白酒漱口防牙痛

方法是:每晚临睡前,先用清水刷牙,完毕就斟一点白酒(一口的容量,38度为宜)用来漱口,含漱在口腔中,上下左右“晃荡”3至5分钟。能喝酒者,就把这一口酒喝下,不会喝酒者,就将酒吐掉。用白酒漱口,一则能保持口腔的清洁卫生,二则白酒中的酒精能杀灭牙缝中的各种细菌,三则能有效地抑制牙龈炎症的发生。白酒漱口防牙痛     

扩散分离—分光光度法测定植物样品中的氟

利用氢氧化钠扩散膜吸收植物样品中的氟,采用分光光度法测定植物样品中的痕量氟,通过对国家一级标准物质GBW10015(菠菜)、GBW10016(茶叶)、GBW10020(柑橘叶)、GBW10023(紫菜)中氟的分析,确定方法检出限为0.11×10-6,准确度RE为-1.73%~5.60%,相对标准偏差RSD为2.31%~8.97%,加标回收率为94.63%~106.33%。该方法操作简便,分析结果准确、可靠,前处理无需特殊的装置,适用于植物样品中痕量氟的测定。     

电子鼻漂移阈值构建及其在白酒鉴别中的应用

为了有效去除电子鼻漂移,提出了一种基于空载条件小波包分解的漂移去除方法。对电子鼻空载数据进行小波包分解,获得小波包分解的逼近系数集;在对其进行离散度分析之后,构建了空载条件下的一种阈值函数。在此阈值函数基础上,扩展成为样本(有载)条件下的去漂移阈值函数,进而发展成有载样本的漂移剔除方法。为了检验该方法的有效性及实用性,将其应用于4种白酒的鉴别中。对4种白酒电子鼻数据按测试时间顺序生成训练集和测试集,线性的Fisher判别分析结果表明,训练集、测试集数据处理后的鉴别正确率均得到了提高,最低提高值为23.65%。表明此方法能够提升电子鼻的检测能力。同时,为了进一步检验该漂移去除方法的性能,采用非线性的BP神经网络进行鉴别分析,结果显示:训练集的鉴别正确率从处理前的65.5%提高到处理后的100%,处理后的测试集鉴别正确率也达到了97.5%。这不仅说明了4种白酒的鉴别属较复杂的非线性分类问题,还充分说明了该漂移去除方法的有效性。     

基于 Hough 变换的马铃薯机械损伤检测研究

由于马铃薯机械损伤缺陷具有直线性,且与干腐、发芽、绿皮等缺陷具有不同性,因此提出一种基于Hogh变化的方法,可以准确检测到马铃薯机械损伤缺陷,并结合了B通道灰度化和最大类间方差法。实验研究结果显示:该算法检测准确率为94%以上,对马铃薯机械损伤缺陷检测具有有效性。     

白酒中甲醇含量测定方法的改进

为了改进白酒中甲醇含量的测定方法，采用品红亚硫酸法对白酒中甲醇含量进行测定，系统分析该法测定中存在的干扰并探讨草酸-硫酸加入量、显色温度和显色时间等环节对试验结果的影响。试验结果表明，草酸-硫酸加入量为0.5 mL，显色温度20~25 ℃和显色时间30 min，为最佳测定条件。改进后的测定方法使甲醇含量测定试验结果更准确、重现性更好。      

诃子抗氧化活性物质提取工艺与抗氧化活性研究

对诃子抗氧化活性物质提取工艺、抗氧化活性及其初步物质基础进行了研究。结果表明,最佳提取工艺为：乙醇体积分数50%、液料比20、提取温度60℃、提取次数4次、提取时间7min;总还原力、FRAP法抗氧化能力和DPPH自由基清除能力的结果均显示诃子粗提物具有很强的抗氧化活性。生物活性追踪结果发现,诃子抗氧化活性物质主要由存在于乙酸乙酯相的弱极性化合物组成,该相质量浓度为25、50μg/mL样品的总还原力OD700值分别为0.197±0.002和0.380±0.006,FRAP法抗氧化能力OD593分别为0.272±0.023和0.631±0.002,DPPH自由基清除率分别为(86.838±0.600)%和(90.318±0.917)%。相关关系表明,诃子抗氧化活性的主要物质基础为总黄酮和总多酚。     

