超声波辅助-反相HPLC法测定郑州市火棘果中的有机酸

用高效液相色谱法对郑州地区火棘果中有机酸的种类及含量进行了测定.色谱柱为HypersilODSC1(84.6mm×250mm,5μm);流动相:磷酸二氢钠-磷酸缓冲液(pH2.6);流速:0.8mL/min;检测波长:210nm.实验结果表明:火棘果果实中主要含柠檬酸9.243mg/kg,苹果酸10.244mg/kg,琥珀酸7.215mg/kg;在0.1～200.0μg/mL范围内,线性关系良好,相关系数分别为0.9999,0.9999,0.9998;最低检测限为0.01～0.04μg/mL.本法简便、准确、快捷,用于郑州地区火棘果中有机酸的测定,为火棘资源的质量检测与开发利用提供了科学依据.     

郑州地区栾树果实理化参数的研究初报

为探讨黄山栾和栾树籽粒基本理化特性,采用国标方法,初步测定了郑州地区黄山栾果和栾树果的部分理化参数．结果表明：栾树籽粒的千粒重、容重、纯仁率、果荚出果率略大于黄山栾,粗灰分、含水量略小于黄山栾,二者比重相同,其干基粗脂肪含量为40．59％左右．而栾树籽粒略大于黄山栾果,其形状与色泽相差不大．实验对黄山栾壳色素提取溶剂、浓度、料液比及浸提温度、时间、pH值等最佳条件进行了研究,为栾树果的开发利用提供了理论依据和技术支撑．     

红枣多糖的提取及其美拉德反应型香料的研究

以红枣为原料,对微波辅助法提取红枣多糖的工艺条件参数进行了研究,通过正交试验确定了红枣多糖的最佳提取工艺条件：料液比（g：mL）=1：20,温度80℃,微波提取时间1h,红枣多糖提取率最高可达3．1％．同时,将提取出来的红枣粗多糖用2％的盐酸水解后,直接与氨基酸进行美拉德反应,制备出棕色的具有芝麻酱香味的反应型香料物质．研究了反应温度、反应时间、pH值以及氨基酸和多糖的质量比等条件对制备出来的香味物质的影响,得出其最佳反应条件为：反应温度110℃,pH值8．5,反应时间2．5h,多糖与氨基酸的质量比=1：2．在该条件下制备出来的香味物质产量高、香气浓郁．     

从船侧倾斜拍摄图像中提取海冰密集度的方法

为消除提取海冰密集度时因摄影镜头倾斜造成图像变形可能引起的误差,基于摄影测量学原理,对倾斜拍摄引起的图像变形进行修正,建立从倾斜拍摄的图像中提取海冰密集度的精确方法和相应的简化算法.以2006年德国南极威德尔海冬季考察中获取的图像为例,讨论了现场观测时的系统标定方法和不同算法的计算结果.对比分析验证了图像变形修正的必要性,说明简化算法能够同时保证海冰密集度计算的精度和效率.     

超临界CO2萃取薰衣草挥发油的工艺研究

为建立超临界CO2萃取薰衣草挥发油的最佳工艺条件。以挥发油萃取率为指标,选取萃取压力、萃取温度、CO2流量和萃取时间作为影响因素,通过正交试验法L9（3^4）确定了超临界萃取薰衣草挥发油的最佳提取工艺条件。最佳工艺为CO2流量25L／h,萃取温度45℃,萃取压力22MPa,萃取时间1h,挥发油提取率为4．497％。水蒸气蒸馏法提取4h,挥发油提取率为1．32％。因此可知,超临界萃取薰衣草挥发油的收率高,萃取时间短。     

超临界CO_2萃取高原香薷精油工艺研究

目的:研究超临界CO2萃取高原香薷精油的最佳工艺条件.方法:通过正交试验研究萃取压力、温度、萃取时间、CO2流量对萃取率的影响.结果:通过各因素级差大小的比较可知,萃取压力是影响萃取的最主要的因素,其他影响因素依次为萃取温度、CO2流量,萃取时间影响最小.结论:优选出最佳萃取条件为萃取压力30MPa、萃取温度50℃、萃取时间1.5h、CO2流量25kg·h-1.在此条件下的精油收率为2.05%.     

一种新的DK-L人脸识别算法研究

人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景.主要研究了人脸识别技术中的人脸特征提取和特征比对技术.在特征分类中,距离测量选择了最佳距离度量最近邻法,提出了一种新颖的测量方法——优中选优,可以使分类器的设计更加简洁、有效,使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种改进的光条中心提取方法

在采用线结构光投影的三维物体测量中,激光条纹中心检测是影响测量精度及系统分辨率的一个重要因素．提出了一种激光条纹中心检测方法,这种方法通过对极值法获得的中心点的拟合,计算出光条各处的法线方向,并在法线截面上用遗传算法进一步优化出灰度的极大值点．实验结果表明在合理选择遗传算法的交叉率和变异率的情况下,该方法可以有效地获取光条纹中心,满足系统精度要求．     

船舶吃水线定位分析及算法研究

对船舶水尺视频图像的特点进行分析,设计吃水计算算法。采用纹理谱方法,提取相应的视频帧图像对比度和方向度特征,通过聚类算法进行分类,实现对船舶水尺图像的分割,从而确定出船舶吃水线的吃水准确数值。实验表明该方法速度快,精度高,可以解决港口船舶自动计重的吃水数值准确确定问题。     

Automatic patent document summarization for collaborative knowledge systems and services

Engineering and research teams often develop new products and technologies by referring to inventions described in patent databases. Efficient patent analysis builds R&D knowledge, reduces new product development time, increases market success, and reduces potential patent infringement. Thus, it is beneficial to automatically and systematically extract information from patent documents in order to improve knowledge sharing and collaboration among R&D team members. In this research, patents are summarized using a combined ontology based and TF-IDF concept clustering approach. The ontology captures the general knowledge and core meaning of patents in a given domain. Then, the proposed methodology extracts, clusters, and integrates the content of a patent to derive a summary and a cluster tree diagram of key terms. Patents from the International Patent Classification (IPC) codes B25C, B25D, B25F (categories for power hand tools) and B24B, C09G and H011 (categories for chemical mechanical polishing) are used as case studies to evaluate the compression ratio, retention ratio, and classification accuracy of the summarization results. The evaluation uses statistics to represent the summary generation and its compression ratio, the ontology based keyword extraction retention ratio, and the summary classification accuracy. The results show that the ontology based approach yields about the same compression ratio as previous non-ontology based research but yields on average an 11% improvement for the retention ratio and a 14% improvement for classification accuracy.