极限学习机在3种虾体氨基酸水解液检测中的应用

蛋白质类食品中的氨基酸特别是必需氨基酸的含量是衡量蛋白质类食品营养价值高低的重要评价指标,而现在的一些检测方法存在费用高、检测方法费时繁琐以及不适合作氨基酸含量的快速分析等问题:为快速、准确地完成混合虾体肌肉水解液中氨基酸浓度的定量分析,本文试验分别采用极限学习机(EML)、BP神经网络和RBF神经网络对南美白对虾、水培虾、竹节虾的36份水解液稀释液的紫外光谱数据进行测试,以完成水解液中苯丙氨酸、酪氨酸和组氨酸的定量检测,并在三者的预测比较中考查了极限学习机的优越性:实验结果为ELM网络的均方误差为3.9667e-007,BP网络的均方误差为7.0938,RBF网络的均方误差为5.2379e-004,极限学习机更准确地完成了混合虾体肌肉水解液中氨基酸浓度的定量分析;10次随机预测运行结果的决定性系数R~2分别为:EML 9.42069、BP 8.76012、RBF 8.80471,极限学习机调节参数少,学习速度更快,预测准确率更高。实验为相关食品中氨基酸含量检测提供了有价值的参考。     

ICP-MS同时测定玛咖中16种稀土元素的研究

建立一种快速消解并同时测定玛咖中稀土元素的方法。采用微波消解样品,选择In作内标,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定玛咖中稀土元素。对于所测的元素,校准曲线的相关系数>0.9990,回收率范围91.0%~111.0%,相对标准偏差0.4%~3.7%。该方法简便、快速、准确,灵敏度高,可用于玛咖中稀土元素的测定。     

扩展性考评系统研究

利用B/S网络架构,通过数据库共享技术,实现了扩展性考评系统.系统扩展性好,可根据评委人数的增加智能化增加评委,评委打分机位不需要安装任何打分客户端,只需要配置合理IP地址,即可成为一名新增评委.考评主程序为Windows Form应用程序,由控制员操作,可对待考评人员考评顺序进行随机排序.考评人员按照随机排序顺序逐次答辩,考评题目为系统随机抽取,考评分数由计算机自动汇总计算,去掉最高分和最低分,取平均值,作为考评对象最终得分.评委打分结果自动入库,记录详尽,考评过程公平公正.