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目的开发一套基于酸处理的产志贺毒素大肠埃希菌(Shiga toxin-producing Escherichia coli,STEC)选择性增菌方法,提高食品中STEC菌株的检出率。方法 选择12株不同血清型STEC菌株以及13株常见干扰菌,评价其对不同酸处理条件(pH2.0、2.5、3.0)的耐受性;考察筛选的酸处理条件对营养胁迫和冷冻胁迫状态STEC菌株生长活性的影响;比较研究酸水解酪蛋白、酵母提取物和丙酮酸钠等成分对胁迫状态STEC菌株的促生长作用,优化酸处理后中和/促生长培养基配方;比较增菌前与增菌后两种酸处理方式对STEC菌株分离效果的影响;最后通过人工污染样品,评价本研究建立的STEC酸处理选择性增菌方法的检测效果。结果 本研究建立了一种不依赖于抑菌成分的STEC选择性增菌方法,样品在增菌前经酸处理培养基室温处理2 h,降低背景杂菌干扰,再通过中和/促生长培养基(TSB-1.5%Tris-0.1%丙酮酸钠)进行目标菌的增菌培养;人工污染试验结果表明,本方法与我国现行GB4789.36-2016标准方法相比,能够有效减少背景杂菌的干扰、获得更高的STEC分离效率。结论 本研究建立的基于酸处理的STEC选择性增菌方法能够有效提高食品中STEC菌株的检测效率和检测准确性。 相似文献
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针对现有技术文献中广泛使用的多种静态稳定步态中速度稳定性与稳定裕度不可兼得的通病,在随动质心的静态步态基础上,利用参数化坐标变换矩阵方法规划出一种四足机器人前进过程中质心以曲线轨迹移动的静态步态方法,使该步态方法以连续性速度运动的过程中保证一定稳定裕度;通过D-H法求得四足机器人的逆运动学坐标变换矩阵,分别在三维空间中对四足机器人的四组足端轨迹方程进行规划,并带入MATLAB软件后以逆运动学方程计算出关节夹角驱动方程,利用步态规划图求出机器人四条腿各自对应的夹角驱动方程以及机体质心轨迹方程;最后在MSC.ADAMS软件中建立四足机器人虚拟样机并对规划的步态进行虚拟仿真,仿真结果验证了该步态对提升四足机器人对于速度连续性以及稳定裕度的提升。 相似文献
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It is of great significance to study the method of extracting urban features from GF-2 remote sensing data.Taking the urban area of Jixi City as the study area,and the GF-2 image is used as the data source.The image is divided into multiple scales,the classification rules of the corresponding objects are established,and the object-based classification method of the rule set is used to classify the objects.Compare with SVM supervised classification results.The results show that the overall accuracy of object-oriented classification is 92.52%,and the Kappa coefficient is 0.91,which is significantly higher than the SVM supervised classification.Using the object-oriented classification method to classify the GF-2 image is better and the precision is higher.Object-oriented classification method based on GF-2 data is an effective method for extracting urban land use classification. 相似文献
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多传感器信息融合在四足机器人避障中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高仿生四足机器人在复杂、动态环境下对障碍物位置信息的感知能力,针对机器人在结构化路面上以Walk步态行走的情况,对双目视觉传感器和超声测距传感器获取的障碍物距离信息进行融合研究.首先,对两种传感器获取的障碍物距离信息进行卡尔曼滤波,降低环境中杂波的影响,然后,根据STF融合算法,利用滤波后得到的两组状态向量的估计值和协方差矩阵进行融合处理.仿真结果表明:滤波后的距离信息的估计值曲线很好地跟踪了真实值曲线,说明卡尔曼滤波算法发挥了良好的滤波作用;与融合前相比,融合后的距离信息估计值的方差明显减小,说明融合后的障碍物位置信息更加准确,满足了仿生四足机器人在复杂、动态环境下作业和行进的精度要求. 相似文献
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