优良菌株组合发酵对醋醅中川芎嗪及其前体合成的影响

该研究监测山西老陈醋醋酸发酵和熏醅过程中川芎嗪及其前体物质的变化,并对高产乙偶姻及川芎嗪菌株进行筛选及共培养,优选高产菌株组合,在醋醅模拟培养基中添加优良菌株组合联合底物及前体物质,考察其对乙偶姻和川芎嗪生成的影响。结果表明,丙酮酸、2,3-丁二醇和乙偶姻在醋酸发酵阶段呈现上升趋势,在熏醅阶段,2,3-丁二醇和乙偶姻呈下降趋势,丙酮酸含量变化不大;川芎嗪则主要在熏醅阶段生成,从熏醅第2天的6.78 μg/g急剧上升到熏醅第5天的43.52 μg/g。在醋醅模拟培养基中添加莫海威芽孢杆菌（Bacillus mojavensis）B15+甲基营养型芽孢杆菌（Bacillus methylotrophicus）B6+丙酮酸组合,川芎嗪生成量最高,达到15.76 μg/g,比对照组提高132.79%。     

山西老陈醋压醅后熟过程中微生物和风味物质的动态变化规律

该研究对山西老陈醋压醅后熟过程中醋醅的理化指标及微生物数量的动态变化规律进行研究。结果表明,在压醅后熟过程中,醋醅中总酸、不挥发性酸、氨基酸态氮和可溶性固形物含量呈上升趋势,还原糖、水分和总酯含量呈先上升后下降的趋势;细菌总数呈先上升后下降的趋势,酵母菌呈先下降后上升再下降的趋势,霉菌未检出;有机酸总量呈先增长后下降的趋势,压醅第3天含量达到最高值为（9.30±0.13） g/100 g,乙酸和乳酸为主体有机酸;共检测出80种挥发性风味物质,其中大部分风味物质含量呈下降趋势;与之相反,氨基酸含量则呈现上升趋势,与压醅第0天相比,压醅第5、6天氨基酸总量显著上升,最终氨基酸总量提高33.82%,其中,丙氨酸、谷氨酸、亮氨酸、缬氨酸为压醅过程中的主体氨基酸。     

WiFi环境下基于CGRU-ELM混合模型的手势识别

针对传统手势识别方法存在的耗能大、部署困难等问题,提出了一种基于WiFi的手势识别方法。通过从WiFi信号中收集到的信道状态信息中抽取多普勒频移组件,解决无线手势识别方法中提取的统计特征与具体手势动作映射关系不明确的问题。同时,提出了一种CGRU-ELM的深度混合模型,对提取到的多普勒频移组件进行特征提取和分类,并对常用的6种人机交互手势进行了识别。实验结果表明,该方法对于以WiFi信号为输入参数的手势识别平均准确度达到了93.4%。     

高粱单宁含量对清香型大曲白酒酒醅中细菌种群的影响

利用高通量测序技术对清香型大曲白酒含单宁高粱和不含单宁高粱酒醅中的细菌种群进行了分析,研究了高粱单宁含量对细菌种群的影响。分别采集发酵第1、3、7和21天的酒醅,提取细菌基因组DNA,并扩增了16S rDNA的V4区,扩增产物构建文库并进行高通量测序,测序结果进行生物信息学分析。结果表明,两种酒醅中的主要细菌种群有片球菌属（Pediococcus）、魏斯氏菌属（Weissella）、乳杆菌属（Lactobacillus）、芽孢杆菌属（Bacillus）、拟杆菌属（Bacteroides）、窄食单胞菌属（Stenotrophomonas）等。在发酵的第1天和第3天,不含单宁酒醅的细菌种群多样性高于含单宁酒醅的;但之后却完全相反。单宁含量对细菌种群差异的贡献率为22.39%,芽孢杆菌属（Bacillus）、肠球菌属（Enterococcus）、类芽孢杆菌属（Paenibacillus）与单宁含量呈显著负相关（P＜0.05）。     

基于BP神经网络的潇河流域水质预测

针对传统水质预测方法存在预测精度不理想以及对实测数据要求较高的问题,建立基于BP神经网络的水质预测模型,以掌握研究流域未来一定时段的水环境质量情况.模型以潇河流域6个水质监测断面2017年1月-2020年5月的重铬酸盐指数和高锰酸盐指数的浓度作为训练集,以2020年6月-2020年8月的水质数据作为验证集进行模拟与预测...     

