RP—HPLC法优化笃斯越橘花青素提取、纯化技术研究

通过对笃斯越橘花青素进行RP-HPLC分析,首先得到花青素提取率随盐酸浓度变化的规律,并得出盐酸-乙醇法提取花青素的最佳盐酸浓度为1.5mol/L.分别采用AB-8大孔树脂、聚酰胺树脂及AB.8大孔树脂与聚酰胺树脂联用对提取液进行了初步纯化,得到了4种纯化花青素样品,经过RP-HPLC法检测分析获得了4种纯化样品的花青素的纯度分别为13.36397%、36.95687%、13.21466%、8.559135%,可知采用聚酰胺树脂对笃斯越橘花青素的纯化效果明显优于AB-8树脂,纯度可提高23.5%.     

基于氨基酸含量的苹果浊汁品种与产地差异性分析

以来自7个主产区的18个主栽品种,共41份苹果鲜果为研究对象,对每个品种鲜榨浊汁的氨基酸组分及含量进行测定。运用描述性分析、逐步线性判别分析处理数据。结果表明：不同品种以及不同产地的苹果浊汁的氨基酸含量差异较大。总的来看,丙氨酸、亮氨酸、丝氨酸、缬氨酸、异亮氨酸的变异系数相对较大,分别为191.38%,96.91%,67.82%,53.60%,57.97%。天门冬氨酸、苏氨酸、谷氨酸、甘氨酸、赖氨酸以及氨基酸总量的变异系数相对较小,分别为43.92%,45.70%,28.37%,35.16%,47.47%,39.40%。华金的天门冬氨酸、丝氨酸、丙氨酸、氨基酸总和含量均最高,分别为235.6,12.6,10.5,289.4 mg/100 g。这一品种分布在图中的边缘,与其它各品种之间均有较大差异。然而,对于不同产地间的样品,其氨基酸组成及含量受到产地因素的影响较大,样品在图中分布较为分散。新疆省苹果浊汁的苏氨酸、丝氨酸、谷氨酸、缬氨酸含量均较低,分别为1,2.4,7.1,1 mg/100 g。来自山东省不同品种苹果浊汁的样品以及来自不同产地富士苹果浊汁的样品间均有较大差异性,分别获得了77.8%和81.8%的判别准确率。以上结果表明,基于不同品种及产地的原料所得苹果浊汁,对其氨基酸组分含量进行系统分析,可构建判别模型,实现品种及产地间的差异性分析。     

BCA法测定食品中的微量铜

研究BCA(2,2'-联喹啉-4,4'-二甲酸二钠盐)与铜的显色反应,建立测量食品微量铜的光度分析方法。在盐酸羟胺存在条件下,pH11.0缓冲介质中,BCA试剂与铜在物质的量的比为2:1的条件下反应生成的紫色络合物,λmax=562nm,ε562nm=7.72×103L/(mol.cm),铜含量在0～4.8μg/mL内符合比尔定律;经测定茶叶和海带中的铜含量,结果与原子吸收法的测定结果相符。结果表明:该方法稳定准确,可用于食品中微量铜的测定。     

采前CaSO4处理对甘蓝芽苗菜采后品质的影响

研究了采前CaSO4处理对甘蓝芽苗菜贮藏过程中的抗氧化酶和生物活性物质的影响。结果表明,CaSO4处理降低了甘蓝芽苗菜的电解质渗透液;与对照组相比,CaSO4处理保持了较高的超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)的活性;此外,硫苷含量在贮藏过程中不断下降,CaSO4处理显著提高了新鲜芽苗中硫苷含量并抑制了各种硫苷的降低速度,维持了较高的黑芥子酶活性。与对照相比,CaSO4处理显著提高了贮藏过程中甘蓝芽苗菜异硫氰酸酯的含量;显著提高了甘蓝芽苗菜采前和采后品质,延缓其衰老,为甘蓝芽苗菜的生产和商业化提供理论依据。     

基于人本观测的北京历史街道空间品质提升研究

街道是城市中供人通行、休憩、交往的线性公共空间,除了车辆效率、风貌景观与商业利润,更应关注人的活动。基于非首都功能疏解背景、遵循以人民为中心的发展思想,本文首先回顾了国内外街道人本观测方法与治理经验,提出了四类人本观测方法,即人的构成与路权分析法、人的分布与热力分析法、人的速写与业态分析法、人的色彩与文化分析法,总结了大数据观测技术适应性,以延寿街、杨梅竹斜街、教子胡同、留学路四条历史街道为例进行了观测,最后提出北京历史街道空间品质提升思路——机动车辆还路于人、重点提升热力空间、业态更新服务民生、文化修复和民心修补。     

基于夹具自动设计的工件装夹稳定性判别系统研究

分析工件机加工中的装夹稳定性。根据常用加工中工件的受力情况，确定稳定性判别的分类和计算方法。应用VisualC 6.0和Access2000等软件平台，开发基于特征的夹具自动设计系统中的稳定性判别子系统。     

基于图优化的SLAM后端优化研究与发展

同时定位与地图构建(SLAM)是当前机器人定位导航的研究热点。从优化模型、优化算法及对结果的评估阐述了基于图优化的SLAM后端优化。在建模方面,分析了动态贝叶斯网络建模、因子图建模和马尔可夫图建模;讨论了后端优化的四种方法,即最小二乘优化方法、松弛优化方法、随机梯度下降优化方法和流形优化四种方法。在结果评估方面,阐述了χ2误差和MSE误差对结果的评估方法。最后,结合当前研究热点对SLAM的发展作出了展望。     

多分支的降水量概率预测模型研究

降水量大小对水资源调度决策、防汛防旱预警等方面有着决定性作用。目前已有大量降水量预测模型被提出,但其由于缺乏对降水过程非线性性态的考虑,因此预测准确度不高。另外,单独的预测值难以对决策判断形成有效支持,使预测结果的应用性不好。针对上述问题,基于降水量的平稳性及周期性,构建了同比分支及环比分支预测模型,进而提出了一种多分支的降水量概率预测模型MBPPFM。该模型采用十字交叉选择算法,精细化筛选同比、环比分支预测结果,提高了预测准确性,并能避免异常预测。同时,预测结果包括区间概率和结果置信度,能有效支持决策形成。