K均值和分层聚类法在大米产地鉴别中的应用

大米称誉为"五谷之首",是我国的主要粮食作物。大米产地鉴别方法的研究对于保护广大消费者和生产厂家的利益、推动我国大米出口业的发展等都具有重要意义。为此,选取了19个响水大米样品和10个非响水大米样品,使用等离子体原子发射光谱的方法测定了样品中P,B,Zn,Fe,Cu,Mn,Na,K,Mg和Ca等10种微量元素的含量,并利用样品中的微量元素含量数据,使用K-Means聚类法和Hierarchical聚类法对大米样品进行了聚类分析。结果表明,K-Means和Hierarchical聚类法对于样品有聚类趋势。研究结果能够为大米生产厂商与质检部门鉴别大米产地提供参考和借鉴。     

颗粒流法在车辆地面力学研究中的应用与探索

研究车辆地面力学的主要方法和理论大致分为:纯经验法、模型试验法、半经验法和数值模拟法。数值模拟法中,可分为两类:连续机理方法和离散单元法。连续机理方法以弹塑性力学理论为基础,将离散物质近似地作为一个连续体介质进行处理,这种方法侧重整个物体的力学行为,而忽略了物体中单元个体性质,难以准确模拟土壤类离散物质复杂的动态行为。颗粒流法是通过离散单元法建立圆形颗粒物质数值模型的方法,在分析车辆地面力学时表现出了极大的优越性,将颗粒流法和地面力学相结合的前景十分宽广。     

液相-飞行时间质谱仪检测鸡蛋清中的特征蛋白质

建立了一种使用液相-飞行时间质谱联用技术检测鸡蛋清中溶菌酶、卵转铁蛋白和卵清蛋白3种特征蛋白质的检测方法。将样品用Awadé的方法进行预处理后,以1%三氟乙酸-乙腈为流动相,利用C18柱对样品进行分离,使用飞行时间质谱仪进行分析。试验表明:该方法能快速、准确和可靠地检测鸡蛋清中的溶菌酶、卵转铁蛋白和卵清蛋白。     

阳极溶出伏安法快速测定谷物中的镉含量

建立了一种阳极溶出伏安法快速测定谷物中的镉含量。样品经微波消解后,采用玻碳电极为工作电极,AgAgCl电极为参比电极,铂电极为对电极,测定谷物中镉含量,其检出限为0.4 μgL。采用标准加入法,平均回收率100%～104%;某一浓度样品同时测定6次,其变异系数2.43%。该方法稳定、快速和准确,可广泛用于粮食的安全事件应急监测。      

四槽轮配肥器肥料颗粒碰撞掺混离散元分析与优化设计

为解决精准施肥过程中变比配肥施肥机械搅拌掺混效率低、掺混均匀度一致性差等问题,设计了一种带有二次碰撞掺混锥形体的四槽轮变比配肥器,可根据4种肥料的需肥量控制4个槽轮以不同转速排肥,二次碰撞掺混腔实现变比配肥的非机械搅拌均匀掺混。测定了4种肥料颗粒的物料特性及在不同含水率条件下的破碎力和粘附力。采用离散元法,选用Hertz-Mindlin无滑动接触模型,分析4种肥料排料运动和碰撞掺混规律。通过正交试验和方差分析,发现槽轮转速在20～80 r/min范围内时,转速对掺混偏离度标准差影响不显著,四槽轮变比配肥器可以实现变比配肥均匀掺混;优化设计二次碰撞掺混锥形体在圆柱形掺混腔内最优高度为12.1 mm,在此高度下二次碰撞掺混锥形体锥角为57.9°。利用力链分析肥料颗粒在槽轮排肥器工作时受力分布,解算4种肥料颗粒所受到的挤压力均小于其破碎力,变比配肥时不会造成肥料颗粒破碎。另外,利用高速摄影分析不同频率、振幅的振动对肥料颗粒碰撞掺混的影响,发现振动对碰撞掺混均匀度影响很小;进行变比配肥碰撞掺混试验,试验结果表明,各组配肥掺混均匀度基本一致,实现了多种肥料的变比配肥和非机械搅拌均匀掺混。     

基于KECA+FDA的白酒电子鼻多特征鉴别方法

在引入基于核熵成分分析(KECA)的Fisher判别分析(FDA)方法的基础上,探究了用特征组合表征电子鼻信号时6种白酒的鉴别效果。首先,通过5种单一特征的FDA鉴别分析,筛选出积分值(INV)、相对稳态平均值(AVRS)、小波能量(WEV)3种较优特征,然后通过它们的不同组合鉴别6种白酒,鉴别结果表明,多特征组合优于单特征,且三特征组合时的鉴别正确率最高。最后,在用INV、AVRS、WEV 3种特征值组合表征电子鼻信号的前提下,深入研究了KECA+FDA方法鉴别6种白酒的效果。当选取径向基函数(RBF)作为核函数后,采用基于矩阵最佳相似性的方法优化确定RBF核参数为16.860 8时,三特征组合下测试集的鉴别正确率由FDA的79.92%提高到KECA+FDA的100%。与BP神经网络和支持向量机的鉴别结果对比,KECA+FDA方法更具优势。这说明运用KECA+FDA方法可有效提高电子鼻对6种白酒的鉴别能力。     

