一测多评法测定藜麦中6种酚类成分

本文建立了一测多评法(QAMS)测定藜麦中6种酚类成分的含量,并且对5种藜麦中6种酚类物质进行了比较。采用超高效液相色谱法,ACQUITYUPLC®BEHC18(2.1 mm×50 mm,1.7 μm)色谱柱,甲醇-0.2%冰乙酸水溶液为流动相,进行梯度洗脱,检测波长247 nm,流速0.2 mL/min,柱温35 ℃;以异荭草素为内参物,建立其与咖啡酸、对香豆酸、阿魏酸、芦丁、槲皮素的相对校正因子,采用一测多评法和外标法(ESM)同时计算各待测成分的含量,用SPSS软件对一测多评法和外标法所得含量进行分析。结果表明,5种藜麦品种中咖啡酸、对香豆酸、阿魏酸、异荭草素、芦丁、槲皮素的含量可用一测多评法进行测定,两种方法得到的含量值之间没有显著性差异(p>0.05);其中异荭草素、咖啡酸、对香豆酸、阿魏酸、芦丁、槲皮素在5种藜麦中的含量分别为210.34~370.61、3.77~8.04、168.86~300.21、10.98~17.15、31.13~42.75 μg/g。本文建立的以异荭草素为内标的一测多评法操作简单,重复性好,可为藜麦的质量评价提供参考。     

面向仿射目标识别的几何与仿生融合特征提取方法

针对由于拍摄视角不同，目标图像在水平或垂直方向发生拉长或压缩等仿射变换，进而无法正确识别的问题，本文设计了一种几何与仿生融合的特征提取方法 .首先，对传统的角点和直线检测进行改进，提出自适应Harris角点检测方法和去冗余的直线检测方法，并将角点数、直线数和面积比向量作为几何特征.然后，采用生物启发变换算法提取图像的仿生启发特征，该算法包括两个阶段，每个阶段均需执行方向边缘检测和局部空间频率检测.接着，将输入图像的两种特征向量分别与标准数据库中的特征向量进行Pearson相关距离计算，获得匹配得分.最后，在考虑不同数据库两种特征区分性强弱的基础上自适应确定权值，最高融合分数所对应的标签即为该图像的识别结果.实验结果表明，该方法能较好地提取图像的仿射不变特征，并且该方法在Alphanumeric,MPEG-7,GTSRB和MNIST数据库的识别准确率分别为92.2%,96%,90%和87.3%.     

眷恋中国红

新年的钟声唤醒了辞旧迎新的心情，美好的祝福伴着雪花片片飞扬。喜洋洋的中国红带给人们无比灿烂的心情，将寒冷的冬天罩上一层暖暖的幸福。[编者按]