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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
余霞 缪亦涵 张栩嘉 张子夫
依托本科生科研课堂实验课程研究成果，报告了一种基于波导增强的拉曼探头的食用油检测实验方案。在科研课堂教学研讨过程中，首先对拉曼信号的产生和波导增强的理论模型进行了深入的仿真和分析，然后结合食用油智能分类的具体应用场景，引入了PCA-UVE-ELM算法，实现了对不同拉曼信号的增强和分类，且该算法具有良好的可扩展性。本实验课程还对实验方法、实验步骤进行了改进设计，旨在提高学生的科研兴趣，培养他们的创新思维和钻研精神。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王石 程劼 苏晓鸥
【目的】香兰素(3-甲氧基-4-羟基苯甲醛)是一种婴幼儿配方食品中常用的食品添加剂,因具有浓郁奶香被广泛使用,但过量使用香兰素会引起婴儿肝肾损伤。目前,国家尚未出台相关检测标准,现场检测手段相对缺乏,建立婴幼儿配方奶粉中香兰素检测方法特别是现场快速检测方法迫在眉睫。本文建立了基于纳米金粒子的表面增强拉曼光谱对较大婴幼儿配方奶粉中香兰素的速测方法,为政府监管提供技术支撑。【方法】本文主要从样品前处理方法优化,增强基底的制备以及上机参数的选择3方面进行研究。比较不同萃取溶剂对香兰素提取效率的影响,确立较佳的样品前处理方法;研究不同粒径的纳米金胶溶液对香兰素的表面增强拉曼光谱信号强度的影响,确定较佳...
[期刊] 水产学报
[作者]
杨灵 王青秀 杨航 师泽晨 苏立恒 吴霆 林蠡 邹娟
脆度是脆肉草鱼品质重要检测指标之一，过度脆化的脆肉草鱼会出现溶血、缺氧和一些器官的病变，因此亟需研发一种检测脆肉草鱼脆度的方法。实验提出一种基于拉曼光谱技术检测脆肉草鱼脆度的方法。首先，通过对不同脆化时间的脆肉草鱼拉曼光谱进行PCA分析，结果显示，拉曼光谱能够应用于不同脆化时间脆肉草鱼脆度鉴别。肌肉总蛋白质结构中的α-螺旋随着脆化时间增加而减少，β-折叠随着脆化时间增加而增加，无规则卷曲在脆化初期变化较大，脆化后期变化不明显。其次，采用SG、SNV、MSC和Normalize 4种预处理方法预处理拉曼光谱数据，发现Normalize的预处理效果最好，预测集RMSEP 为2.33，R~(2)为0.73；再次，采用PLSR、SVR、BPNN建立脆肉草鱼脆度与拉曼光谱信息关系模型，预测集RMSEP分别为2.33、2.26、1.96，R~(2)分别为0.73、0.78、0.83，其中BPNN预测模型效果最好。研究表明，采用拉曼光谱技术和Normalize-BPNN建立的预测模型可以检测脆肉草鱼脆度。本研究将为脆肉草鱼脆度检测提供新的思路。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
肖敏
本文在分析近期我国食用油价格现状的基础上,深入探讨了其价格波动的原因,包括原料成本的变动、国际资本运作的影响、原油涨跌的影响,以及国际市场对中国大豆收储政策的踏空等因素,并在此基础上,提出了稳定我国食用油价格的相关政策建议。
关键词：
食用油 价格波动 收储政策
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李敏 温国基 闫光远 叶向群
为解决乙醇精馏实验教学过程中产物的浓度不能连续分析的问题,将近红外光谱在线分析方法应用于精馏实验的数据采集过程中。采用相关系数法筛选特征波长,分别建立进料、塔顶物料和塔釜物料近红外光谱的线性预测模型,根据最小二乘法拟合得到模型的决定系数R2分别为0.966 1、0.993 7、0.943 3。通过不同回流比下的精馏实验比较了近红外光谱在线分析的浓度值与密度计法测量的浓度值,两者的平均相对误差为3.4%。结果表明:该方法可以代替传统的理化分析方法,有利于学生观察精馏的稳态情况,在实验教学中取得了良好的效果。
关键词：
近红外光谱 乙醇浓度 实验教学 精馏
[期刊] 世界农业
[作者]
杜娟
食用油作为人类的基本食物之一,其安全问题带有一定的隐蔽性,不但影响人类健康,而且还会影响社会稳定。基于此,本文以美国为例,分析了美国食用油安全规制的具体机构及其职能,在此基础上分析了食用油规制的法律法规体系,并探讨了食用油安全规制的运行机制,提出了对中国食用油安全规制的相关启示。
[期刊] 世界农业
[作者]
杜娟
食用油作为人类的基本食物之一,其安全问题带有一定的隐蔽性,不但影响人类健康,而且还会影响社会稳定。基于此,本文以美国为例,分析了美国食用油安全规制的具体机构及其职能,在此基础上分析了食用油规制的法律法规体系,并探讨了食用油安全规制的运行机制,提出了对中国食用油安全规制的相关启示。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王欣 徐宝成 罗登林 余慧 刘茜茜 陈晓冬 刘丽莉
食品生产加工过程中,大部分天然抗氧化活性物质随生产废料被丢弃而造成了资源浪费和环境污染,国内外学者对植物及其废料中的抗氧化活性物质进行了大量研究。文章梳理了近5年国内外有关植物源天然抗氧化物质的研究成果,对植物源天然抗氧化提取物的来源及提取方法进行了归纳和详细阐述,重点介绍了其在提高食用油氧化稳定性方面的应用,并对未来研究重点进行了展望。
[期刊] 林业经济问题
[作者]
李婷 郭亚军 姚顺波
