碱水解法快速检测蔬菜中有机磷农药残留的研究

提出一种有机磷农药残留快速检测方法——碱水解法,其原理基于有机磷农药在强碱条件作用下容易发生水解,水解产物易被具有氧化性的有色溶液氧化而使之褪色．实测结果表明：该方法检测灵敏度为0．5～5mg／kg,检测时间为5～10min,检测成本低于0．1元人民币,而且具有简单、方便、快捷等特点,适合在家庭或农贸市场条件下检测蔬菜中有机磷农药残留水平,对含有有机磷农药残留的蔬菜进行筛选,确保食用蔬菜的质量安全．     

水果蔬菜中有机磷农药残留的快速检测技术研究

利用有机磷杀虫剂敌百虫属酯类化合物在碱性条件下易水解成醇类、酚类和磷酸的性质,将水解产物醇类、酚类与具氧化性的KMnO4有色液反应使溶液的颜色发生改变,根据试液颜色的改变程度与敌百虫量的关系制成标准比色卡,用色卡法快速检测水果蔬菜中有机磷农药残留量。研究表明,该方法对敌百虫的检测灵敏度为0．058mg／kg,单个样品全过程检测只需5min,具有检测时间短、成本低、简单方便、快捷等特点,适用一般家庭或农贸市场、超市快速检测水果、蔬菜中有机磷农药残留量。     

酶抑制法快速检测有机磷农药残留的研究进展

有机磷农药作为一类高效、广谱的杀虫剂被广泛地用于农业、家庭以及仓储等的杀虫,但大量使用后会造成许多潜在的危害,如污染环境、药害及人畜中毒等,尤其是蔬菜中有机磷农药残留所引起的中毒现象十分严重.因此,简便、快速及准确地检测有机磷农药残留对于保护环境安全与人体健康具有非常重要的意义,目前有机磷农药残留的快速检测方法大都是基于酶抑制的原理,所采用的酶主要有乙酰胆碱酯酶和植物酯酶,故此对这两种酶在快速检测有机磷农药残留中的应用研究作一综述.     

气相色谱法测定蔬菜中残留有机磷农药

为了快速测定蔬菜中残留的敌敌畏等6种有机磷农药,用丙酮、二氯甲烷提取出蔬菜中残留的有机磷农药,提取物经DB-17毛细管柱分离后,用配有火焰光度检测器的气相色谱仪进行测定。结果表明,匀浆、抽滤1次,萃取2次(A1B2时效果最好),检测下限达6.08×10-4mg/kg～1.66×10-3mg/kg,6种有机磷农药的回收率范围为82.52%～92.02%,相对标准偏差(RSD)为6.31%～17.06%。本方法符合国家标准对农药残留量测定方法的要求,定性和定量准确,可快速同时测定出蔬菜中残留的敌敌畏、甲胺磷、乙酰甲胺磷、久效磷、甲基对硫磷和毒死蜱等6种有机磷农药。     

微波萃取-固相萃取净化-气相色谱法测定土壤中有机氯农药

采用微波萃取-固相萃取(SPE)净化-气相色谱法测定土壤中21种痕量半挥发性有机氯农药(OCPs)。以丙酮-正己烷(体积比为1:1)作为萃取溶剂,所得萃取液浓缩至1 m L,通过CARB/NH2固相萃取柱进行纯化。用丙酮-正己烷(体积比为1:4)混合溶剂将有机氯农药从萃取柱中洗脱,洗脱液浓缩至1 m L后用气相色谱法测定。加入标样对OCPs进行回收,回收率在72%～109%之间,测定值的相对标准偏差(n=6)均小于5%。测得21种OCPs的检出限在0.05～0.5μg/kg之间。实际土壤样品的测定结果表明:α-六六六(含量为0.15～0.16μg/kg)、β-六六六(含量为0.32～1.07μg/kg)、β-硫丹(含量为0.20～0.23μg/kg)及异狄氏醛(含量为0.65μg/kg),均有少量检出。     

ASE-GC法测定速冻饺子中有机磷农药残留

建立了加速溶剂萃取(ASE)-在线净化-GC法测定速冻饺子中有机磷农药残留量的检测方法。该方法快速、稳定、可靠、操作简便,15种有机磷农药在0.05~0.50μg/mL范围内线性良好,相关系数均大于0.998 5,最低检测限为0.006~0.050 mg/kg,样品添加回收率在84.88%~107.10%之间,相对标准偏差(RSD)为1.92%~14.0%,适用于速冻馅类食品中有机磷农药残留的检测与确定。     

