水稻赖氨酸含量测定方法改进及其最优动态分类研究

赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸.为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究.结果 表明,最佳酰化用时为15min,染料结合用时为90 min.与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和...     

两广二号新品系一代杂交种繁育试验

为进一步了解经复壮改良后形成的两广二号新品系的繁育性能,对两广二号新品系进行一代杂交种繁育试验,比较新品系的发育经过、种茧调查成绩及繁育成绩.结果显示,两广二号新品系原蚕发育比较快,日系7532×湘晖(新)的龄期经过比7532×湘晖缩短2 h,中系932×芙蓉(新)的龄期经过比932×芙蓉缩短3 h.两广二号新品系原蚕...     

用多酚类指标表征干红葡萄酒味感质量的模型构建

采用葡萄酒多酚系列指标,构建味感质量预测模型,实现干红葡萄酒涩感和余味的客观量化。试验以宁夏和新疆的50款赤霞珠干红葡萄酒为原料,利用常规方法检测样品总酸、挥发酸和pH值,采用自由基清除法测定抗氧化活性,通过紫外-可见分光光度计法分析总酚、花色苷、黄烷醇、黄酮醇、酒石酸酯含量,并以感官品评法量化干红葡萄酒的涩感和余味。相关性分析结果显示,总酚、花色苷、黄烷醇、黄酮醇等对涩感和余味的影响有显著差异（P<0.05）,酒石酸酯对余味的影响较小,而总酸和pH值对供试干红葡萄酒的涩感没有显著影响（P>0.05）。感官品评量化结果显示,宁夏和新疆产区酒样的涩感得分为6.18和5.70,余味得分为5.37和4.85,供试酒样的涩感与余味质量良好,且存在相似的变化趋势。以多酚系列指标表征的涩感质量偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）模型的决定系数（r-square,R²）为0.83,余味模型的R²为0.78,结果表明,总酚、黄烷醇、挥发酸、DPPH等指标对葡萄酒的涩感和余味贡献较大,黄酮醇和酒石酸酯主要影响葡萄酒的涩感,而花色苷、总酸和pH值则主要影响葡萄酒余味。研究得出,基于紫外-可见分光光度计法设计的多酚系列指标可以较好地解析干红葡萄酒的味感质量,降低检测成本,具备表征和预测干红葡萄酒味感质量的能力。     

兔病毒性出血症病毒基因组3''端非编码区的分子克隆及生物信息学分析

采用3′RACE方法对兔病毒性出血症病毒(RHDV)JX／CHA／97株基因组3′端全序列进行了扩增、克隆和测序,并利用ONAstar和DNAman软件分析了RHDV JX／CHA／97株与各参比毒株3′NCR的序列同源性,用RNA structure软件对3′NCR的二级结构进行了预测和分析。结果表明,所扩增的目的基因片段长1500 bp,包括部分VP60基因序列、ORF2基因、3′端非编码区(3′Non Coding Region,3′NCR)和poly(A)尾巴,其中 3′NCR位于ORF2终止密码子TAG之后,长59 bp,poly(A)至少含有27个A;3′NCR序列具有较高的同源性 (93．5％-100％);3′NCR二级结构可以形成2个潜在的茎-环结构(SL1和SL2),其中SL2具有一定的保守性,其形状和形成位置与poly(A)尾巴的长度关系不大,但是SL1的结构和形成位置与poly(A)尾巴的存在与否密切相关,提示poly(A)尾巴与3′NCR高级结构的稳定性以及基因组复制有一定关系。     

基于MATLAB的雾化图像处理及雾化角的测定

采用计算机图像视觉的方法,利用M ATLAB强大的图像处理功能,对拍摄的喷雾图像进行了去噪及二值化等初步处理,提取其边缘图像,对不规则的喷雾图像边缘进行了最小二乘拟合,得到了最近似于该边缘的2条相交直线,二者夹角即为所要求的雾化角。根据最小二乘拟合的定义,该方法的误差平方和最小,从而使雾化角的确定精度大大提高。     

基于最小距离的简单多边形三角剖分

基于最小距离的多边形三角剖分算法是,多边形的每个顶点对应一个距离,对这些距离进行比较,依次连接最小距离,连接后判断相邻两点的凹凸性且改变连接点的相邻点的距离,除凹点外,并不需要对所有的点进行判断和计算。这样形成的剖分结果完全符合要求,而且网型比较好,基本上都符合空圆法则。     

一种改进的K-均值聚类算法的研究

聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的作用。K-均值聚类算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,其不足之处是,它采用均值作为一类的代表点,一个点往往不能充分反映该类的模式分布结构,从而损失了很多有用的信息。研究了一种改进的K-均值聚类算法,在求样本间距离时,采用核函数距离代替欧氏距离,考虑了各模式间的相关性。试验结果表明,利用改进的K-均值聚类算法,聚类结果的准确率更高,更稳定。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。