载气热提取法测定熔敷金属中扩散氢收集条件的探究

探究了GB/T 3965—2012《熔敷金属中扩散氢测定方法》中载气热提取法收集条件对测定扩散氢含量的影响,并与水银法进行了对比。研究结果表明,样本炉温设定为400℃,A型试块的内部温度大约在51 min时稳定在358℃左右,B型试块内部温度大约在27 min时稳定在391℃左右;载气热提取法电信号曲线收集结束点的电信号及斜率均接近0时获得的结果与水银法具有较好的一致性。     

基于波段选择改进的高光谱端元提取方法

为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题, 采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取, 改进N-FINDR算法的降维方式; 利用模拟和真实高光谱数据进行实验, 分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元, 并用全约束最小二乘法解混。结果表明, 改进的N-FINDR算法的解混精度更高, 用时更少。用波段选择代替特征提取改进降维方式, 保留了光谱曲线的物理意义, 在N-FINDR算法中是可行的。     

基于L0优化的网格曲面特征线提取算法

基于网格曲面特征线的稀疏分布,提出一种优化的特征线提取算法。对于给定的网格,在每个面上计算一个值或向量作为输入。对输入的度量建立L_0优化模型,使其在网格边上的跃变尽可能少且优化前后的变化较小。给出基于变量分裂技术与罚函数方法的交替方向优化算法,并引入一种迭代的策略提升解的稀疏性,以取得更高质量的特征线。实验结果表明,该算法能有效提取网格曲面的特征线,与Crest lines算法、变分算法等相比,提高了特征线提取的质量和带噪数据的鲁棒性。     

复合酶法提取黄秋葵可溶性膳食纤维的工艺优化及其理化特性、结构表征

以黄秋葵果荚为原料,采用复合酶法提取可溶性膳食纤维(soluble dietary fiber,SDF),通过单因素实验,探究不同因素对黄秋葵SDF得率的影响。在单因素实验的基础上进行响应面分析,得到复合酶法制备黄秋葵SDF的最优条件;并测定所得黄秋葵SDF的理化特性,并对其进行结构表征。结果表明:在料液比1:24 g/mL、复合酶添加量1.8%、酶解时间54 min、酶解温度62℃的提取条件下,黄秋葵SDF得率达到最大值,为10.94%,与预测值之间的相对误差为1.48%。黄秋葵SDF的持水力、膨胀力和持油力分别为5.61 g/g、3.35 mL/g和4.88 g/g,良好的理化特性使其具有成为通便保健食品原料的潜力。黄秋葵SDF的微观结构显示,经过酶的作用,黄秋葵SDF表面的淀粉类物质被充分除去;黄秋葵SDF的晶体结构符合纤维素I晶型的特征,其红外光谱图线符合膳食纤维类物质的典型特征。