微波辅助萃取中溶剂选择的节能机制

基于微波加热过程中的能量方程,推导出微波辅助萃取过程中溶液的温度变化与微波功率以及溶剂的摩尔热容的关系式。通过萃取溶剂的温度变化与萃取溶剂的密度和比热容等关系的分析,得出了选择密度和比热容之积与微波吸收系数的比值较小,以及沸点低的溶剂有利于节能的结论。该结论对指导微波辅助萃取过程中溶剂的选择具有重要意义。     

槐米中芦丁的微波辅助萃取研究

以芦丁提取率为指标,对槐米中芦丁的微波辅助萃取进行了研究.结果表明：微波辅助法对萃取槐米中芦丁有极强的促进作用,明显优于加热回流法和化学超声法,不仅产率高,且快速、节能.最佳提取条件为：微波功率450 W,微波辐射时间16 min,槐米粉碎度为80目,料液比为1∶100,槐米浸泡20 min,此条件下槐米中芦丁提取率可达21.97%.     

微波萃取气相色谱法测定鱼肉中有机氯残留

探索测定鱼肉中有机氯的快速、准确和价廉的方法。采用微波萃取技术提取鱼肉中的六六六、滴滴涕,再利用毛细管气相色谱分离,微电子捕获检测器检测。8种有机氯农药回收率在89．3％-104．2％之间,相对标准偏差均小于10％。说明准确度与精密度较好,符合农药残留量分析的基本要求。探索了各成分在不同食性鱼肉中的含量特征,结果显示：肉食性鱼类〉杂食性鱼类〉草食性鱼类。可见,有机氯农药随着食物链在生物体内富集。     

用植物酯酶法快速检测蔬菜中的有机磷农药

为了快速检测蔬菜中的有机磷农药残留状况,分别从京9428、京9583、京东8、京2小麦中提取植物酯酶,将这些酶用于有机磷农药的检测,采用分光光度法比较了不同质量浓度的对硫磷对小麦酯酶活力的抑制情况.结果表明,不同品种小麦酯酶对于对硫磷的敏感度不同,在所研究的小麦酯酶中,京2酯酶对对硫磷最为敏感,其检测限达到3.0×10^-7mg/L.同时对酶促反应的温度、时间和pH值进行了优化,并应用此方法对蔬菜样品中的有机磷农药进行了检测.     

固相微萃取联用气相色谱测定有机磷农药

以溶胶-凝胶方法制备的聚甲基苯基乙烯基硅氧烷／羟基硅油复合涂层的固相微萃取探头（PMPVS／OH-TSO）联用气相色谱测定了有机磷农药。同时对固相微萃取的最佳奈件进行了优化，该探头较商用探头有更高的萃取能力。方法的检测限分别为2．1μg／L（敌敌畏）、1．5μg／L（甲基对硫磷），相对标准偏差均不大于7．4％，线性范围均为2个数量级。对某灌溉水中残留的有机磷农药进行了测定，但以上的OPPs均没有检测到，其回收率分别为83．6％和93．4%。     

小型可编程序控制器的开方功能扩充及高速实现

小型可编程序控制器普遍缺少数据开方功能，这限制了其深入过程控制领域。本文建立了与小型ＰＣ产品指令系统及其高速扫描性能相适应的数值开方处理方法，从而使在小型ＰＣ产品上扩允开方运算功能成为可能。１６ｂｉｔｓ整数开方运行时间约为５００μｓ（按１．６μｓ／步），根的分辨率达１／２以上。该方法可应用于Ｆ１、ＥＸ、ＦＰ１、ＦＡ和ＳＹＳＭＡＣ等效我种系列小型ＰＣ产品上。     

现代计算电磁学中的矩量法与快速算法

介绍了现代电磁理论中辐射散射问题的基于边界积分方程的矩量法.通过引入Krylov子空间迭代算法来求解矩阵方程,并使用快速多极子算法来加速计算矩阵向量积,可以使算法的空间和时间复杂度降为O（N15）.     