仿生鼻系统的试验研究

采用8个TGS系列的气敏传感器阵列和神经网络学习算法,开发了一种基于生物嗅觉的仿生鼻系统,并应用于3种不同品牌的白酒和1种假酒的识别试验。试验表明,开发的仿生鼻系统可以快速、准确地实现白酒种类和真假的识别,为白酒生产和酒类市场管理提供了一种操作简单、使用方便的识别仪器。     

环状喷灌系统水力解析的数值方法

分析了环状喷灌系统中存在的节点流量连续性方程、管段压降方程和节点流量压力方程等水力学关系式,建立了环状喷灌系统水力解析的方程组,并提出了方程组切实可行的数值求解方法,编制了相应的计算机程序。通过算例,验证了该算法的正确性。根据对计算结果的分析,评价了算例系统的优缺点,并提出了合理的改进建议。     

中国霞多丽干白葡萄酒香气特征与成分关联分析

以我国主要葡萄酒产区的霞多丽(Chardonnay)干白葡萄酒为研究对象,对不同产区和年份的葡萄酒样品进行香气质量分析,建立了霞多丽香气特征与香气成分之间的数学联系。葡萄酒香气感官量化分析由30名经过葡萄酒标准香气物质培训的品尝员进行,量化数据综合了香气特征使用频率和强度分值。葡萄酒香气成分采用固相微萃取技术偶联GC-MS检测分析。对香气特征量化数据的主成分分析和相关分析结果表明,我国主要产区霞多丽干白葡萄酒有6个典型香气特征:柑橘、菠萝、紫罗兰、石灰水、青苹果和柠檬。香气成分的气味活性值(OAV)分析表明,供试酒样中检测出的64种香气成分有25种具有气味活性,高含量化合物中酯类香气贡献率明显高于高级醇和有机酸,微量成分中萜烯醇和去甲类异戊二烯化合物香气贡献率高。通过用香气成分建立我国霞多丽干白6个典型香气特征的回归模型,预测香气特征的强度,判别葡萄酒的香气质量和产区。结果显示,6个模型中5个方差分析达到极显著水平,t检验显示它们的常数项和化合物系数极显著,实测值与预测值相关系数R2在0.979～0.999之间。     

基于色调的黄粒米检测方法

提出了一种基于色调的黄粒米检测算法。通过对标准米和黄粒米图像色调直方图的分析和研究,提出了以黄色区域的频度均值作为特征参数,区分标准米和黄粒米。研究结果表明,该算法的识别精度大于90％,可以有效地检测黄粒米。     

基于微根管技术的玉米根系生长监测

为了研究玉米根系生长规律,该文利用固城农业气象试验站内设置的大型根剖面系统,采用微根管观测法,对试验地上玉米主要生育期的根系生长动态进行定期直接跟踪监测,并以方形整段标本法作为参照标准,对试验数据采用MATLAB软件辅助图像处理和现代统计方法进行分析。结果表明：微根管法与方形整段标本法对得出的根长密度随深度增加呈递减型有较好的一致性,两者相关系数达到0.83以上,通过0.05的显著性检验;由观测数据建立的回归方程能较好地反映土壤中玉米根系生长规律,进一步表明微根管法是一种破坏性较小、可准确定位跟踪植物根系在土壤中生长动态变化的先进技术,对植物根系生长研究有较好的推广应用价值。     

基于局域波时频谱的旋转机械早期故障诊断技术

提出了一种具有自适应特性的时频分析方法——局域波时频谱,对旋转机械中常见的动静件碰摩、不对中早期故障信号进行了分析,和频谱分析进行了比较。结果表明局域波法能清晰地描述振动信号的时频特征,为工程实际中转子系统的早期故障诊断提供了有效的依据。     

大豆豆荚炭疽病严重度的光谱检测

利用可见/近红外光谱技术对大豆豆荚炭疽病严重度进行检测。分别采用主成分分析法(PCA)结合反向传输人工神经网络(BPNN)和连续投影算法(SPA)结合BPNN 2种组合模型进行分析预测。利用SPA的数据压缩功能和BPNN的学习预测能力实现对大豆豆荚炭疽病严重度的检测。以样本检测的准确率作为模型评价指标。实验结果显示SPA-BPNN的检测准确率最高,为90%。研究表明,SPA能够有效地进行波长选择,使BPNN模型获得满意的检测率。