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1.
在欧洲品牌协会(AIM)的赞助下,来自整个包装价值链的85家公司和组织联手进行了一项评估,即对一项开创性的数字技术是否能够在欧洲为包装提供更好的分类和更高质量的回收进行评估,以推动真正的循环经济。 相似文献
2.
3.
基于高光谱成像的羊肉掺假可视化无损定量检测 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:快速、准确检测羊肉掺假。方法:利用可见—近红外(400~1 000 nm)和短波近红外(900~1 700 nm)高光谱成像仪对羊肉中掺假不同比例的鸭肉进行数据采集,比较两个波段范围内不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(PLS)建模效果,最终在可见—近红外波段选择归一化预处理方法,在短波近红外波段选择标准正态变量变换(SNV)预处理方法。分别对两个波段的光谱数据进行最优的预处理后,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、区间随机蛙跳算法(iRF)和组合区间偏最小二乘法(SiPLS)对特征波长进行选取。结果:在短波近红外(900~1 700 nm)波段采用SNV-SPA-PLS模型的羊肉掺假预测效果最好,预测集决定系数为0.968 4,预测标准偏差为0.058 2,预测集相对分析误差为5.625 4,并得到较好的图像反演结果。结论:利用不同波段的高光谱成像技术可实现对羊肉掺假的快速无损定量检测。 相似文献
4.
矿床产于西藏丁青县,其质地温润细腻,色如象牙,故得名“象牙玉”, 矿石呈砾石状,部分呈磨圆状、椭圆状。运用紫外可见光谱、X射线荧光光谱、红外光谱、X射线粉晶衍射及扫描电镜等技术对象牙玉进行了玉石学及矿物学特征研究。结果表明:象牙玉摩氏硬度在4~6,相对密度2.92~3.05,折射率1.62~1.70,无多色性,无特征吸收谱带,主要矿物成分为菱镁矿(MgCO3),少量石英(SiO2),微量方解石(CaCO3)。丁青象牙玉的玉石学及矿物学特征可作为产地鉴定的依据。 相似文献
5.
本研究采用分子自组装技术制备虾青素/乳清蛋白纳米复合物,并探究虾青素(Astaxanthin,AST)与乳清蛋白(Whey Protein)之间的分子相互作用机制。选用乳清蛋白(α-乳白蛋白、β-乳球蛋白、浓缩乳清蛋白、牛血清蛋白)与虾青素自组装,通过控制水相蛋白质溶液与有机相虾青素溶液的比例,分别可控形成H聚集体或J聚集体虾青素/乳清蛋白纳米复合物(H/J Aggregates Astaxanthin/Whey Protein Nanocomplexes)。通过动态光散射仪(Dynamic Light Scattering,DLS)测定虾青素/乳清蛋白纳米复合物的粒径均在150~430 nm之间,多分散性指数(Polydispersity Index,PDI)表明分散性良好,电位在?12~?1 mV之间;采用透射电子显微镜(Transmission Electron Microscope,TEM)观察成功制备出的H聚集体或J聚集体虾青素/乳清蛋白纳米复合物呈边缘清晰光滑的近球形结构;紫外可见光谱表明4种蛋白质构建的H聚集体或J聚集体虾青素/乳清蛋白纳米复合物中虾青素H聚集体最大吸收波长λmax由虾青素单体的λmax480 nm蓝移至388 nm,虾青素J聚集体最大吸收波长λmax光谱红移,并显示出519和556 nm左右的并肩峰;通过荧光光谱分析表明由于虾青素聚集体特定的结构使形成的虾青素/乳清蛋白纳米复合物的荧光强度都明显增强,乳清蛋白中疏水性氨基酸及疏水性区域暴露。本研究从虾青素及其聚集体的水分散性和乳清蛋白载体特性两方面探究,为其后续在食品药品领域的开发及应用提供理论依据。 相似文献
6.
7.
采用荧光光谱法和紫外-可见吸收光谱法研究超声处理(40 kHz/30 min和50 kHz/30 min)对绿原酸(CGA)与牛血清白蛋白(BSA)作用的影响。通过荧光发射光谱来分析CGA对BSA的荧光猝灭作用;通过同步荧光光谱分析结合CGA后BSA酪氨酸(Tyr)残基与色氨酸(Trp)残基微环境的变化来确定CGA对BSA构象的影响;运用Stern-Volmer方程、Acharya方程等数学方程计算其猝灭常数、结合常数,以及结合位点数;通过焓变与熵变分析分子间作用力。利用华法林(WARF)、布洛芬(IBU)两种蛋白标记物来判断结合位点;利用紫外光谱测定BSA构象变化对比不同超声频率的影响。结果表明:在超声频率53 kHz时,CGA对BSA的荧光猝灭效果最为显著,超声处理使CGA-BSA复合物的构象发生一定改变,并对CGA与BSA的结合有增强作用,而不会改变反应的作用力类型。研究结果为超声处理对蛋白质与配体结合的影响研究提供参考。 相似文献
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9.
目的 基于可见-近红外光谱法建立一种无损测定赣南脐橙总酸含量的技术。方法 利用设计的可见-近红外光谱检测系统检测168个赣南脐橙总酸含量。以给定赣南脐橙的126个样品作为校正集, 42个未知样品作为预测集。本研究以去除首尾处噪声后的400~880 nm范围的光谱波段, 共481个波长点进行研究分析。结合SG (Savitzky-Golay)平滑法、多元散射校正法、变量标准化法、基线校正法4种预处理方法处理原始光谱数据, 通过PLSR数学模型确定最佳预处理模型; 再利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、随机蛙跳算法(random frog, RF)、遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)和主成分分析法(principal component analysis, PCA) 5种算法对预处理后的数据提取特征变量, 降低维度, 随后分别建立基于特征变量的总酸偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)、主成分回归(principal component regression, PCR)、最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)及多元线性回归(multiple linear regression, MLR)预测模型。结果 通过PLSR数学模型确定SG平滑预处理模型效果为最佳, 基于SG+GA+LS-SVM模型对总酸含量预测效果最佳, 预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)值为0.016, 预测集决定系数(prediction set coefficient of determination, )值为0.9834, 相对分析误差(residual predictive deviation, RPD)值为7.76。结论 基于可见-近红外光谱法实现赣南脐橙中总酸含量的无损检测是可行的, 结合SG+GA+LS-SVM预测模型可以实现赣南脐橙总酸含量的定量检测, 可用于评价赣南脐橙总酸含量。 相似文献