一种中度嗜盐细菌的筛选

生存于较高浓度盐环境下的中度嗜盐菌在食品及生物技术等方面具潜在的应用价值。为了筛选到该类菌株,本研究将来自上海杨浦区菜市场的泡菜样品稀释过滤后用不同盐浓度的培养基培养,经过反复划线纯化,得到了纯的耐盐菌单菌落。之后,通过菌株16S rRNA PCR、全序列分析等手段,对菌株的16S rRNA的基因序列进行了研究,并确定该菌株属于Staphylococcus piscifermentans。通过使用全自动生长曲线分析仪监测该菌株在不同浓度的氯化钠环境和亚硝酸盐环境下生长曲线。实验发现,Staphylococcus piscifermentans能耐受浓度为180g/L的盐环境和3.0g/L亚硝酸钠环境。     

基于流数据聚类算法的电力大数据异常检测

针对电力大数据流的异常检测问题,该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合,针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题,以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求,从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发,对CluStream流数据聚类算法进行改进,提出流式K-means聚类算法。对在线阶段,使用Redis集群进行流数据的缓冲,并设计节点时间衰减策略,增大心跳消息中有效消息所占比例;对离线阶段聚类算法进行优化,使用最佳距离法确定初始聚类中心,减少迭代次数;最后,使用所提出的流式K-means聚类算法进行用户用电异常行为检测,实验结果表明,该算法能够很好的发现用户用电异常行为。     

方便粥粉配方及其冲调性的研究

设计一款适合于便秘人群食用的润肠通便粥,主料是彩麦和小米的混合粉,辅料是红豆粉、薏米粉、山楂-荷叶-决明子混合粉。试验以冲调后的组织状态、滋味和气味、色泽及杂质含量为感官评价的指标,来确定每种辅料的最佳添加量,并研究了基粉粒度、冲调温度、冲调比例对混合粥粉冲调性的影响。试验结果显示,当红豆、薏米、山楂-荷叶-决明子混合粉的添加量分别占基粉12.5%、5%、3%时,粥感官评价最佳;当基粉粒度为80目~100目、冲调温度为80℃、冲调料水比为1∶6(g/mL)时,粥粉具有最佳的冲调性。