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本试验旨在研究基于NRC模型下不同程度热处理豆渣的营养价值与分子结构功能团特征的相关关系。利用烘箱对豆渣进行不同温度(100、115、130℃)下不同时间(2、4、6 h)的热处理,采用NRC(2001)模型预测不同程度热处理豆渣的代谢蛋白质产量、可消化养分含量和能值,同时利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术分析不同程度热处理豆渣的分子结构功能团特征,并分析它们之间的相关关系。结果表明:1)随着温度的升高以及加热时间的延长,豆渣的代谢蛋白质产量、可消化养分含量和能值呈现出降低的趋势。2)温度和时间对豆渣的分子结构功能团存在显著的互作效应(P<0.05)。3)酰胺Ⅰ带与结构性碳水化合物峰面积比值(AmideⅠ_STCHO)和酰胺Ⅰ带与总碳水化合物峰面积比值(AmideⅠ_CHO)可以共同作为预测因子估测瘤胃可降解蛋白质(R^2=0.35,P<0.05)、过瘤胃蛋白质(R^2=0.35,P<0.05)、小肠可吸收过瘤胃蛋白质(R^2=0.33,P<0.05)和瘤胃可降解蛋白质可合成菌体蛋白质(R^2=0.35,P<0.05)含量。综上所述,不同程度热处理豆渣的分子结构功能团与其代谢蛋白质产量、可消化养分含量和能值之间存在相关关系,初步证明可以利用分子结构功能团对热处理豆渣的营养价值进行快速分析和估测。 相似文献
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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。 相似文献
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【目的】研究农村居民点用地集约利用的潜力,为加快工业化和农村城镇化进程、促进城乡统筹发展和土地资源集约利用提供参考。【方法】以河南省长葛市331个行政村居民点作为评价单元,采用分层抽样法从中抽取63个样本村,通过集约利用评价模型对其土地集约利用进行等级划分,在此基础上采用集约潜力测算模型,计算农村居民点用地集约利用的潜力。【结果】将63个样本村的土地划分为3个土地集约利用类型,其中11个样本村属于集约利用型,21个样本村属于低度利用型,31个样本村属于粗放利用型;2008-2020年,以上3个集约利用等级的农村居民点用地可实现的潜力分别为19.75,58.16和332.98 hm2。【结论】研究所用方法可科学地评价农村居民点用地的集约利用水平,合理划分其集约利用等级并计算集约利用潜力,能较好地应用于生产实际。 相似文献
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黑龙江省第二积温带播种期地温变化及玉米适宜播期分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以黑龙江省第二积温带的巴彦、佳木斯、林甸和宁安4个代表市县2004年至2013年间4~5月份日平均地温为基础数据,结合地温的变化规律和玉米种子适宜萌发温度,确定该积温带的玉米播种日期。结果表明,日平均地温均随着日期增加在波动中增长,4月1~9日,地温增长比较稳定,曲线波动幅度相对较小;4月10~23日,曲线波动幅度最大。10年间地温稳定通过6℃、7℃、8℃、9℃和10℃的平均日期分别为4月6日、4月13日、4月18日、4月19~27日,年际间差异明显。此积温带的玉米最早播种期为4月18日,适宜播期为4月23日至5月5日。 相似文献