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响应面法在酵母细胞固定化条件优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
以啤酒酵母为材料,通过单因素试验初步确定氯化钙浓度、海藻酸钠浓度和固定化温度在酵母细胞固定化时的条件,再根据Box-Benhnken的中心组合试验设计,对氯化钙浓度、海藻酸钠浓度和固定化温度进行实验和响应面分析,得出啤酒酵母固定化的最佳条件为:氯化钙浓度2.05 mol/L、海藻酸钠浓度2.9%和固定化温度25.3℃,并用在该条件下制备的固定化酵母细胞于28℃发酵12°Be麦芽汁7 d,可使发酵液中耗糖率达到75.2%. 相似文献
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以葛根纤维提取物为原料进行红茶菌发酵,并以发酵茶中的总酸含量、总糖利用率和对发酵液的感官评价分作为评价指标,探讨了蔗糖添加量、接种量、揺瓶转速和发酵时间等因素对固定化细胞技术发酵葛根茶饮料的影响,并通过正交试验优化了发酵葛根茶饮料的最佳工艺条件。结果表明,蔗糖添加量为70 g/L,接种量为8%,揺瓶转速为180 r/min,发酵时间为7 d,所制得的发酵葛根茶饮料色泽均匀,酸甜可口。 相似文献
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通过建立抽水蓄能机组水泵工况抽水断电的数学模型,结合白莲河电站特殊的上库—前池边界条件,研究抽水蓄能电站首台机组低扬程下水泵工况抽水断电的水力过渡过程,探讨上库(前池)水位变化和导叶关闭规律对水力过渡过程的影响。 相似文献
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船舶名称(牌照)识别在水路运输系统中发挥着重要的作用。针对船舶名称在内河航道中目标较小且航道两岸观测船舶存在较大倾斜角度导致难以识别的问题,提出一个以自然场景文本检测算法(differentiable binarization, DB)和文本识别算法(convolutional recurrent neural network, CRNN)为基础的船舶名称自动识别框架(automatic ship name identification,ASNI),ASNI包括以下3个部分:船名检测、文本图像修正和识别,其中,船名文本图像修正由船名矫正模块和超分辨率重建模块构成。首先,该框架利用DB算法对图像船名候补区域特征进行自适应尺度融合处理获取特征图,通过特征映射预测生成的二值图像寻找连接区域,以此获得船名感兴趣区域(ROI)。其次,在船名检测之后引入船名矫正模块,基于透视变换对ROI中船名不规则文本进行矫正。此外,设计超分辨率重建模块,对矫正后的船名图像进行超分辨率重建处理,以提高船名图像的分辨率。最后,利用CRNN算法对文本图像修正后的ROI中船名进行识别得到最终结果。通过在内河航道船舶数据集(ship license plate,SLP)上进行训练和测试,最终实验结果显示,ASNI框架对船舶识别的平均准确率为87.50%,相比于基础框架提升了3.12%。本文设计的框架有效解决了因分辨率不足和倾斜导致船舶识别不准确的问题,相比基础框架,ASNI有更好的识别效果。 相似文献
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对IPCC 第四次评估报告中12个全球气候模式集合平均制作的中国地区气候变化预估数据集(Version2.0)和长江上游流域逐日的降水观测数据进行了比较验证,结果表明:全球气候模式对长江上游流域的降水的时空变化具有一定的模拟能力,可以用来对长江上游流域未来的气候变化进行预估研究。在此基础上,进一步利用国家气候中心多模式模拟结果的降水数据开展了该流域未来50年降水的时间和空间分布变化的预估研究。结果表明,就2011~2060年整体而言,长江上游流域降水呈增加趋势。 相似文献
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