行比较,表明遗传神经网络优于后者。将所建立的方法用于标准钢样中钨、钼、钛的测定,相对误差分别为1.83%,-0.09%和-1.92%。     

分枝定界算法用于有机混合物的分析

分枝定界算法用于多组分同时定量性分析，只需解析一份试样测得的数据，即可同时得到待测样品中所含组分的种类，数目及含量。应用4个判据，解决了最佳子集难判断的问题，使最优回归子集的选择更加准确、真实、可靠。     

线性规划分光光度法同时测定苊和芴的研究

采用线性规划分光光度法，不经分离同时测定混和体系中的苊和芴，并与卡尔曼滤波分光光度法比较。对人工合成样品进行分析。结果表明，线性规划法与卡尔曼滤波法结果基本一致，其测定苊和芴的相对误差分别为０．４８％，０．４８％和０．２７％，０．８２％。     

粟米酱米曲霉菌的分离、筛选与鉴定

反复纯化培养自然发酵的粟米酱中分离的野生丝状真菌，经形态学鉴定，确认其为米曲霉菌群的米曲霉菌。用福林-酚法测定其蛋白酶活力，并确定活力最高的菌株。实验表明选育优良的米曲霉菌株不仅要考察菌株的蛋白酶活力，也要考虑菌株孢子的比生长速率。     

分析化学课程线上线下混合式教学

利用超星学习通平台信息发布和统计功能,探索分析化学课程线上线下混合教学模式,调动学生课前预习、自主学习;激发学生学习兴趣、能动性并明晰学习目的。突出知识体系的重点和难点讲解,了解教学和学习效果,发现问题及时预警学生。通过线上线下混合教学模式,在教师引导下,学生运用已学知识构建新的知识体系,形成深层、可迁移的知识,并应用在新的学习活动过程。     

气相色谱法分析啤酒中5种高级醇的方法研究

建立并优化一种顶空固相微萃取-气相色谱联用法检测啤酒中5种高级醇的研究方法。样品的萃取选择100μm PDMS固相微萃取头,50℃顶空萃取40 min。目标组分采用TG-WAXMS(30 m×0.25 mm×0.25μm)色谱柱分离,在0.1 mg/m L~5.0 mg/m L浓度范围内线性关系良好,检出限范围为0.002 mg/m L~0.007 mg/m L,加标回收率为89.6%~95.9%。该方法适用于啤酒中5种高级醇含量分析,为其产品质量的判定提供参考。     

小波遗传神经网络-阳极溶出伏安法同时测定钢中铜和铅

研究了二硫代二安替吡啉甲烷作修饰剂的修饰玻碳电极,并以此为工作电极,建立了测定铜和铅的阳极溶出伏安法。应用小波变换去噪、数据压缩和背景扣除功能对峰电流信号进行处理,用遗传算法自适应概率搜索神经网络的最优网络结构和参数,解决神经网络过拟合问题,将小波神经网络(WT-BP-ANN)、小波遗传神经网络(WT-GA-BP-ANN)的分析结果进行比较,Cu2+,Pb2+测定结果的RSD分别为3.49%,2.33%;3.77%,1.89%,表明小波遗传神经网络优于小波神经网络。