一种简便快捷的植物线粒体质粒DNA的提取方法

介绍了一种从植物材料中提取线粒体质粒DNA的方法,该方法不需要密度梯度离心和有机溶剂油提,整个提取过程可在较短时间内完成,该方法简便,快捷,效果好,对拷贝数低的线粒体质粒DNA得率高。     

基于决策树的神经网络规则抽取方法

将从神经网络中抽取一个可理解的模型视为一个归纳学习任务 ,其中 ,目标概念就是神经网络表达的功能 ,所生成的可理解模型是一个能很好近似神经网络的决策树 .在这个过程中 ,应用了决策树归纳学习的优化原则 ,使得生成的决策树能最简洁、准确地描述神经网络学到的知识 .实验证明 ,生成的决策树可以很好地近似神经网络 ,且比用传统方法生成的决策树具有更好的分类精度 ,同时NNtoDT算法也保持了具有较好的通用性和可扩充性的特性 .     

茶饼中茶皂素的提取和微量元素的测定

茶饼经过浸提,可以提出茶皂素和残油,提取率分别为11.0%和5.0%.然后经过发酵可制得蛋白饲料,对饲料中蛋白质和10种微量元素进行了分析测定.结果表明,蛋白质含量为9.68%,Mg、Fe、Ca、Mn、Zn、Cu元素含量较为丰富.     

一种改进的最佳鉴别平面

在模式识别领域,基于Ｆｉｓｈｅｒ鉴别准则函数的Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面技术有着重大的影响。特征抽取的一般原则是最好抽取模式朱相关的特征,而Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面的２个鉴别投影方向虽然是正交的,但一般也是统计相关的。实验结果表明,改进的最佳鉴别平面具有良好分类效果。     

人脸图像有效鉴别特征抽取与识别

基于具有统计不相关性的最优鉴别变换,分析了小样本识别问题,提出了抽取人脸图像有效鉴别特征方法,在Ｏｌｉｖｅｔｔｉ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（ＯＲＬ）人脸图像库上得到了平均识别错误率为２．７５％的实验结果,这是目前在ＯＲＬ人脸图像数据库上所得到的最好的实验结果,并在南京理工大学ＮＵＳＴ６０３人脸图像库上得到平均识别错误率为０．９％,的实验结果,这些结果表明所提出的人脸图有效鉴别特征方法     

紫色菜苔天然色素提取工艺的研究

本文研究了天然紫色菜苔色素的提取工艺,并对色素在不同酸度、温度等条件下的稳定性进行了探讨,结果表明,该天然色素适用于酸性食品的着色,并具有较高稳定性。     

高粱种子醇溶蛋白的提取条件

以高粱种子为材料,研究了不同提取剂、提取剂用量、浓度和还原剂浓度对高粱种子醇溶蛋白提取的影响.蛋白浓度测定和SDS PAGE电泳表明,DDT浓度为4%的60％叔丁醇溶液,样品质量比提取剂用量为1∶8（g/mL）是提取高粱种子醇溶蛋白的最佳条件.该条件下,提取高粱属不同种的种子醇溶蛋白,得到的高粱属种子醇溶蛋白的“指纹”图谱,可以用来区分高粱属内的种间差异.     

印刷文档中数学公式抽取的研究

数学公式抽取是公式识别的首要步骤,目前相关的研究还很欠缺.针对印刷文档中数学公式的抽取展开了研究,对于印刷文档中的孤立式公式采用Parzen窗方法将其从文档中抽取出来.实验表明,这种方法能够取得较好的效果.     

基于DEM和主干河网信息提取数字水系研究

为了弥补DEM中河道信息的缺失,从信息论的角度比较了引入矢量河网与栅格化河网各自在精度与效率上的优势,创建了一套通过“关系树”把：DEM中隶属河道的栅格点群自动连接成水系的源头追索模型,把基于DEM和栅格化河网自动提取虚拟水系的方法推向实用．该模型能够充分利用目前各种电子地图中的水系图层,提高了虚拟河网的精度,而且可以在一定程度上解决传统方法中洼地与平原区的问题．该模型经过不同地区的多次验证,具有很强的实用价值．     

N-苄氧羰基氨基酸配位萃取拆分外消旋苯丙氨酸

以外消旋中性氨基酸苯丙氨酸为研究对象,以N-苄氧羰基手性氨基酸为手性配体,研究其配位萃取拆分特性。着重考察了有机稀释剂、手性配位剂和配位离子种类、被萃取水相中苯丙氨酸初始浓度、萃取时的温度、萃取相pH值等因素对拆分过程的影响。结果表明:以低碳醇类正丁醇作有机稀释剂,所用5种N-苄氧羰基氨基酸(分别为Z-Phe、Z-Hyp、Z-Pro、Z-Glu、Z-Val)与Cu2+或Ni2+形成手性配位体后,以Z-Val作手性配体,萃取相pH值接近苯丙氨酸等电点时,萃取拆分效果最佳.