排序方式: 共有10条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
建立了柑橘、黄瓜、白菜、西红柿四种果蔬中9种防腐剂(对羟基苯甲酸甲酯、对羟基苯甲酸乙酯、对羟基苯甲酸丙酯、对羟基苯甲酸丁酯、对羟基苯甲酸异丙酯、对羟基苯甲酸异丁酯、乙萘酚、乙氧基喹、4-苯基苯酚)的程序变波长-高效液相色谱同时测定方法。样品采用乙醚提取,液-液萃取净化,以甲醇-水为流动相进行梯度洗脱,经Agilent Eclipse XDB-C18色谱柱(150mm×4.6mm,3.5μm)分离,程序化变波长检测,外标法定量。结果表明,9种防腐剂在0.5100.0mg/L范围内线性关系良好(r≥0.9991);在50、200、500μg/kg三个添加水平下平均回收率为70.7%119.5%,相对标准偏差(RSD)为0.9%9.9%。该方法简便快速、准确可靠,适用于果蔬中多种防腐剂残留的同时测定。 相似文献
2.
以膨化红豆粉、面粉为主要原料,对膨化红豆发糕的配方及制作工艺进行优化研究。以感官评价与质构特性为评价指标,通过单因素实验,结合正交试验确定膨化红豆发糕的最优配方为:面粉65g,膨化红豆粉25g,澄粉1g,水110g,糖粉48g,猪油12g,蛋清6g,柠檬酸0.2g,泡打粉5g,面糊调制好以后,静置时间25min,蒸制时间15min。在此工艺条件下制作的膨化红豆发糕色泽红润、口感松软,品质最佳。 相似文献
3.
研究了用聚丙烯酸(PAA)改性磷石膏(PG)制备新型复合吸附剂PG/PAA,并用于吸附去除废水中的Pb(Ⅱ)。利用SEM、BET、FT-IR表征了PG/PAA的结构和性能。结果表明:改性后磷石膏基吸附剂表面形貌由光滑变得粗糙,比表面积和孔容减小,官能团也有所改变;在溶液pH=5.0、PG/PAA用量1 g/L、初始Pb(Ⅱ)质量浓度50 mg/L、吸附时间30 min条件下,PG/PAA对Pb(Ⅱ)的吸附量达49.34 mg/g;吸附过程符合准二级动力学模型和Langmuir等温吸附模型,吸附过程自发放热;PG/PAA吸附Pb(Ⅱ)的机制包括螯合、配位作用和离子交换。 相似文献
4.
针对高光谱遥感图像细节丰富纹理复杂、空间相关性弱、难于压缩的特点,充分利用高光谱遥感图像的谱间相关性,使用多个波段的像素来自适应预测当前波段的像素。因为待预测像素的最优预测是其条件期望,用分段积分的方法将条件期望转化为可计算的表达式,并与其它波段的像素关联起来。选取与待预测像素有较强因果关系的相邻像素自适应地估计出各参数的值,得到残差图像,消除了大部分的谱间冗余和空间冗余,再用JPEG-LS进一步去除残差图像的空间相关性。实验表明,该算法能有效去除高光谱图像间的相关性,较其它压缩算法压缩比有很大提高,且算法简单,便于硬件实现。
相似文献
5.
维吾尔语是形态变化复杂的黏着性语言,维吾尔语词干词缀切分对维吾尔语信息处理具有非常重要的意义,但到目前为止,维吾尔语词干提取的性能仍存在较大的改进空间。该文以N-gram模型为基本框架,根据维吾尔语的构词约束条件,提出了融合词性特征和上下文词干信息的维吾尔语词干提取模型。实验结果表明,词性特征和上下文词干信息可以显著提高维吾尔语词干提取的准确率,与基准系统比较,融入了词性特征和上下文词干信息的实验准确率分别达到了95.19%和96.60%。
相似文献
相似文献
6.
7.
以蜡质玉米淀粉为原料,辛烯基琥珀酸酐(OSA)为酯化剂,β-淀粉酶为酶解剂,制备了不同分子量辛烯基琥珀酸蜡质玉米淀粉酯(OSAS),并测定了其理化特性。结果表明:不同分子量(1.0×104~2.0×105 Da) OSAS的黏度在0.0035~0.0010 Pa·s范围内随分子量下降显著(P<0.05)降低,糊透明度自28.6%降低至23.1%,凝沉性和膨胀度也均随分子量降低而下降;辛烯基琥珀酸酐对蜡质玉米淀粉的酯化作用主要发生在蜡质玉米淀粉颗粒表面,酶解处理不会引入新基团。本研究初步揭示了OSAS分子量与其理化性质间的相互关系。 相似文献
8.
9.
考虑到高光谱图像小波子图的谱间相关性,提出了一种新的基于整数小波的三维自适应预测高光谱图像无损压缩算法。首先用5/3整数小波将高光谱每个谱段图像做小波分解,对不同谱段的相同子带,设计一种新的线性预测器。用与待预测像素有较强相关性的相邻像素自适应地估计预测系数的值。消除了大部分的谱间冗余和空间冗余后,再用JPEG-LS进一步去除残差图像的空间冗余。实验表明,该算法能有效去除多光谱图像间的相关性,较其他压缩算法压缩比有很大提高,且算法简单,便于硬件实现。 相似文献
10.
跨语言对话系统是当前国际研究的热点和难点. 在实际的应用系统搭建中, 通常需要翻译引擎作为不同语言之间对话的桥梁. 然而, 翻译引擎往往是基于不同训练样本构建的, 无论是所在领域, 还是擅长处理语言的特性, 均与对话系统的实际应用需求存在较大的差异, 从而导致整个对话系统的鲁棒性差、响应性能低. 因此, 如何增强跨语言对话系统的鲁棒性对于提升其实用性具有重要的意义. 提出了一种基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统构建方法. 该方法首先面向机器翻译构建多粒度噪声数据, 分别在词汇、短语和句子层面生成相应的对抗样本, 之后利用多粒度噪声数据和干净数据进行对抗训练, 从而更新对话系统的参数, 进而指导对话系统学习噪声无关的隐层向量表示, 最终达到提升跨语言对话系统性能的目的. 在公开对话数据集上对两种语言的实验表明, 所提出的方法能够显著提升跨语言对话系统的性能, 尤其提升跨语言对话系统的鲁棒性. 相似文献
1