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以植物油中不应存在动物源性成分为鉴定依据,建立食用植物油中掺假地沟油的环介导恒温扩增(Loop-mediated isothermal amplification,LAMP)快速检测方法,以动物线粒体DNA为检测靶标,根据脊椎动物线粒体基因组高度保守序列设计了两条外引物(F3、B3)和两条内引物(FIP、BIP),采用LAMP实时荧光法和染色法对扩增产物进行比较分析,对甜菜碱和Bst DNA聚合酶(Bst DNA polymerase)量进行了优化,并进一步评价方法的特异性、灵敏度和稳定性。结果表明,在1.6 μmol/L内引物(FIP和BIP),0.2 μmol/L外引物(F3和B3),6 mmol/L MgSO4,1.6 mmol/L dNTP,10×Thermo pol Buffer,8 U Bst DNA聚合酶,扩增温度为65℃,扩增时间为1 h的优化条件下,能够一次同时扩增出牛、羊、猪和鸡等脊椎动物DNA序列,检出植物油中最低含量为0.01 ng/μL的动物源性DNA,优化后的LAMP方法特异性好,仅能扩增出动物源性DNA序列、重复性好、稳定性高,可用于油脂中动物源性成分的检测,为油脂鉴伪和地沟油的鉴别提供一种稳定、高效、适应性强的现场快速检测技术。 相似文献
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通过分析红外热像仪测温的基本原理,得出了计算被测物体表面真实温度的通用计算公式;对影响该系统测温精度的因素进行了分析,并提出了提高测温精度的相应措施。 相似文献
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迭代学习控制能够实现期望轨迹的完全跟踪而被广泛关注,但是采样迭代学习控制成果目前还比较少。针对一类有相对阶和输出延迟的非线性采样系统,研究了高阶迭代学习控制算法。利用Newton-Leibniz公式、贝尔曼引理和Lipschiz条件证明了当系统的采样周期足够小,迭代学习初态严格重复,且学习增益满足要求的条件,那么系统输出在采样点上收敛于期望输出。对一阶和二阶学习算法的仿真表明高阶算法在收敛速度上比一阶有明显改善。 相似文献
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测量精度一直是影响车辆动态称重系统有效可靠性的主要因素。针对车辆动态称重系统测量精度较低这个问题,提出了一种基于鲸鱼优化(Whale Optimization Algorithm, WOA)算法和模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法混合优化的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)动态称重模型。首先,简单介绍了动态称重系统的结构和原理。然后,通过小波变换对动态称重系统的采样信号进行过滤重构处理,经过计算得到的动态车重、车速和轴数作为BP神经网络模型的输入参数。其次,建立了一个由WOSA算法优化的BP神经网络来预测实际车辆总重和轴重。最后,比较了WOSA算法优化的BP神经网络模型的预测能力并得出结论。仿真结果表明,WOSA-BP车辆动态称重模型收敛速度快,精度高,最大总重的相对误差为0.58%,最大轴重相对误差为6.73%。 相似文献
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本文主要分析了乙烯装置裂解炉在日常操作中由于操作压力,裂解温度,炉管渗碳,炉管检修等操作过程中的控制不当导致裂解炉辐射段炉管破损的原因,并且针对各种原因提出了相应的对策。 相似文献
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