不同活性污泥胞外聚合物提取方法优化

活性污泥胞外聚合物(extracellular polymeric substances,EPS)是污水生物处理过程中污泥结构、脱水性能、絮凝性能以及沉降性能的重要决定因素,而提取方法不同EPS的剥离程度存在很大的差别.因此EPS提取方法的建立至关重要.采用6种方法提取不同污泥EPS,分析了不同污泥每g干污泥中分层EPS的质量及组成,并考察了污泥粒径及脱水性能与污泥EPS的关系.结果表明:不同工艺不同污泥每g干污泥中EPS质量不同;甲醛+Na OH法提取EPS效率高且对细胞破坏程度小,试验中不同污泥EPS提取量为15.88~39.30 mg;每g干污泥中黏液层EPS质量越高,蛋白质与多糖质量浓度之比越大,污泥脱水性能越差;污泥EPS的提取效率与污泥粒径存在一定的相关性,污泥粒径越大,提取效率越高.     

一种基于MASM的口形轮廓特征提取方法及听视觉语音识别

提出了一种用于听视觉语音识别的基于MASM的口形轮廓提取方法，这种方法只需要少量的训练数据就可以实现对大量口形轮廓的准确提取。还引入了一种口形轮廓的平滑修正方法，该方法利用口形连续变化的特点，对错误轮廓进行修正。实验证明，利用该方法提取轮廓的准确率比常规ASM模型高出20个百分点；将该口形轮廓特征引入到听视觉语音识别中，可以有效地提高噪音环境下的识别率。     

基于多重分形的舰船噪声特征提取

提出了舰船噪声功能谱的多重分形特征,研究了多重分形的小波变换分析方法,给出了康托三分集上多重分形分析结果,并进一步用于舰船噪声功率谱,在功率谱子带划分的基础上定义了舰船噪声的奇异测度,对实际测船舶噪声数据的处理结果表明可以由此提取新的舰船目标特征。     

一种基于SOM的中文文本两阶段快速聚类方法应用研究

研究了一种基于自组织神经网络的中文文档聚类方法,按照提出的中文聚类模型,该方法首先对文档进行SOM训练产生初步的聚类结果,然后对第一次聚类结果进行基于参考点和密度的快速聚类,理论分析和实验结果也证明了该方法适合高维中文文档的聚类,与直接聚类方法相比,该方法提高了聚类的效果,减少了计算时间。     

A Scheme of sEMG Feature Extraction for Improving Myoelectric Pattern Recognition

This paper proposed a feature extraction scheme based on sparse representation considering the non-stationary property of surface electromyography (sEMG). Sparse Bayesian Learning (SBL) algorithm was introduced to extract the feature with optimal class separability to improve recognition accuracies of multi-movement patterns. The SBL algorithm exploited the compressibility (or weak sparsity) of sEMG signal in some transformed domains. The proposed feature extracted by using the SBL algorithm was named SRC. The feature SRC represented time-varying characteristics of sEMG signal very effectively. We investigated the effect of the feature SRC by comparing with other fourteen individual features and eighteen multi-feature sets in offline recognition. The results demonstrated the feature SRC revealed the important dynamic information in the sEMG signals. And the multi-feature sets formed by the feature SRC and other single features yielded more superior performance on recognition accuracy. The best average recognition accuracy of 91.67% was gained by using SVM classifier with the multi-feature set combining the feature SRC and the feature wavelength (WL). The proposed feature extraction scheme is promising for multi-movement recognition with high accuracy.     

分裂-合并方法在图象分割、目标提取中的应用

提出了一种“分裂－合并－收缩－合并－扩张”的图象大区域的分割方法；可以适用于多灰度级图象；算法引入金塔式的分割思想，对图象进行大区域的粗分割，对目标进行大区域扫描，小区域的分块分割，提取目标区域，依据目标区域的骨架特征对目标进行识别，还提出了一种新的道路识别方法。     

产品三维模型STEP数据到VRML格式的转换技术

传统产品数据不适合作为Internet上的信息共享的数据格式,产品数据的Web使能是实现异地、异构环境下产品信息共享的一条有效途径,讨论传统三维产品数据STEP中性交换件到Web使能的VRML格式转换过程中的关键问题,包括STEP的EXPRESS到C＋＋的映射、STEP中性交换件的输入、实体的三角剖分、VRML件的输出,在此基础上提出格式转换的技术路线,并开发原型系统给予验证,成功实现了格式转换。