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建立一种绿色、高效的超声波辅助酸性天然低共熔溶剂提取黑果腺肋花楸花青素的新方法,利用人工神经网络和遗传算法优化提取条件,并研究花青素提取物的稳定性和抗氧化活性。以甜菜碱和有机酸为氢键受体和氢键供体,制备了一系列酸性天然低共熔溶剂,并对其密度、粘度、pH理化性质进行了测定,通过红外光谱研究了天然低共熔溶剂的结构和形成机理,利用人工神经网络结合遗传算法优化了最佳提取条件,并评价了花青素提取物的光稳定性、热稳定性和抗氧化活性。结果表明,甜菜碱和乳酸通过氢键相互作用形成的天然低共熔溶剂具有密度低(1.19)、粘度小(24.75 mPa·s)、pH低(2.89)的特点,其最佳提取条件为:以甜菜碱和乳酸制备天然低共熔溶剂,摩尔比1:3,含水量为32%,超声功率124 W,超声时间24 min,初始超声温度32℃。在此最佳条件下,花青素的提取率达到23.62 mg/g。与传统溶剂和其它方法相比,本方法绿色高效,操作简单。稳定性和抗氧化实验结果显示,光照会加速提取物中花青素的降解,当温度大于50℃时,花青素热降解加速,一级动力学降解常数k>0.0234。当质量浓度为200μg/mL时,花青素提取... 相似文献
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绿色植被在城市的生态系统中扮演着非常重要的角色,非常有必要对城市植被进行合理的规划与检测。近年来,深度学习技术,尤其是深度卷积神经网络(DCNNs)在高分辨率遥感图像的解析和处理方面取得了显著进展。因为高分辨率遥感图像成本低、周期短和精度高等特点,为城市植被信息提取提供了可能性。但是,高分辨率的城市遥感图像中伴随着比较复杂的背景信息,增加了图像预测的难度。将拓扑数据分析方法(持续同调)通过拓扑损失函数和拓扑先验的方法引入到UNet模型中,提高模型的结构感知能力。实验结果表明,不同分割模型中进行的实验在一定程度上均取得了良好的表现。 相似文献
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利用GPRS、GPS和JMF等技术开发了“车辆监控管理系统”。系统通过GPRS和JMF分别实现了车载GPS终端GPS数据的采集和站点现场交通的视频监控。系统根据GPS位置数据提取出终端的经纬度、速度和基本信息,并在电子地图上显示车辆的实时位置,同时通过视频实时查看站点路况并统计出站点对应时段的交通流。文中给出了系统主要功能实现的详细流程,该系统不但可精确定位出车辆的实际位置,且通过监控道路交通为车辆管理部门和车辆主出行提供了详细的路段车流分析,实现了车辆管理的科学化,并可有效缓解道路的交通压力。 相似文献
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