山西老陈醋陈酿过程中挥发性香气物质和功能物质的变化规律

对山西老陈醋样品的理化指标、挥发性香气物质及功能物质含量进行测定,并探讨其在不同陈酿时间的变化规律。结果表明,随着陈酿时间在0.5～10年增加,总酸、总酯、氨基酸态氮、氯化钠、还原糖、可溶性固形物、可溶性无盐固形物的含量均呈增长趋势,陈酿10年分别达到11.45 g/100 mL、6.29 g/100 mL、1.17 g/100 mL、1.63 g/100 mL、4.31 g/100 mL、62.00 g/100 mL、53.37 g/100 mL。陈酿样品共检出57种挥发性香气物质,其中酯类含量呈先减少后增加的趋势,酸类含量呈减少趋势,其他类呈增加趋势。陈酿过程中功能物质均呈增长趋势,在陈酿10年最高,总酚、总黄酮、川芎嗪含量分别达到298.62 mg/100 mL、503.62 mg/100 mL、121.79μg/mL。从理化指标、总酚和总黄酮变化来看,陈酿10年最好;从挥发性香气物质、川芎嗪及乙偶姻变化来看,则陈酿5年为宜。     

基于趋势指标与长短时记忆网络的电力市场日前电价预测

为提高电力市场日前电价的预测精度,提出一种基于趋势指标与长短时记忆网络（LSTM）的日前电价预测模型。首先,计算日前电价的随机指标（KDJ）与异同移动平均线指标（MACD）,挖掘电价的内在规律信息;然后,将计算出的趋势指标与电价信息输入LSTM,对电力市场日前电价进行预测;最后,利用电力市场日前电价数据进行验证。算例分析表明该模型相比反向传播神经网络（BPNN）、LSTM和门控循环单元网络（GRU）等模型预测精度更高。     

节点属性和拓扑信息相结合的脑网络聚类模型

目前,脑网络分类是研究热点,研究者采用不同的方法从标签数据中提取并选择特征,以实现对数据的自动分类,但是从大量的标签数据中提取和选择最优的特征很费时。针对以上问题,提出一种脑网络相似度计算方法并构建基于无偏脑网络的聚类模型。首先,使用余弦相似度和子网络核来度量脑网络的属性相似度和结构相似度,然后将结构相似度和属性相似度集成为一个相似度矩阵,最后利用谱聚类实现脑网络聚类。对openfMRI数据库中的50名精神分裂症患者与49名正常对照组进行了聚类测试,结果显示,Rand指数为0.91,精确率为0.86,召回率为0.98,F1为0.92。研究表明提出的模型能较准确地计算脑网络相似性,表现出较高聚类性能。     

山西老陈醋酿造过程中乳酸菌和醋酸菌的分离鉴定及高粱单宁对其生长的影响

利用稀释涂布法及透明圈法从山西老陈醋酿造过程中分离了36株乳酸菌和25株醋酸菌,利用形态观察、生理生化特性和16S rDNA序列测定对分到的菌株进行了鉴定;并研究了不同浓度的高粱单宁对这些菌株生长的影响。结果表明,36株乳酸菌分别为植物乳杆菌（Lactobacillus lantarum）,发酵乳酸杆菌（Lactobacillus fermentium）,干酪乳酸杆菌（Lactobacillus casei）,肠膜明串珠菌（Leuconostoc mesenteroides）,类食品乳杆菌（Lactobacillus paralimentarius）和短乳杆菌（Lactobacillus brevis）;25株醋酸菌分别为巴氏醋酸杆菌（Acetobacter pasteurianus）、醋化醋杆菌（Acetobacter aceti）,液化醋杆菌（Acetobacter liquefaciens）和恶臭醋酸杆菌（Acetobacter rancens）。当高粱单宁含量为0～1.5%时,所有乳酸菌和绝大部分醋酸菌的生长被促进;当单宁含量为2.0%时,对不同菌的生长影响不同（有一些菌株生长被促进,而另一些菌株生长被抑制）;当单宁含量为3.0%～6.0%时所有菌株的生长均被抑制。     

微生物瓦斯消溶剂在石门揭煤中的研究与应用

瓦斯是威胁煤矿安全生产的主要因素,瓦斯消溶剂是利用甲烷氧化菌将瓦斯分解或转化为其他无害物质,消除或减少煤层中的瓦斯,降低瓦斯压力和瓦斯含量,从而达到消除煤与瓦斯突出危险性的目的。通过在寺家庄矿石门揭煤3次工程试验得知,经过24 h后,平均瓦斯含量分别下降3.64,2.24,3.81 m³/t。瓦斯消融微生物在分解甲烷的同时,能促进吸附在煤体中的甲烷快速解吸。通过与常规掘进方式比较,在注入瓦斯消溶剂试后进行掘进作业,施工钻孔数减少约92%,总的掘进工作天数减少59 d,揭煤效率提高3.1倍。瓦斯消溶剂是治理瓦斯的一种有效、环保的技术方法,对防治煤与瓦斯突出,促进高效安全生产具有重要现实意义。