以木本食用油料油茶、核桃为例,利用季节调整法、H-P滤波等方法对2002~2010年油茶、核桃的季度收购价格进行波动性分析结果表明:这两种木本食用油料的收购价格均呈现出上升的长期趋势,具有明显的季节性波动,且易受到外部因素的冲击;2002~2010年油茶籽、核桃收购价格均经历了5次明显的周期波动,同时波动周期具有不可重复性和非对称性。木本食用油料自身的季节供应以及物理属性、自然因素等随机冲击、技术进步和消费者对绿色、健康的木本食用油需求的拉动效应以及木本食用油生产成本的推动效应影响木本食用油料价格的波动。
[期刊] 对外经贸实务
[作者]
李重
由于国内民众对大豆油消费的广泛偏好,大豆成为我国食用植物油压榨生产的重要原材料,我国大豆进口数量庞大而国内大豆生产数量十分有限,引发人们对大豆供给安全的担忧。而随着我国加入WTO逐步放开大豆进口,我国大豆进口数量不断增加,2020年大豆进口超过1亿吨,大豆供给对外依赖程度不断增加,尤其在中美贸易摩擦期间,更引发了人们对大豆和食用油供给安全的担忧。本文对我国大豆贸易现状进行了分析,并提出了保障我国食用油供给安全的对策:发展油料作物生产提高自给率、科技助农发展高效油用大豆品种、科技助农发展智能化大豆种植技术、稳定大豆贸易规模和多元化进口来源优化大豆贸易结构等。
关键词：
大豆生产 大豆进口 食用油供给安全
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杨凯 何昱廷 李沃霖 祝志慧 王巧华
为提高全蛋粉掺假检测的准确度和检测效果，应用近红外光谱技术对全蛋粉掺假进行定性判别并对掺假含量进行定量分析。分别采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑、归一化、一阶导数、二阶导数等6种不同预处理方法，对原始光谱数据进行预处理，采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）及CARS-SPA结合算法对光谱数据进行特征波长筛选，建立集成学习（ensemble learning,EL）模型对掺假蛋粉进行定性判别，建立偏最小二乘模型（PLSR）对掺假含量进行定量分析。结果显示：在对掺假蛋粉进行定性判别方面，一阶导数为最佳预处理方法，CARS算法特征筛选效果最佳，EL模型对掺假蛋粉样本总体判别准确率达到98.18%，对各类掺假蛋粉样品的判别准确率在97.78%以上。在对掺假蛋粉含量进行定量分析方面，多元散射校正为最佳预处理方法，CARS算法特征筛选效果更佳，对一组分掺假、二组分掺假、三组分掺假和所有掺假样本的PLSR浓度预测模型的预测集相关系数（Rp）分别为0.958 5、0.931 2、0.945 6和0.955 8，均方根误差（RMSEP）分别为4.689 1、5.813 4、4.604 1和3.802 9。研究结果表明，近红外光谱技术可用于蛋粉掺假检测，为监管机构检测蛋粉掺假提供参考。
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
陈新华 冯中朝 刘洁
逐年激增的廉价进口油料产品,对我国油料产业安全造成了严重的冲击,我国急需寻求一种有效的保护方式来维护油料产业的安全。基于TBT对我国油料产业影响联立方程组和我国油料产品Armington弹性估计的研究结果显示:TBT的实施能在保障国内油料需求不出现剧烈波动的情况下,增加国内油料种植的效益,进而促进油料产业的健康发展。我国应当尽快的选择合适的技术标准和适当的TBT实施方式,缓解进口油料产品对国内市场的冲击,维护脆弱的油料产业的同时,保护我国油料消费者身体健康及环境安全。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈海燕 甄霞军 赵涛涛
针对基于卷积神经网络的高原鼠兔目标检测模型在实际应用中缺乏训练数据的问题，提出一种前景与背景融合的数据增强方法：首先对训练集数据进行前景和背景的分离，对分离的前景作图像随机变换，对分离的背景用背景像素随机覆盖，得到前景集合和背景集合；从前景集合和背景集合中随机选取前景和背景，进行像素加融合；再从训练集中随机选取样本，将标注边界框区域采用剪切粘贴方法融合到训练图像的随机位置，得到增强数据集。采用两阶段的弱监督迁移学习训练模型，第一阶段在增强数据集上对模型预训练；第二阶段在原始训练集上微调预训练模型，得到检测模型。对自然场景下高原鼠兔目标检测的结果表明：在相同的试验条件下，基于前景与背景融合数据增强的目标检测模型的平均精度优于未数据增强、Mosaic和Cut Out数据增强的目标检测模型；基于前景、背景融合数据增强的目标检测模型的最优平均精度为78.4%，高于Mosaic的72.60%、Cutout的75.86%和Random Erasing的77.4%。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
孙博文 张鹏 成茗宇 李新童 李祺
网络空间面临的恶意代码威胁日益严峻,传统恶意代码检测方法在恶意代码攻防对抗中逐渐暴露弊端。针对此现状,该文提出了基于代码灰度化图像增强的恶意代码检测方法,使用恶意代码ASCII字符信息和PE结构信息对传统恶意代码灰度化图像方法进行改进,构建RGB三维图像作为原始数据输入到检测算法,并使用一种带有空间金字塔池化结构的VGG16神经网络模型对恶意代码图像进行训练和预测。该文还提出了一种基于多标注归一化表示的方法来提高样本标签的可靠性,实验结果表明:该方案可以有效应对加壳、混淆等对抗手段,对新型恶意代码具有良好的检测效果。
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