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安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2011Z120)

作品数:2 被引量:2H指数:1
相关作者:汪雪雁张继刚谢英更多>>
相关机构:安徽农业大学更多>>
发文基金:安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
相关领域:医药卫生理学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇医药卫生
  • 1篇理学

主题

  • 1篇豆酱
  • 1篇宣木瓜
  • 1篇抑菌
  • 1篇抑菌成分
  • 1篇抑菌试验
  • 1篇识别方法
  • 1篇木瓜
  • 1篇近红外
  • 1篇近红外光
  • 1篇近红外光谱
  • 1篇活性
  • 1篇活性研究
  • 1篇光谱
  • 1篇光谱鉴别
  • 1篇红外
  • 1篇红外光
  • 1篇红外光谱
  • 1篇SIMCA

机构

  • 2篇安徽农业大学

作者

  • 2篇汪雪雁
  • 1篇谢英
  • 1篇张继刚

传媒

  • 1篇黑龙江农业科...
  • 1篇食品与发酵工...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
宣木瓜抑菌成分的提取及其抑菌活性研究被引量:2
2011年
利用80%乙醇提取宣木瓜中的抑菌成分,并通过正交试验对乙醇提取法的各种影响因素进行优选,确定最佳提取工艺;通过体外抑菌试验分析其抑菌活性。结果表明:宣木瓜抑菌成分的最佳提取工艺为提取时间0.5 h,提取温度90℃,料液比1∶25;体外抑菌试验分析表明,提取液对枯草芽孢杆菌、金黄色葡萄球菌、大肠杆菌和沙门氏菌有明显的抑菌效果。
谢英汪雪雁张继刚
关键词:宣木瓜抑菌试验
几种模式识别方法在豆酱近红外光谱鉴别中的应用
2014年
为建立快速鉴别豆酱品质的适用方法,利用近红外光谱技术,针对市场上常见的四类豆酱样本,分别进行异常样本剔除和预处理,采用判别偏最小二乘法(DPLS)、相似分析法(SIMCA)和误差反向传播神经网络(BPANN)定性模式识别方法,进行豆酱类别的识别研究。研究结果表明:3种识别方法的校正集正确识别率分别为99.10%、98.20%、100%,预测集识别率为94.55%、89.09%、90.91%。综合比较3种不同的识别算法,采用判别偏最小二乘法(DPLS)时校正集和验证集的正确判别率效果都较好。研究结果表明采用近红外光谱分析技术实现豆酱的快速准确分类和鉴别是可行的。
汪雪雁
关键词:近红外光谱豆酱
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