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建立了塑胶跑道中35种挥发性有机化合物(VOCs)的热解析-气相色谱-质谱法的检测方法。样品预平衡后,经环境舱释放并采集气体,用热解析-气相色谱-质谱法测定,标准曲线定量。35种挥发性有机化合物(VOCs)在0.01～1.0 mg/m~3浓度范围内线性良好,相关系数0.99。当采样体积为5 L时,检出限为0.000 01～0.000 4 mg/m~3。在0.02、0.1和0.6 mg/m~3 3个浓度下,相对标准偏差(n=6)为1.6%～9.7%。方法可用于塑胶跑道中挥发性有机化合物(VOCs)的定性和定量检测,为研究其对人体可能产生的危害提供重要依据。 相似文献
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目的: 应用BP 人工神经网络, 建立半夏泻心汤不同配伍与胃蛋白酶间的非线性映射模型。方法: 应用均匀设计表给出半夏泻心汤中药物及生姜共8 味药物不同配伍组合, 共形成24 组, 采用安宋氏法测定不同组别对正常大鼠胃蛋白酶活性的影响, 应用MATLAB 6.5 进行编程, 选用BP 人工神经网络拟合实验数据, 其中21 组作为学习样本, 建立模型, 另外3 组作为未学习样本, 验证模型的预测能力。结果: 通过对21 组实验数据的学习, 建立了拓扑结构为8-10-1 的BP 网络模型, 所建模型可以很好的拟合学习过的样本, 并且可以很好地预测未学习过的样本, 预测值和实际值之间的相关性系数r=0.9433 。结论: BP 神经网络可以很好的拟合复方配伍中复杂的非线性关系, 可以应用于复方配伍研究的建模。 相似文献
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目的: 探讨不同 BP(Back Propagation, BP) 算法的人工神经网络在半夏泻心汤、生姜泻心汤、甘草泻心汤配伍中的应用, 并应用所建模型探讨三复方药味与剂量的配伍规律。方法: 应用均匀设计对药味及剂量进行分组, 测定不同组别对正常大鼠胃粘液的影响。应用MATLAB 6.5 进行编程, 选用 BP 神经网络来拟合实验数据, 比较 8-3-1、8-8-1、8-12-1 三种拓扑结构、不同 BP 算法对网络模型拟合效果的影响, 建立基于 BP 神经网络的三方对胃粘液含量影响的预测模型。结果: 拓扑结构为 8-8-1、算法为改进BP 算法的神经网络模型可以很好的拟合学习过的样本, 并对未学习过的样本有较好的预测能力, 其中采用动量法和学习速率自适应调整两种策略相结合的改良 BP 算法的网络拟合预测效果最佳。应用模型分析可以看出, 每种药物剂量变化及不同药物组合对胃粘液分泌的影响不尽相同, 如辛开组合具有促进胃粘液分泌的作用, 苦降组合、甘补组合具有抑制胃粘液分泌的作用。结论: 以半夏、甘草、生姜泻心汤为研究模板, 提出的复方类方配伍规律研究模式 :“优化拆方实验设计 -人工智能数据挖掘-复方类方知识发现”, 将为复杂复方的研究提供借鉴。 相似文献
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建立乳制品中五种核苷酸的含量测定方法。通过对实验前处理条件、色谱柱、流动相等条件的选择,确定了乳制品中核苷酸的检测分离条件为:SUPELCOSIL LC-18-T色谱柱;检测波长:254 nm、278nm;流动相为含0.75 mL四丁基氢氧化铵溶液的磷酸二氢钾水溶液(pH 4.5)和甲醇。实验表明:五种核苷酸在1～20μg/mL的范围内均呈线性,且相关系数均在0.9999以上;三个水平的加标回收率均在98～107%之间,且RSD均小于4%。 相似文献
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研究酶解技术联合热碱方法水解剩余污泥,进而高效溶出蛋白质。结果表明,与酶解技术结合,热碱水解对剩余污泥蛋白质的溶出有明显的促进作用。与单独酶解相比,溶菌酶和木瓜蛋白酶的剩余污泥蛋白质溶出率分别提高了46.84%和45.56%。碱性蛋白酶和木瓜蛋白酶复配联合热碱水解法水解剩余污泥,效果优于其他复合酶。当污泥浓度为30 g/L时,复合酶(碱性蛋白酶∶木瓜蛋白酶=1∶12,质量比)投加质量分数为1%,在pH为7.0和温度为55℃条件下酶解2.0 h,再在pH为12.5和温度为90℃条件下热碱水解1.5 h后,剩余污泥蛋白质溶出效果最佳,上清液中蛋白质质量浓度和蛋白质溶出率分别达6 050 mg/L和84.33%。 相似文献
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