基于响应面法优化鲜切莴笋复合涂膜保鲜剂

以鲜切莴笋为研究对象,根据12种化学物质对多酚氧化酶(PPO)和过氧化物酶(POD)活性的抑制作用,选择3种酶活抑制效果显著的化学物质(茶多酚、抗坏血酸和L-半胱氨酸)和4种涂膜剂(羧甲基纤维素钠、黄原胶、海藻酸钠和葡甘露聚糖),考察不同保鲜剂浓度对鲜切莴笋4 ℃贮藏4 d后外观和色泽的影响. 以此单因素实验为基础,进行响应面分析,结果显示复合涂膜最佳组合为0.38%抗坏血酸+0.85%L-半胱氨酸+0.67%羧甲基纤维素钠,在此条件下,鲜切莴笋在4 ℃贮藏6 d后红绿色差Δa^*值为0.170,与回归方程预测值0.166相近,且货架寿命可延长至12 d以上,表明优化后的复合涂膜保鲜剂具有良好的实际保鲜效果.     

成熟度对菱角采后品质和生理生化变化的影响

以安徽和县生产的不同成熟度二角菱为试材研究成熟度对菱角贮藏效果的影响,结果表明,低成熟度菱角贮藏过程中呼吸作用较强,淀粉含量和总酚含量低,超氧阴离子高峰出现较迟,丙二醛的水平低,POD的活性虽高,但褐变发生率低,贮藏结束时仍能维持较好的感官品质。     

番茄果实的芳香物质组成及其影响因素研究进展

香气是番茄果实重要的感官品质之一,由果实中400多种具有挥发性的芳香物质协同产生,在很大程度上决定了商品等级和消费者的接受度。本文简述了番茄果实中的芳香物质及其在成熟过程中的变化趋势,总结了其合成途径,并重点介绍了影响番茄果实中芳香物质形成的因素,以期为研究者、生产者、销售者和消费者提供理论和生产实践方面的指导。     

茭白总蛋白质双向电泳技术体系的建立

为建立茭白总蛋白质双向电泳技术体系,研究了TCA/丙酮沉淀法和改良酚抽法两种不同总蛋白质提取方法、蛋白质上样量、pH值范围及凝胶质量浓度等条件对2-DE的影响。结果表明,改良酚抽法更适合茭白总蛋白质的提取,采用17 cm、pH 4~7的胶条、1.0 mg的蛋白质上样量、12 g/dL的凝胶浓度、考马斯亮蓝G-250胶体考染法染色,最终可获得蛋白质点较多,背景清晰,分辨率较高的2-DE图谱,为进一步开展茭白差异蛋白质组学研究奠定了基础。     

完整和鲜切茭白常温贮藏期间的比较蛋白质组学研究

为探讨切分加速茭白衰老和品质劣变的分子生物学机制,应用双向电泳（two-dimensional electrophoresis, 2-DE）结合质谱鉴定技术,研究了完整（对照）和鲜切茭白常温（25 ℃）贮藏期间蛋白质组的动态变化。结果显 示：2-DE凝胶上可检测到约660 个蛋白点,其中鲜切茭白39 个蛋白表达量达到2.0 倍以上显著差异（P＜0.05）,经 基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱分析成功鉴定出35 个蛋白。按照其功能可分为7 类,即信号转导（8.6%）、代 谢（22.9%）、细胞结构（8.6%）、胁迫响应与防御（31.4%）、蛋白质合成（11.4%）、衰老（5.7%）和功能未知 蛋白（11.4%）。完整茭白贮藏期间,14 个蛋白表达上调,21 个蛋白表达下调。在21 个表达下调的蛋白中,鲜切 诱导了其中6 个蛋白（植物基础分泌蛋白、腺苷激酶、C2结构域蛋白、Ⅲ类过氧化物酶、LbH_gamma_CA_like、小 G蛋白Ras）的上调表达,表明这6 个蛋白可能在伤害响应中发挥重要作用。同时,鲜切还显著增强了14 个上调表 达蛋白和其余15 个下调表达蛋白的上升或下降趋势。以上差异表达蛋白的功能分析表明,鲜切加速茭白衰老和品 质劣变可能与伤害信号产生和转导、自由基损伤加剧、碳水化合物和核酸分解代谢加速、能量代谢平衡失调及细胞 结构降解密切相关。     

