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1.
2.
在火麻籽油的提取过程中,火麻籽中的毒性成分δ~9-四氢大麻酚易随油脂溶出,降低火麻籽油的品质。采用滚筒式微波翻炒设备对火麻籽进行热处理,旨在降低火麻籽油中的δ~9-四氢大麻酚含量,并对微波处理前后的火麻籽饼残油率及火麻籽毛油品质进行了分析。结果表明:在微波功率1 000 W、微波时间15 min的条件下,火麻籽毛油中的δ~9-四氢大麻酚含量由122.63 mg/kg降至57.33 mg/kg,氧化诱导时间由2.28 h升至3.02 h,生育酚含量由708.38 mg/kg升至716.88mg/kg,火麻籽饼残油率由14.36%降至9.98%。火麻籽毛油的酸值和过氧化值略有增加,脂肪酸组成及含量无显著变化。 相似文献
4.
DNA是由日本公司和东京电力公司共同开发的新型铝熔炼设备。该设备可利用夜间多余的电力进行自动化熔炼。与其它熔炼炉相比,该设备不仅热效率高,金属损耗少,而且因勿需操作人员,成本低,同时还能有效地改善工作环境,无噪音,煤尘,不产生废气。 相似文献
5.
6.
针对兼类样本,提出一种增量学习算法.利用超球支持向量机,在特征空间对属于同一类别的样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习过程中,只对新增样本以及与新增样本具有相同兼类的旧样本集中的支持向量进行训练,且每次训练只针对一类样本,使得算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现兼类样本增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类准确快捷.实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
7.
方面术语提取是方面级情感分析中的一项重要任务,目的是从在线产品评论中提取关键的方面术语。针对方面术语提取问题,提出基于注意力机制的双层BiReGU模型。该模型在传统BiLSTM模型的基础上,引入双嵌入机制和ReGU(Residual Gated Unit)作为辅助,以提高特征提取的能力。使用BiReGU学习文本特征表示,更好地捕捉词语间的长期依赖关系;在第一层BiReGU之后引入注意力机制,为文本中每个词语赋予不同的权重,得到融合特征后新的知识表示,再输入到第二层BiReGU中学习更加全局的文本特征表示,最后完成提取方面术语的任务。分别在SemEval 2014的Restaurant数据集和Laptop数据集做了相关的对比实验,实验结果证明了所提出方法的有效性。 相似文献
8.
提出一种基于句子相似度的论文抄袭检测模型。利用局部词频指纹算法对大规模文档进行快速检测,找出疑似抄袭文档。根据最长有序公共子序列算法计算句子间的相似度,并标注抄袭细节,给出抄袭依据。在标准中文数据集SOGOU-T上进行的实验表明,该模型具有较强的局部信息挖掘能力,在一定程度上克服了现有的论文抄袭检测算法精度不高的缺点。 相似文献
9.
对国内7种食用植物油的脂肪酸组成、总酚、生育酚、植物甾醇、苯并(a)芘、黄曲霉毒素B1、3-氯丙醇酯含量、氧化稳定性指数(OSI)等指标进行测定分析。结果表明:这7种食用植物油不饱和脂肪酸含量均较高(78.29%~91.92%),但不同油的脂肪酸组成比例各不相同,不饱和脂肪酸、其中单不饱和脂肪酸、多不饱和脂肪酸含量最高的分别为菜籽油(91.92%)、油茶籽油(80.44%)和葵花籽油(61.18%);微量活性成分中,菜籽油的总酚含量最高,为139.83 mg/kg;大豆油、菜籽油、玉米油中γ-生育酚含量较高,葵花籽油、米糠油中α-生育酚含量较高,大豆油生育酚含量最高,为1 129.21 mg/kg;不同油中植物甾醇均以β-谷甾醇为主,米糠油、玉米油中植物甾醇含量较高,分别为10 705.8 mg/kg和8 596.7 mg/kg;危害因子中,只有少数食用植物油检出苯并(a)芘和黄曲霉毒素B1,且含量均符合国家相关标准规定;菜籽油、葵花籽油、大豆油、花生油中3-氯丙醇酯总量较低,均小于1.0 mg/kg;菜籽油、大豆油的氧化稳定性指数(OSI)较高,葵花籽油、油茶籽油的较低,且与总酚含量呈极显著正相关。 相似文献
10.