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基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探索采用近红外光谱技术检测掺伪油茶籽油的潜力,以12个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺杂油,以5个产地的油茶籽油为被掺杂油,制备了455份掺伪质量分数为0、1%、3%、6%、10%、15%和20%的掺伪油茶籽油,采集了所制备样品在833～2 500 nm范围内的近红外光谱。对采集的近红外光谱进行多元散射校正处理后,应用Kennard-Stone样本划分法按2∶1的比例将样本划分为校正集和测试集。采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除算法和竞争性自适应重加权算法提取表征掺伪油茶籽油样本的特征波长,并建立判别掺伪油茶籽油样品的支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型。研究结果表明,SVM模型具有较高的灵敏度,RF模型具有良好的特异性。基于SPA提取的9个特征波长所建立的RF模型的识别准确率最高,为99.34%,对掺伪质量分数为1%的掺伪油茶籽油的识别准确率达到94.74%,对掺伪质量分数为3%及以上的掺伪油茶籽油的识别准确率达到100%。本研究为掺伪油茶籽油检测仪的研发提供了基础数据。 相似文献
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油茶籽全身是宝,综合开发利用前景广阔。本文全面综述了用油茶籽综合开发的油茶籽油、茶皂素、茶籽多糖、茶蛋白、糠醛和活性炭等产品的特性、主要用途及加工工艺。 相似文献
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低场二维核磁共振(LF-2D-NMR)图谱可以提供丰富的弛豫信息。在研究8种食用油处于新鲜及氧化状态下的低场T_1-T_2二维核磁图谱信息的基础上,结合化学计量学方法建立了鉴别油茶籽油与其他食用油、氧化食用油的定性模型及油茶籽油掺兑玉米油、大豆油、葵花籽油的定量模型。结果表明,不同种类食用油的LF-2D-NMR信息存在明显差异,氧化食用油与正常食用油的LF-2D-NMR信息有显著区别,LF-2D-NMR可提供更为丰富的特征信息。基于样品的低场T_1-T_2二维核磁图谱信息建立的油茶籽油与其他7种食用油或8种氧化食用油的偏最小二乘判别模型的分类效果优秀,模型判别正确率均为100%。此外,还建立了油茶籽油掺兑玉米油、大豆油、葵花籽油的定量预测模型,R~2分别为0.988、0.962、0.941。研究表明,低场T_1-T_2二维核磁共振技术可用于食用油种类判别及油茶籽油掺兑分析。 相似文献
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茶叶籽油的营养与健康 总被引：1，自引：0，他引：1
1茶叶籽油的脂肪酸成分与生理功能茶叶籽油脂肪酸组成比较合理,饱和脂肪酸≤18%,不饱和脂肪酸含量≥82%,组成中[饱和脂肪酸:单不饱和脂肪酸:多烯酸(ω6/ω33.5～4:1)],优于油茶籽油、橄榄油,(油茶籽油、橄榄油的多烯酸中亚油酸成分比茶叶籽油含量低),也就是讲 相似文献
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基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有油茶籽色选机无法识别碎籽的问题,提出一种基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别算法。以油茶籽完整性识别为目标,构建油茶籽图像库;基于油茶籽完整性识别任务要求,通过对Alex Net网络进行优化得到适合油茶籽完整性识别的卷积神经网络模型,该网络具有4层卷积层、2层归一化层、3层池化层和1层全连接层。为了提高网络分类准确率和实时性,从网络结构简化和超参数优化两方面对卷积神经网络进行优化,最终网络结构(CO-Net)的分类准确率、训练收敛速度和泛化性能均得到了提高。实验结果表明,优化后的网络对油茶籽完整性识别准确率达98.05%,训练时间为0.58 h,模型规模为1.65 MB,单幅油茶籽图像检测平均耗时13.91 ms,可以满足油茶籽在线实时分选的要求。 相似文献
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油茶籽热风干燥动力学研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为研究油茶籽热风干燥特性,探讨热风温度、初始干基含水率对油茶籽干燥速率的影响,在不同初始干基含水率、不同热风温度条件下分别对油茶籽进行干燥,并比较了9种数学模型在油茶籽热风干燥中的适用性。结果表明,油茶籽热风干燥过程并没有出现恒速干燥段,干燥主要发生在降速干燥阶段。物料初始干基含水率、温度是影响干燥的主要因素,初始干基含水率越低、干燥温度越高,干燥到目标含水率所用时间越短。干燥过程中,有效水分扩散系数随温度升高而增大,热风温度从50℃升高到80℃,其有效水分扩散系数由1.3132×10-9m2/s增大到3.9223×10-9m2/s,油茶籽的干燥活化能为33.6193kJ/mol;通过比较决定系数R2、均方根误差eRMSE以及卡方检验值χ2得出,Lewis模型为描述油茶籽热风薄层干燥的最优模型,预测值与试验值的均方误差为1.36%,最大相对误差小于4%,表明模型预测的干燥曲线和试验干燥曲线一致性较好。 相似文献
