利用乳蛋白改善肉糜制品质量

乳蛋白是肉糜制品的优质乳化剂,它能与水和脂肪界面充分结合,形成较为稳定的水—蛋白质—脂肪系统,合理使用,可赋予成品良好的风味和口感及优良的物理性能.同时使用乳蛋白还可以尽量利用生产中的边角余料、低档肉,提高肉的利用率,降低生产成本.     

Listeria monocytogenes: Its importance in the dairy industry

Recent outbreaks of listeriosis associated with consumption of milk products contaminated with Listeria monocytogenes have focused attention on the importance of food-borne transmission of this disease. This review outlines current knowledge of the incidence of L monocytogenes in raw milk and its incidence in, and ability to survive, the manufacturing process for other dairy products—notably soft cheeses. Discrepancies in results obtained by researchers concerning growth of the organism at refrigeration temperatures and the bacterium's ability to survive pasteurisation are discussed.     

酸性花生乳饮料稳定性的研究

酸性花生乳易引起脂肪上浮或凝集成团及蛋白质沉淀。本文从产品浓度、稳定剂、乳化剂选择及杀菌条件三方面进行试验。结果表明：产品浓度12％左右（其中乳固体4％）,混合乳化剂量为0．1％（单甘酯：蔗糖酯＝6：4）,CMC、果胶、六偏磷酸钠加入量分别为0．3％、0.1％和0．1％,可大大增加饮料的稳定效果。     

发酵乳─最新研究动向

有关发酵乳的研究,目前主要集中于新产品的开发和健康特性的研究。在对近１０年有关文献研究的基础上,介绍了发酵乳的种类,益生菌,乳酸菌的培养、代谢特性、遗传和生物技术,发酵剂的制作,健康特性研究及乳酸菌的安全性等。     

奶茶的配方优选及稳定性研究

本文探讨了以云南滇红红茶与脱脂奶粉,奶油为原料,制作罐装奶茶饮料新工艺。试验得出：90℃,10分钟为茶汁最佳革取条件。茶汁30％,脱脂奶粉4％,奶油0．6％,糖10％时风味最佳。乳化剂E0．05％,单甘酯0．07％,卡拉胶0.02％,黄原胶0.1％时可获得较好稳定性。     

钝顶螺旋藻奶粉的研制

螺旋藻粉经特殊处理所得分散性好,风味清新的螺旋藻液,与鲜牛乳及其他原料混合,可制成具有保健功能的适合各种人群的螺旋藻奶粉。     

乳蛋白生物活性肽的研究概述

对源于乳蛋白的生物活性肽作一介绍,主要包括：阿片样肽,降血压肽,抗血栓肽及免疫促进肽等。这些活性肽的发现为今后进一步利用乳蛋白资源,生产功能食品基料或药品提供了一条新的途径。     

基于循环取货的样品物流综合调度与管理系统

检验检疫样品物流综合调度与管理系统借鉴了现代物流理论中的循环取货原理,采用第三方物流服务进行集中统一的上门取样和递送检疫报告。系统综合运用了PDA手持终端、全球卫星定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS),以及智能车辆路径规划算法等先进技术,能够达到提高送检效率,节约检验成本的目的。     

BP神经网络结合变量选择方法在牛奶蛋白质含量检测中的应用北大核心CSCD

牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。     

一种基于改进羊群算法的光伏系统最大功率跟踪策略

针对传统控制算法在局部遮蔽条件下无法持续准确地跟踪最大输出功率点,提出一种基于改进羊群算法的光伏系统最大功率跟踪策略.在羊群算法中引入扰动算子、反向种群和自适应放牧概率,以增强算法的局部开发能力,提高算法的寻优精度.均匀光照、局部遮蔽和变照度3种条件下的实验结果表明,改进羊群算法在不同环境条件下均能持续稳定地跟踪最大功率点,在收敛时间和收敛精度上均有较大优势,验证了该算法在最大功率点跟踪控制中的可行性.