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目的:探讨茶叶水提液对大鲵肝的脱腥效果。方法:采用感官腥味值结合气相—离子迁移色谱(GC-IMS)分析经茶叶水提液处理不同时间(0,5,10,15,20 min)大鲵肝中挥发性成分的变化。结果:与未脱腥组相比,经茶叶水提液脱腥处理5 min后大鲵肝脏腥味值显著下降(P<0.05),处理10 min后腥味值基本稳定。不同脱腥时间下大鲵肝样品中共鉴定出32种挥发性有机物,包括10种醇类、8种醛类、5种酯类、5种酮类、3种烯烃类和1种醚类。经脱腥处理后,大鲵肝中醇、烯烃、醚、酯类物质相对含量下降,酮类和醛类物质相对含量增加。通过正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)结合变量投影重要性(VIP)筛选出10种潜在特征标志物(VIP>1),包括4种酮类、2种醇类、2种醛类、1种烯类和1种醚类。随着脱腥时间的延长,蘑菇醇、2-丁酮二聚体、异戊醇单体、2-丁酮单体相对含量呈降低趋势,而正己醛单体、异戊醛单体、丙酮相对含量呈增加趋势。结论:茶叶水提液处理5~10 min能够明显降低大鲵肝腥味,通过GC-IMS技术结合多元统计分析可以对脱腥过程中大鲵肝挥发性有机物进行区分。 相似文献
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针对采用相关滤波的判别式目标跟踪遇到的瓶颈问题:由于目标快速移动引起边界效应,使得相关滤波器在学习与更新过程中可能会引入错误,最终错误的累积将导致跟踪失败。在采集深度学习特征与样本相似性度量的基础上,提出一种引入交替方向乘子方法的改进相关滤波目标跟踪算法,选择DCNN深度特征有效地表征待跟踪目标的初始状态,通过在线分类过程中样本相似性比对与半监督学习,辅助解决相关滤波器在学习过程中存在的自学习问题。所提目标跟踪算法特别适合训练样本为持续获得的、同时存储空间较小的机器学习过程,提高目标在快速运动与部分遮挡等复杂情况下的跟踪成功率,针对VOT2016标准测试视频的实验表明:当目标面临快速运动时,对比CN、SAMF、STC算法,所提DA-CFT跟踪算法将跟踪成功率分别由60.4%~73.4%、67.2%~82.9%、80.9%~88.1%提升至85.6%~91.0%。 相似文献
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