干切牛肉升华干燥系数及升华预测模型拓展研究

采用单因素试验法,研究升华干燥系数同预冻方式、预冻终温、加热温度、物料厚度、干燥室压强之间的关系。以游离水升华完全为前提,在慢速预冻、预冻终温-30℃、加热温度80℃的条件下,分别测定不同厚度和压强时物料的升华干燥系数,试验结果用软件Origin 9.0非线性曲面拟合得出升华干燥系数模型,并用VB语言建立升华干燥系数查询数据库,以拓展已建立的关于干切牛肉冷冻干燥高速率升华过程中制品含水率、物料中心温度和升华所需物料表面温度的动态预测模型的适用性。验证实验表明:拓展后的预测模型物料中心温度预测值和实测值绝对误差5℃,含水率预测值和实测值相对误差在10%以内,预测模型拓展后可用于预测干燥室压强20~120Pa,物料厚度6~30mm的干切牛肉在冷冻升华干燥过程中物料的中心温度和含水率。     

胰脂肪酶催化樟树籽仁油和甘油合成中碳链单甘油酯

采用胰脂肪酶催化樟树籽仁油与甘油反应合成中碳链单甘油酯,通过单因素试验和正交试验,研究了反应时间、加酶量、醇油摩尔比、反应初始加水量、反应温度对产物中中碳链单甘油酯含量的影响。结果表明,胰脂肪酶催化樟树籽仁油(10 mL)与甘油反应合成中碳链单甘油酯的适宜条件为:反应温度47℃,加酶量220 mg,醇油摩尔比4.3∶1,反应初始加水量35μL,反应时间30 h。在此反应条件下,产物中中碳链单甘油酯的含量为53.42%±0.05%。     

面向个性化学习的MOOC资源库系统开发

近年来基于MOOC的在线学习方式开始大规模普及,但是,海量的MOOC资源纷繁复杂,各大MOOC学习平台之间的课程数据也并未实现整合共享,从而使学习者在挑选合适的学习资源时面临极大困难.因此,设计并实现了一个面向个性化学习的MOOC资源库系统.文章介绍了该系统的整体结构、课程数据分类与建模方法、课程资源与知识点的映射方法...     

面向个性化学习的慕课资源推荐系统开发

近年来,在线学习得到了大规模普及,互联网上已发布了海量的慕课学习资源.针对广大学习者进行在线慕课学习时面临的"信息迷航"和"信息过载"等问题,以混合推荐算法为基础,通过多角度挖掘用户的个性化信息,设计并实现了一个面向个性化学习的慕课资源推荐系统,以此为广大学习者提供自主学习的辅助支持.该系统能充分挖掘学习者的显式和隐式偏好,为其推荐满意的慕课资源,具有良好的应用价值.