以棉籽油为基料油的煎炸专用调和油煎炸品质的研究

以棉籽油为基料油,添加大豆油、菜籽油、棕榈油进行调配,制成煎炸专用的植物调和油。用制得的煎炸调和油进行不间断地煎炸薯条试验,考察煎炸油在煎炸过程中油脂色泽、理化指标及品质的变化情况。结果表明:煎炸调和油的脂肪酸组成合理,满足单不饱和脂肪酸/多不饱和脂肪酸=4.0:0.6的最佳摄入比例。煎炸过程中色泽变化较慢,极性组分超过27%限量的时间为67 h,酸价由(0.18±0.05) mg/g增加至(3.53±0.10) mg/g,羰基价由(9.42±0.12) meq/kg增加至(36.0±0.14) meq/kg,过氧化值和苯并(α)芘没有明显的变化趋势,丙烯酰胺未检出;与河北地区常用于煎炸的三级棉籽油46 h的煎炸寿命和较高的羰基价、过氧化值和苯并(α)芘相比,配制的煎炸调和油的煎炸寿命延长了18 h,稳定性提高了37%,煎炸薯条的平均含油率为18%煎炸感官效果好,可以作为一种新型煎炸调和油。     

基于改进胶囊网络的会话型推荐模型

针对现有的会话型推荐模型难以从简短的会话中捕获项目之间的依赖关系的问题,在考虑了复杂的项目交互和动态的用户兴趣变化后,提出了一种基于会话型推荐的改进胶囊网络（SR-ECN）模型。首先,利用图神经网络（GNN）处理会话序列数据,以得到每个项目嵌入向量;然后,利用胶囊网络的动态路由机制,从交互历史中聚合高级用户的偏好;此外,所提模型引入自注意力网络进一步考虑用户和项目的潜在信息,从而为用户推荐更合适的项目。实验结果表明,在Yoochoose数据集上,所提模型的召回率和平均倒数排名（MRR）均优于SR-GNN(Session-based Recommendation with GNN)、TAGNN(Target Attentive GNN)等所有对比模型,与基于无损边缘保留聚合和快捷图注意力的推荐（LESSR）模型相比,所提模型的召回率和MRR分别提升了0.92和0.45个百分点,验证了改进胶囊网络对用户兴趣偏好提取的有效性。     

基于LVF-NIR的樱桃可溶性固形物含量无损速测模型的建立与优化

目的建立基于便携式近红外光谱仪的樱桃可溶性固形物含量无损快速定量检测模型,从而实现樱桃品质的无损快速检测。方法以北京通州产红灯樱桃、黄玉樱桃为研究对象,采用便携式线性渐变分光近红外光谱仪采集光谱数据,并采用折光仪测定其可溶性固形物含量;采用偏最小二乘回归结合全交互验证算法将光谱数据与可溶性固形物含量测定值建立定量校正模型,采用外部验证集对模型的预测性能做进一步测试。结果红灯樱桃可溶性固形物含量模型的R_C~2、RMSEC、R_(CV)~2、RMSECV、RPD分别为0.9194、0.79、0.8920、0.92、3.54,黄玉樱桃可溶性固形物含量模型的R_C~2、RMSEC、R_(CV)~2、RMSECV、RPD分别为0.8618、0.76、0.8246、0.86、2.70;两种樱桃可溶性固形物含量合并模型的R_C~2、RMSEC、R_(CV)~2、RMSECV、RPD分别为0.9125、0.81、0.8946、0.89、3.38。结论基于便携式线性渐变分光近红外光谱仪数据所建校正模型具有较好的准确度,可满足樱桃可溶性固形物含量的无损快速检测需求。     

近红外光谱变量选择及其在苹果可溶性固形物含量无损速测中的应用

目的采用近红外光谱技术,筛选有效变量对苹果可溶性固形物含量进行无损快速检测。方法以改进无变量信息消除算法为变量筛选方法,采用多元线性回归算法建立校正模型,采用外部盲样对模型进行预测准确度评价。结果基于改进无信息变量消除算法,筛选1391、1435、1521、1589nm4个关键波长作为变量,其所建校正模型的测定系数为0.6823,校正误差均方根为1.06,交互验证测定系数为0.6780,交互验证误差均方根为1.06。外部验证测定系数为0.6585,预测误差均方根为1.07。经F检验,预测模型的预测值与测定值之间具有显著相关性。结论该方法基本能够满足苹果可溶性固形物含量无损快速检测的需求,并可为水果可溶性固形物含量无损快速检测仪器的研制提供一定的技术参考。