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一、制作多种枣类食品。①把鲜枣蘸酒密封在玻璃或瓷罐内制成醉枣,数月或一年半载后取出,枣色鲜红,形如鲜枣,味道香甜,令人百食不厌。②鲜枣经煮、晾,高温熏制成乌枣,香甜俱佳、风味独特。 相似文献
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冬枣在立冬前后即10月下旬至11月上中旬成熟。冬枣个大,平均果重40克,最大80克,使人们在寒冷的冬季仍可品尝到甘甜可口的鲜枣。冬枣种植当年每棵就可收鲜枣1千 相似文献
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金铃圆枣种植是兼具经济效益和生态效益的特色产业.以提质增产、绿色环保、生态安全无公害为目标,探索一套金铃圆枣关键期管理技术,考察使用树冠整形器、整形修剪、喷施生长调节剂、水肥管理及病虫害防治等技术关键点对金铃圆枣产量及品质的影响,以期为促进朝阳鲜枣产业发展提供技术支持. 相似文献
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鲜枣品种和可溶性固形物含量近红外光谱检 总被引：7，自引：3，他引：4
采用近红外光谱分析技术无损鉴别鲜枣品种和测定其可溶性固形物含量.对3个不同品种的鲜枣进行光谱分析,各获取30个样本数据.采用平滑法和多元散射校正方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据.将样本随机分成75个建模样本和15个预测样本,将建模样本的主成分数据作为BP神经网络的输入变量,鲜枣品种和可溶性固形物含量作为输出变量,建立3层人工神经网络鉴别模型,并用该模型对15个预测样本进行预测.结果表明,在阈值设定为±0.17的情况下该模型对预测集样本品种鉴别准确率达到100%,可溶性固形物含量预测值与实测值相对偏差小于10%. 相似文献
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红枣是临县的主要农产品。种植面积大,品种好。目前临县枣农以卖鲜枣和干枣为主。特别精深加工产品很少。针对临县红枣加工现状,分析了当前推广应用机械存在的问题,提出研制高性能全自动去核机的设想,以促进临县红枣业深加工的发展。 相似文献
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为实现鲜枣内部综合品质的在线无损快速检测,利用可见/近红外光谱漫反射技术,针对完熟期壶瓶枣的内部品质,包括含水率、可溶性固形物含量、硬度、可溶性蛋白质含量、维生素C含量5项指标,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长并建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)预测模型,硬度预测模型的相关系数和均方根误差分别为0.945 2和41.684 9,其余品质预测模型的相关系数均在0.923 0及以上、均方根误差均在3.779 2及以下。在此基础上,对5项品质指标进行了相关性分析,表明在0.01或0.05水平上两两指标间存在极显著或显著的相关性,故采用因子分析法构建了内部综合品质评价指标,建立了CARS-LS-SVM预测模型,结果表明该模型的相关系数和均方根误差分别为0.924 1和6.063 5,预测精度较高。研究表明,所建立的CARS-LS-SVM模型可有效实现鲜枣内部综合品质的评价。 相似文献
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不同轻微损伤方式下鲜枣整果力学特性的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
考虑鲜枣在采摘和运输过程中造成损伤的可能性,针对4种轻微损伤方式下的壶瓶枣在贮藏过程中力学特性的变化进行了研究。应用质构分析仪对壶瓶枣进行压缩-穿刺实验,得到贮藏期间壶瓶枣整果的最大穿刺力(坚实度)、果皮脆性、果肉最大硬度和果肉平均硬度4个主要力学参数的变化及相互关系。结果表明:(1)壶瓶枣整果最大穿刺力与果皮脆性、果肉最大硬度、果肉平均硬度均呈显著正相关(R=0.888~0.962),与果皮脆性的相关性程度最高(R=0.962);壶瓶枣整果的果皮脆性与果肉最大硬度、果肉平均硬度也具有较好的相关性(R=0.969~0.987),且存在显著的正相关性。(2)4种损伤方式下的自变量果皮脆性、果肉最大硬度和果肉平均硬度解释了最大穿刺力的总变异性的99.6%、96.6%、98.4%和80.6%。(3)贮藏期间壶瓶枣整果各项质地参数总体呈下降趋势,且4种损伤方式的质地参数下降规律有所差异性。因此,质构仪分析法能很好地反映壶瓶枣整果各项质地参数变化规律,适合于评价不同轻微损伤方式下的壶瓶枣贮藏期间整果质地变化情况。 相似文献
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保德红枣是山西八大名枣之一,闪其含糖量高且颜色紫红油亮．而被称为油枣。随着衬：会的发展和人们生活水平的提高,红枣以其鲜食多汁可口,具有药膳、保健、养生等功效,越来越受到广大消费者的欢迎。保德油枣因其口感好,销路广,目前已经成为保德县农业经济的支柱产业之一。 相似文献
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为了研究图像去噪及分割算法在枣叶含水率估算中的影响,对2种图像去噪和3种阈值分割算法在枣叶图像分析中的影响进行了探讨。结果表明:中值滤波和均值滤波在枣叶图像去噪中的效果区分不明显,若比较去噪后的MSE和PSNR则前者略优;最大类间方差分割和迭代分割都能较好地将叶片从图像中分割出来,消除高光区域的影响;经均值滤波和迭代分割算法处理后,图像颜色特征(G-R)、H、G/R与枣叶含水率之间均呈现出显著的相关关系,以三者为自变量的枣叶含水率线性回归模型的相关系数R2高达0.965 2,F检验的显著性水平为0.002 2,回归效果极显著,可用于枣叶含水率的预测估算。 相似文献
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针对自然场景下的枣品种识别问题,以枣果为研究对象的机器视觉技术已成为枣品种精准识别的主流方法之一。针对枣品种存在类间差异小、类内差异大的问题,提出了一种基于多器官特征融合的枣品种识别方法。首先利用YOLO v3检测算法将采集的自然场景图像中的枣果和叶片器官分割提取,提出了基于笛卡尔乘积构建两器官组合对的枣品种多样本数据集,然后基于EfficientNetV2网络模型,设计了能够充分学习两器官特征相关性的融合策略来提升模型性能,引入了逐步迁移训练方式以提升枣品种识别效率。最后,在构建的包含20个枣品种数据集上进行了大量实验,得到97.04%的识别准确率,明显优于现有研究结果,并且在训练时间和收敛速度上,本方法也有一定提升。结果表明该方法能够有效融合枣品种枣果和叶片器官的特征信息,可为其他品种识别研究提供参考。 相似文献