简介:目的:优化玄参的提取工艺。方法:以3种环烯醚萜苷(桃叶珊瑚苷、哈巴苷、哈巴俄)和3种苯丙素类(毛蕊花糖苷、安格洛苷C、肉桂酸)的总峰面积为响应值,在单因素试验基础采用Box-BehnkenDesign响应面法对甲醇浓度、液料比、超声时间进行优化。结果:最佳提取艺条件为甲醇浓度88.15%,液料比36.23,超声25.65min。在此条件下提取总面积预测值为3.12×10^6,采用改良条件(甲醇浓度88%,液料比36,超声提取26min)进行验证实验,测得值为3.11×10^6,实测值与理论值偏差小于1%。结论:响应面法可用于玄参活性成分的提取工艺的优化。
简介:为开发杨梅花色苷资源,对杨梅花色苷的提取分离工艺进行了研究。通过对乙醇浓度、提取温度、pH值、提取时间和料液比等单因素的浸提效果的比较分析,确定了3个主要的影响因子,即:提取温度、料液比、乙醇浓度。通过正交试验得到杨梅花色苷的最佳提取工艺条件,即:乙醇体积分数70%、提取温度40℃、提取液pH3、提取时间2h、料液比1:10。在此条件下,杨梅花色苷的提取率为91.83%。利用AB-8、D101和ADS-173种大孔吸附树脂分离杨梅花青素,结果表明:ADS-17对杨梅花色苷基本无吸附,AB-8和D101分离杨梅花色苷的效果相近。以体积分数60%的乙醇瘩液为洗脱荆,上样pH3时,两种大孔树脂分离得到的提取物中花色苷得率分别为70.00%和67.08%,产品得率分别为1.44%和1.38%。
简介:甜菊糖是一种天然、高甜度、低热量不致龋甜味剂,是从甜叶菊的叶子和根茎中提取精制得到,主要由Stevioside(ST)和RebaudiosideA(RA)两种成分组成,其中RA是蔗糖的理想替代品。全世界甜菊糖的年需求量近1万吨,随着甜味剂主要消费国美国批准使用,其需求量将以每年30%的速度增长;我国年生产量为3000t,国内消耗约500t,80%以上出口到日本、韩国、美国等国家,远远不能满足市场发展需求。大力开展甜菊糖的提取工艺研究与开发,进行甜叶菊新品种的培育和改良,提高甜叶菊中有效成分RA的含量,对带动我国甜菊糖产业的发展,改善我国农村农作物品种结构,具有十分重要的现实意义。本文介绍了甜菊糖的成分及其功能,甜菊糖不同成分对甜味的影响,对甜味口感的改进方法进行了分析比较。综述了甜菊糖的提取、分离、精制和改性的方法。最后就甜菊糖发展前景作了概述。
简介:针对超声组织谐波成像中基谐波分离的问题,提出一种基于二阶volterra滤波器的超声组织谐波的提取方法。在谐波提取过程中,利用RLS算法估计SVF的系数,然后利用估计的二次成分成像。与传统谐波分离方法—带通滤波相比,该方法能更好地提取谐波。结果表明,这种方法能有效提取谐波,所提取的信号的动态范围更大,图像梯度幅度累加和更高,性能优于传统的谐波提取方法。
简介:摘要:深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发信息提取领域取得了显著的突破。本文基于2014年、2017年、2018年三期高分一号遥感影像,选取北京市石景山区西部道路为试验区域,针对其变化特征,开展基于深度学习算法的道路自动提取与变化图斑自动发现。论文首先基于地理要素智能训练平台对道路进行样本采集及训练,形成深度学习道路提取模型,之后采用“自动化的线索检测+交互式异常问题判读+野外现场环境取证”的遥感监测技术路线,该流程转变从被动式道路变化发现到主动式道路问题发现与预警,可实现对典型道路的实时、动态及持续的遥感监测。本文选取典型道路样本进行分析、训练,不断优化深度学习卷积神经网络道路提取模型。通过对影像预处理、自动道路监测、交互式异常问题判读、变化图斑自动发现、野外现场环境取证与信息汇交各环节的分析验证发现,基于深度学习道路提取模型自动提取的道路准确率高于80%,可用于城市道路的自动提取和变化发现。