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采用逆向工程技术,在EDEM软件中建立了油茶籽离散元模型;通过物理试验测得油茶籽堆积角为(27.93±1.46)°,以及密度、碰撞恢复系数和油茶籽-钢板间静摩擦因数的参数区间,采用Plackett-Burman Design和最陡爬坡试验筛选显著性因素;以堆积角为响应值,采用响应面(RSM)和机器学习对显著性参数进行优化和对比。结果显示,基于遗传算法(GA)的BP人工神经网络的预测能力与稳定性优于随机森林、支持向量机和BP人工神经网络;采用GA寻优得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.443、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.319、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.063,测得仿真堆积角为27.63°,与实际堆积角的相对误差为1.09%;采用RSM得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.383、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.335、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.064,测得仿真堆积角为26.99°,相对误差为3.33%。研究结果表明,在油茶籽参数标定中,GA-BP-GA的参数优化效果优于RSM,并且该研究所建油茶籽模型与参数标定结果可用于离散元仿真。 相似文献
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为探讨油茶籽糖蛋白的最优提取工艺及抗氧化活性,在单因素试验基础上采用响应面法对提取油茶糖蛋白的关键参数进行了优化。同时以维生素C作为对照,采用4种不同方法考察了油茶籽糖蛋白的抗氧化性能。结果表明,油茶籽糖蛋白的最佳提取工艺条件为:浸提时间8.81 h、提取盐浓度0.12 mol/L、pH值8.77和液料比11.62 mL/g,在此条件下蛋白得率为8.76%,糖得率为10.14%。抗氧化试验表明,油茶籽糖蛋白能显著清除DPPH、羟基自由基和超氧阴离子自由基,具备一定的还原能力。 相似文献
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为解决稻谷在高温干燥和储藏过程中品质损失问题,设计了自然冷资源低温储藏仓,利用冬季环境下形成的自然冰为高含水率稻谷制冷,以减少高温干燥稻谷工序并减少储藏期间稻谷的品质劣变。试验检测自然冷资源低温储藏仓内稻谷的储藏品质与加工品的变化,并与传统常温仓做对比,结果表明:所设计的自然冷资源低温储藏仓供冷均匀、能耗低、无污染,其制冷系统的能效比为3.54;初始含水率为16.5%的高含水率稻谷在自然冷资源低温储藏仓中能安全储藏5个月,平均含水率呈缓慢下降趋势,最终达到(15.1±0.5)%;自然冷资源低温储藏仓中稻谷粮温稳定,平均粮温为9.8℃;储藏期结束后,稻谷脂肪酸质量比为18.3 mg/(100 g),发芽率为86.75%,霉菌总数为5.1×104CFU/g,自然冷资源低温储藏仓中稻谷的出糙率和整精米率比常温储藏的稻谷分别提高了5.41个百分点和9.57个百分点,裂纹率比常温仓的稻谷降低了13.88个百分点,自然冷资源低温储藏仓中稻谷的储藏品质和加工品质显著优于常温仓中稻谷。 相似文献
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为了快速准确地检测油茶籽含油率、解决传统检测手段费时费力等问题，提出了一种基于高光谱成像技术的油茶籽含油率检测方法。应用光谱集Ⅰ（400~1000nm）和光谱集Ⅱ（900~1700nm）两组高光谱成像系统采集油茶籽的漫反射高光谱图像，并结合化学计量学方法建立油茶籽含油率的回归预测模型。结果显示，在不经预处理的情况下，两组光谱集数据建立的偏最小二乘回归模型精度最高：光谱集Ⅰ的预测集决定系数R2p为0.681，均方根误差（RMSEP）为2.89%；光谱集Ⅱ的R2p为0.740，RMSEP为2.92%。通过对比7种不同的变量选择方法发现，两组光谱集采用遗传算法筛选特征波长后建立的PLSR模型精度最高：光谱集Ⅰ的R2p为0.694，RMSEP为2.82%；光谱集Ⅱ的R2p为0.779，RMSEP为2.54%。通过对比光谱集Ⅰ和光谱集Ⅱ的建模效果发现，使用光谱集Ⅱ建立的PLSR模型的性能更好，因此900~1700nm波段比400~1000nm波段更适用于油茶籽含油率的检测，进一步验证了利用高光谱成像技术实现油茶籽含油率预测值分布可视化的可行性。 相似文献
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典型储粮环境下储藏大米糊化特性试验 总被引：2，自引：0，他引：2
选择籼型商品大米,采用可编程人工气候箱,依据中国典型储粮环境的年平均温度、湿度,在模拟储藏条件分别设定为15℃不控湿度,15℃、相对湿度75%,20℃、相对湿度65%,25℃、相对湿度65%,30℃、相对湿度80%和自然储藏环境下,定期测定大米的糊化特征值。结果表明: 随着储藏时间的延长,峰值粘度、最终粘度和保持粘度出现波动且呈总趋势增加;回生值在储藏前期各储藏条件下变化不大,而在储藏后期,常温和高温下呈增加趋势,低温和准低温下呈下降趋势。储藏时间与大米峰值粘度、最终粘度和保持粘度极显著相关。储藏前期,储藏条件对峰值粘度、最终粘度和保持粘度影响不显著,储藏后期其影响显著。 相似文献
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为探讨油茶籽糖蛋白的最优提取工艺及抗氧化活性,在单因素试验基础上采用响应面法对提取油茶糖蛋白的关键参数进行了优化.同时以维生素C作为对照,采用4种不同方法考察了油茶籽糖蛋白的抗氧化性能.结果表明,油茶籽糖蛋白的最佳提取工艺条件为:浸提时间8.81h、提取盐浓度0.12 mol/L、pH值8.77和液料比11.62 mL/g,在此条件下蛋白得率为8.76％,糖得率为10.14％.抗氧化试验表明,油茶籽糖蛋白能显著清除DPPH、羟基自由基和超氧阴离子自由基,具备一定的还原能力. 相似文献
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