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本研究应用正交实验以茶膏中特征物质含量及感官评价为依据,对普洱生茶膏加工工艺进行优化,并探究了普洱茶膏浓缩过程中特征成分的变化。优化的普洱茶膏加工条件:茶水比为1∶20,浸提温度为80℃,浸提时间为35 min,浓缩温度为100℃,此条件下普洱茶膏中特征物质综合含量最高,感官评价得分也相对较高。在普洱茶膏加工的浓缩过程中,茶多酚、氨基酸含量下降,茶黄素、茶红素含量先升后降,茶褐素则不断累积。本研究制得的茶膏感官评价得分和特征物质含量都高于市售茶膏,优化工艺合理、可行,为普洱茶膏加工提供技术参考。 相似文献
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面对当前不容乐观的经济形势,很多企业开始缩减规模。这势必对员工的心里造成一定的影响,严重的甚至导致大量员工失去活力甚至是离开公司。如何在不改变薪酬的条件下,提高员工忠诚度成为解决问题的途径。就如何提高员工忠诚度提出几点办法。 相似文献
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通过将前体5-氨基乙酰丙酸(5-aminolevulinic acid, 5-ALA)合成模块和5-ALA合成血红素模块分别设计在解淀粉芽孢杆菌与大肠杆菌中,构建了血红素合成共培养体系,实现了血红素的积累。首先,重构解淀粉芽孢杆菌的高谷氨酸合成代谢流方向,改善谷氨酸流向血红素前体5-ALA的效率,并在大肠杆菌中表达5-ALA合成血红素的7个途径基因。通过对上述2株工程菌共培养发酵实现了血红素积累。此外,通过适配性优化关键途径基因、阻遏竞争途径代谢流、载体工程以及发酵过程优化等策略来进一步改善共培养体系合成血红素的能力,获得了65.38 mg/L的血红素积累。该研究首次采用共培养体系从葡萄糖生产血红素,为其他天然产物的生物合成提供了崭新的思路。 相似文献
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利用DeST-VentPlus软件分别对建筑密度与室外来流风速对住宅建筑能耗的影响进行模拟研究,并采用IBE指数来量化能耗预估的准确性。模拟结果显示西安市具有良好的自然通风潜力,月能耗节约率最高可达45.6%。建筑间效应在夏季对建筑能耗的影响较大,建筑能耗与室外来流风速呈负相关,而与建筑密度成正相关。随小区建筑密度的增加,建筑能耗预估的准确性随之降低,其错误率最高可达75.5%。 相似文献
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针对传统空气质量(AQI)预测模型精度较低的问题,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化长短期记忆网络(LSTM)的预测模型。首先,针对具有大量噪声的AQI数据直接进行预测误差较大的问题,利用CEEMD算法将原始AQI数据进行模态分解,以降低噪声对预测结果的影响。其次,针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,利用正弦混沌、动态自适应惯性权重、高斯变异和反向学习策略改进麻雀算法,降低了SSA陷入局部最优解的概率,提高了麻雀算法的收敛速度和寻优能力。最后,利用ISSA对LSTM模型的参数进行寻优,构建ISSA-LSTM模型进行预测,得到最终的AQI预测结果。实验结果表明,与其他传统预测模型相比,基于CEEMD-ISSA-LSTM模型对AQI的预测具有更高的精度,其预测的均方根误差为1.24μg/m3,平均绝对误差为0.98μg/m3,拟合度为98.5%。 相似文献
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裂缝性致密碎屑岩是一种重要的油气储层,其裂缝发育段识别及预测是研究的关键。研究表明,主成分分析法在裂缝别识中具有良好的效果。为进一步改进主成分分析法对数据非线性结构处理能力不足的缺陷,将其拓展到Hilbert空间,利用核函数优化成核主成分分析法,有效提高了对样本数据的非线性分析能力和提取识别的精确度。对沁水盆地南部地区山西组致密碎屑岩储层有效裂缝进行识别,主成分1和主成分2的累积贡献率提高至94.800%,较传统主成分分析法提高了6.240%。运用优化后的核主成分分析法对有效裂缝进行识别,能够更加有效区分致密碎屑岩储层发育裂缝与不发育裂缝,同时能够进一步识别未充填裂缝与半充填、全充填裂缝储层,提高对致密碎屑岩储层有效裂缝的识别精度。 相似文献
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以STM32F407单片机为核心处理器,选择氧气、甲烷、二氧化碳、PM2.5以及温湿度传感器构成传感器阵列。该系统可以针对室内有毒有害气体得到连续输出响应,输出信号由单片机采集,由卡尔曼滤波算法处理,进而得到一个连续、稳定、可标定的空气指数并在液晶显示屏上显示;通过NB-IoT无线传输模块发送给手机APP,实现用户远程实时监测居家环境信息,若二氧化碳、甲烷和PM2.5含量超标时,则启动报警装置。经过测试发现,该系统实现了监测与报警一体化的智能控制,具有体积小、功耗低等优点。 相似文献
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