杨梅汁中花色苷稳定性及其护色

为了避免杨梅因加工不当而导致花色苷的降解,研究了pH 值、温度、金属离子、光照条件对杨梅汁中花色苷稳定性的影响。结果表明,在加工过程中杨梅果汁与Fe^3＋的接触、高温长时间处理和长时间光照均会使花色苷降解。以花色苷含量和红度为指标,分别研究柠檬酸、β-环状糊精和NaCl对杨梅汁的护色效果,采用L9（34）正交试验,通过极差和方差分析,发现影响杨梅汁护色效果的主次因素为：柠檬酸＞NaCl＞β-环状糊精,且柠檬酸和NaCl的影响均达到了极显著水平,β-环状糊精的影响达到了显著水平;最佳护色剂配比为：0.25 mg/g的柠檬酸、0.20 mg/g的β-环状糊精、0.25 m g/g的NaCl。     

采煤工作面瓦斯涌出量的固有模态SVM建模预测

首先提出了一个依据EMD (empirical mode decomposition)方法提取固有模态分量进行SVM建模实现采煤工作面瓦斯涌出量预测的技术方法. 利用瓦斯涌出量的历史记录数据, 通过EMD分解得出其固有模态函数, 即IMF分量, 然后, 对应于每个固有模态分别利用SVM函数拟合方法进行外推预测, 再把不同固有模态的预测结果进行叠加重构合成, 获得瓦斯涌出量的理论预测结果. 从监测结果的实例分析发现, 与常规SVM方法相比, EMD方法的引入能够大幅度提高理论模型的预测精度, 并给出监测数据极为吻合的预测结果. 实际应用表明, 在采煤工作面瓦斯涌出量预测建模中, 固有模态的提取和SVM方法的实施都充分利用了样本数据本身驱动的自适应性质, 从而为保障优异的预测效果提供了良好的理论基础.