泡腾片在食品业中的研究进展

泡腾片具有崩解迅速、口感良好、服用方便、质量稳定等特点。在食品业中泡腾片主要是固体饮料,例如茶泡腾片、维生素泡腾片、果蔬泡腾片等。本文概述了我国泡腾片在食品业中的研究进展,并展望了泡腾片在食品业的应用前景,以期为泡腾片的开发利用提供参考。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

新型果园宽幅联合仿形修剪机设计与研究

针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500～4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。     

马铃薯AP2/ERF转录因子的克隆及植物表达载体构建

AP2/ERF基因家族转录因子普遍存在于植物中,参与植物体内的各种生物学过程,包括植物的生长发育、生物和非生物胁迫响应等。前期转录组测序的结果发现马铃薯‘加湘1号’一个AP2/ERF家族基因(PGSC0003DMG400012154)在接种晚疫病菌(Phytophthora infestans)24 h后被显著激活。从接种P.infestans 24 h的‘加湘1号’的总RNA中通过RT-PCR获得了该基因CDS序列为885 bp,BLAST分析显示该基因编码一个295个氨基酸残基的蛋白,并且含有1个AP2/ERF结构域,是AP2/ERF转录因子家族中的ERF亚家族的一员。本研究将该基因与XcmⅠ酶切的表达载体pCXSN连接,转化大肠杆菌,通过测序挑选插入正确克隆酶切验证,并成功转化农杆菌。本研究结果为进一步研究该基因的功能提供了帮助。     

白屈菜CmFAD2基因的克隆及植物转化载体构建

通过对白屈菜低温应答过程的转录组分析发现膜脂不饱和化相关基因的表达在一定过程中发生变化,脂肪酸去饱和酶基因FAD2在随温度的变化趋势为正"V"型,且表达量变化显著。利用NCBI等在线软件对序列进行相关生物学信息分析,并对白屈菜FAD家族成员FAD2基因的完整开放阅读框(ORF)进行克隆,并命名为CmFAD2。选用克隆载体pMD-19-T,转化大肠杆菌DH5α,测序验证序列正确性及完整性。将目的基因与植物表达载体pRI-201-AN连接构建重组DNA pRI-201-AN-Cm FAD2,电击法转化农杆菌LBA4404,利用菌液PCR法验证成功。该基因可作为药用植物抗寒品种创制的候选基因。     

复合酶法制备马铃薯脂肪模拟物工艺研究

以马铃薯淀粉为原料,采用复合酶水解马铃薯淀粉得到低DE值麦芽糊精来制备脂肪模拟物产品。研究酶配比、复合酶添加量、底物浓度、水解时间、水解温度对产品DE值的影响。通过单因素试验与正交试验确定最佳制备工艺(100 mL反应体系):复合酶配比为中温α-淀粉酶︰普鲁兰酶=4︰6、复合酶添加量1 125 U、底物浓度20%、反应温度60℃、水解时间10 min,此条件下水解产物的DE值为2.92。     

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。