超声提取蒿籽油工艺条件的探讨

本文采用超声-溶剂法提取蒿籽油，通过单因素试验和正交试验，探讨了超声功率、超声温度、超声时间、浸提温度、浸提时间和溶剂固液比对蒿籽出油率的影响，研究结果表明，粉碎度40目、固液比1：4、超声功率50W、超声温度50℃、超声时间30min、浸提温度50℃、浸提时间3h，此条件下蒿籽的出油率为4.23g，出油率21．1％，提取率为91．0％。通过与溶剂提取法对比，证明超声是一种可靠、高效的提取蒿籽油的方法。     

荞麦枸杞保健挂面的研制

研究了以荞麦粉和高筋面粉为主要原料,同时添加枸杞浆,荞麦粉,蒿子粉等成分的营养保健挂面的研究。     

嫩化羊肉火腿肠的研制

采用嫩化液对羊肉火腿肠进行嫩化处理,用抑膻增香料进行羊肉去膻味,通过一定的工艺流程和工艺条件,成功地研制了具有宁夏地方特色和民族特色的清真羊肉火腿肠,弥补了火腿肠中羊肉火腿肠的空白。     

数据挖掘算法在葡萄酒信息数据分析系统中的研究

随着信息科技的快速发展,计算机中的经典算法在葡萄酒产业中得到了广泛的研究与应用。机器学习算法的特点是运用人工智能技术,在经过大量的样本集训练和学习后可以自动地找出运算所需要的参数和模型。针对数据挖掘中常用的机器学习算法进行相关的研究。以分类算法为例进行数据挖掘技术的研究。针对SVM(支持向量机)泛化能力弱的缺点,给出了一种改进的SVM-NSVM,即先对训练集进行精选,根据每个样本与最近邻类标的异同判断样本点的取舍,然后再用SVM训练得到分类器。针对kNN(k-最近邻)训练数据集大的缺点,给出了一种改进的通过渐进的思想来寻找最近邻点。实验表明,与SVM相比,NSVM在分类正确率、分类速度上有一定的优势。改进的kNN算法的复杂度明显降低。此外,设计了葡萄酒信息数据分析系统,利用数据挖掘方法对极大量的葡萄酒信息数据进行分析、对比与匹配,从而可挖掘葡萄酒的主要成分对比信息和营销潜在信息等;再对这些成分进行相应的分析,并与高质量葡萄酒中的成分进行相应的对比,最终得出葡萄酒的相关分析信息数据,其可帮助葡萄酒生产厂商对葡萄酒的成分含量、品质进行分析。     

红薯冰淇淋的研制

红薯含丰富的淀粉、蛋白质、多种维生素及钙、磷、铁等营养成分。红薯冰淇淋的研制不仅增添了冰淇淋的花色品种 ,还是预防便秘和肠道疾病的保健饮品。     

枸杞籽油功能及其制取

对枸杞籽油的营养成分、保健功能及枸杞籽油的加工制取进行了综合阐述。     

酶法制取蔬果玉米汁基料的研究

采用酶法制取蔬果玉米汁基料,并对其工艺过程和工艺条件进行了详细的研究,通过单因素实验和正交实验得出了最佳工艺条件,即:α-淀粉酶添加量1%,酶解温度90℃,酶解时间60 min,pH 6.0,玉米汁基料可溶性固形物含量为12.6%.此条件下得到的玉米汁饮料基料色泽淡黄,具有玉米特殊的清香味.     

茶味饼干生产技术探讨

重点探讨了生产茶味饼干的工艺条件及配方,使饼干集营养、保健功能于一体,不仅增加了饼干的花色品种,而且是健康人及心血管病患者的保健食品。     

超临界CO2萃取月见草籽油的研究

根据超临界萃取的基本原理。要包括：萃取压力、萃取时间、分离温度等，分析了影响超临界流体萃取月见草籽油的主要因素，主通过正交试验研究了萃取量与各因素之间的关系并确定了最佳试验条件，即萃取压力35MPa、时间2h、温度35℃、粒度40～60目，月见草籽油的萃取得率为22．1％。