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1.
2.
改进神经网络在芝麻油掺伪检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究芝麻油掺伪检测问题,提高检测精度。由于成分复杂,掺伪后化学成分变化,直观难以检测。传统物理或化学芝麻油掺伪检测方法操作复杂,设备昂贵,存在不同程度缺陷。结合近红外光谱技术和神经网络优点,提出一种RBF神经网络-近红外光谱的芝麻油掺伪检测方法(NIR-RBF)。首先采用近红外光谱提取芝麻油样本的光谱信息,然后采用主成分分析提取光谱信息主要有效成分,最后将主要有效成分输入到神经网络进行学习,得到芝麻油掺伪检测结果。采用建立的模型对掺入不同类型植物油的芝麻油进行检测,结果表明,相对于其它芝麻油掺伪检测方法,NIR-RBF提高了检测精度和速度,降低了检测误差,是一种快速、有效的芝麻油掺伪检测方法。 相似文献
3.
《河南工业大学学报(自然科学版)》2016,(5)
根据GenBank中芝麻种属特异性基因序列,利用分子生物学软件oligo7.60在其保守区设计并合成相应的特异性引物,提取芝麻DNA作为标准品模板,采用荧光定量PCR建立了芝麻油的定量检测技术。结果表明:芝麻特异性引物S199对芝麻DNA的定量检测效果最好。在芝麻油中以不同比例掺入其他食用油(大豆油),利用qPCR进行定量分析,最低检出限为1%。 相似文献
4.
《河南工业大学学报(自然科学版)》2016,(5):1-9
基于不同油脂的同步荧光光谱的差异性,研究冷榨花生油荧光光谱特征。收集几十种花生油、玉米油和棕榈油样品,设置激发光波长范围和发射波长范围分别为220~350 nm和230~750nm,波长差设为10 nm的间隔并连续变化,狭缝宽度为10 nm,试样以1∶19(V∶V)溶于乙酸乙酯中,扫描油脂三维同步荧光光谱。结果显示,3种油脂的同步荧光光谱有着部分相同的光谱区,但荧光峰的波长差、波长分布范围、峰的数量、峰的强度和峰的形状有着明显的差异,荧光强度最强的是棕榈油,花生油的最弱,此现象说明3种油脂中可能具有相同的荧光物质或结构类似的荧光物质,但种类分布和含量存在较大差异;同是花生油但加工方式不同,其同步荧光光谱也存在一定的差异。针对冷榨花生油的同步荧光光谱比较弱的现象,研究添加玉米油和棕榈油后荧光光谱的改变情况,试验结果显示,其荧光强度在322 nm和348 nm处,随添加玉米油和棕榈油量的不同,同步荧光光谱发生一定规律性改变。 相似文献
5.
研究了对小批量芳烃抽提后的抽余油,用二榨滤液稀释后两次冷门冷冻脱蜡工艺。该悄需深度冷冻条件,也减少了溶剂回收工序。 相似文献
6.
以山茶籽为原料,通过对物理冷榨、热榨、超临界流体萃取、溶剂浸提以及超声提取5种不同方法制得的山茶籽油的主要活性成分含量、理化指标、安全性指标(黄曲霉毒素B1、苯并[a]芘)和脂肪酸组成的测定,分析比较不同提取工艺对山茶籽油品质的影响.结果表明:不同制备工艺所得的山茶籽油理化指标(水分、酸值、过氧化值、碘值和皂化值)差异... 相似文献
7.
8.
9.
长白山红松籽油的提取及脂肪酸成分分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以长白山红松籽为原料,采用机械液压冷榨法萃取红松籽油,考察了上限压力、榨油温度、压榨周期、停歇周期对萃取效果的影响,确定了液压冷榨法萃取红松籽油的最佳条件:上限压力为15MPa,温度为45℃,榨油周期为4min,停息周期为9min,在此条件下,红松籽油出油率为60.3%。对冷榨法萃取的红松籽油进行了脂肪酸成分分析,共测定出8种脂肪酸:棕榈酸、亚油酸、油酸、硬脂酸、二十碳三烯酸、二十碳二烯酸、二十碳烯酸、二十碳酸,其含量分别为其含量分别为4.08%、18.13%、11.48%、2.39%、0.87%、0.88%、1.04%、1.44%。 相似文献
10.
采用水酶法从冷榨花生饼中提取水解蛋白。以溶出的蛋白质浓度为指标,研究了提取花生蛋白的酶解工艺及条件。结果表明,先用碱性蛋白酶水解再用中性蛋白酶水解效果优于单一酶,碱性蛋白酶最适条件为:温度为55℃,pH值为9.0,加酶量为0.8%,水解时间为3h;中性蛋白酶最适条件为:温度为50℃,pH值为6.5,加酶量为0.3%,水解时间为1.5h。此条件下,蛋白提取率可达90.29%。 相似文献