浅谈基于工作过程的计算机教学

按照基于工作过程导向的课程设计方法,本文以"企业网络组建与维护"课程为例,论述了基于工作过程的课程开发方法和实施步骤。     

基于可变形模型的目标跟踪算法

近年来目标跟踪技术的研究已经有了很大的进展,但目标的遮挡和形变仍然是目标跟踪算法面临的重大挑战。针对这些问题提出了一种基于可变形模型的目标跟踪算法。首先,利用可变形模型对跟踪目标进行表达,该模型将目标分为若干子块,目标的特征由局部子块特征和全局特征共同构成。将目标的特征和子块之间的空间关系结合起来,给出了对目标的一个统一的相似度度量函数。然后,在线训练一个结构化输出支持向量机作为分类器,该分类器的输出是可变形模型中目标的结构化描述。利用该分类器可以在视频及图像序列中准确地检测到目标,完成跟踪。通过实验比较,该算法的跟踪性能优于其他主流跟踪算法,尤其在目标发生遮挡和形变的时候仍能准确跟踪。     

基于局部信息熵最大的多曝光控制方法

基于融合多幅低动态图像来获取高动态图像的过程中,传统方法中低动态图像获取时对曝光时间选取的策略简单,使拍摄的多幅图像信息冗余较多,严重影响融合效率。提出了一种基于局部信息熵最大准则的多曝光控制方法。讨论了低动态场景图像信息熵与曝光时间的关系,得出了低动态范围场景的图像信息熵随曝光时间的增加呈现先增加后减小的规律,并在某个曝光时间处信息熵最大。对于高动态场景,首先,利用图像平均灰度响应与曝光时间的近似线性关系确定场景的曝光时间范围;然后,根据图像直方图将高动态场景分成若干个低动态范围场景区域;最后,以信息熵最大为优化目标,设计一维搜索算法,搜索各个低动态范围区域的最优曝光时间,直到所有区域都搜索到最优曝光时间。此方法将场景的局部信息熵与曝光时间联系起来,能针对不同的区域进行曝光时间优化,目的性强,有效地避免了传统曝光控制中的缺点,实验证明:用该方法获取的图像进行融合获得了良好的效果。     

采用多特征融合的子块自动提取方法

基于可变形模型的目标跟踪算法因其能够处理目标部分遮挡及形变问题成为目标跟踪领域的研究热点。当目标发生形变或部分遮挡时,可变形模型跟踪器可利用未被遮挡的子块继续完成跟踪。现有基于子块的目标跟踪算法均为手动选取子块的个数和尺寸,但在实际应用中,很难为子块的选取提供人机交互的机会,且手动选取子块易受主观因素影响。针对上述情况,提出了一种采用多特征融合的子块自动提取方法,该方法首先采用基于人眼视觉注意机制对目标模板的显著性区域进行度量;其次,利用边缘方向离散度对目标的纹理丰富度进行度量;然后,融合上述特征获得联合适配性置信度,并根据目标的面积和宽高比自适应确定子块的个数和尺寸;最后,根据联合适配性置信度提取目标子块。实验结果表明,与现有手动选取子块的可变形模型目标跟踪方法相比,采用所提方法自动提取的子块可获得更高的跟踪精度。     

一种灰度级抽取的图像分割方法研究

阈值分割方法依据图像直方图分析,利用最优化法则进行最优阈值选取,完成图像分割,这类方法将直方图最优分析等价于图像最优分割.但是,直方图提供的是图像灰度级统计信息而无空间关系信息,则闽值分割可能会导致分割失败,所以有必要进行灰度级空间信息的考察以完成图像分割任务.提出一种灰度级抽取分割方法,首先利用层次聚类方法对各灰度级像素进行空间远邻考察,并给出一种类别数与类间距关系确定最优类别数的方法,然后对近邻灰度级进行抽取并组合,最终形成分割结果.本文对该方法与若干阈值分割方法进行了对比验证,实验表明,所提方法在图像分割方面具有优势,能够得到较为满意分割结果.