响应面法优化焦糖香精的制备工艺研究

以感官评定为主要衡量指标,优化了焦糖香精的制备工艺条件。通过单因素实验及响应面分析,以还原糖和氨基酸为美拉德反应原料,探讨反应温度、反应时间、pH、反应体系含水量对美拉德反应产物感官特性的影响,并用顶空固相微萃取法-气相色谱-质谱联用(SPME/GC-MS)对产物的挥发性风味成分进行分析。结果表明:在甘氨酸和葡萄糖的组合下,反应时间为91.2min,反应温度为119℃,反应体系含水量为35.37%,反应体系pH值为6.10时,制备出的美拉德反应产物具有最佳的焦糖香气。在此工艺条件下进行风味成分分析,共检测出糠醛、2-乙酰基呋喃、甲基吡嗪、2-乙酰基吡咯等33种挥发性风味物质。

日本国际贸易港口与区域产业发展的考察

在以全球化国际分工为基础的高效率生产活动不断发展的背景下,日本政府为了避免与邻近的亚洲港口的直接竞争,长期以来持续在港湾的建设上探索新的可能。以国际物流支持日本的原材料进口与生产,并将之延伸为国内市场生产的供应链,充分利用国内的生产技术和现有的生产资源,借助政策引导等方式,形成与港湾紧密连接的产业链,最终通过港口贸易完成产品的对外出口。同时积极促进港口地区的产业发展,针对性地提升港口城市的建设水平,发挥港口城市对区域产业和国内经济发展的推动作用。本文着眼于日本国土规划中的港口建设,通过认识和梳理其发展过程,总结经验,为我国沿海地区经济发展和国土空间规划提供一定的借鉴。

LiCl对聚丁内酰胺的热塑改性研究

以LiCl作为增塑剂,采用熔融共混挤出法对聚丁内酰胺(PA4)进行热塑改性制得改性PA4(LiCl/PA4)。利用广角X射线衍射(WAXD)、差示扫描量热(DSC)和拉伸测试等方法对LiCl/PA4的结晶性能、热力学性能和力学性能等进行了研究和分析。结果表明,将LiCl加入到PA4中,由于Li^(+)和C=O中的氧原子发生络合作用,破坏了PA4中分子间的氢键和结晶。随着LiCl含量的增加,LiCl/PA4的熔点和结晶度逐渐减小,断裂伸长率大幅提高,拉伸强度先升高后降低。当LiCl与PA4的质量比为5%时,熔点为223.9℃,结晶度降低至37.88%。当LiCl与PA4的质量比为1%时,拉伸强度最高可增至57.90 MPa。

基于层次分析法的住宅区无障碍设施评价体系构建

无障碍设施已成为住宅区环境建设的重点之一,也越来越多地受到人们的关注,但国内目前还没有成熟的体系和量化方法来评价和衡量住宅区无障碍设施的服务水平。因此,本文在参照相关文献和城市居住区规划设计规范的基础上,从住宅、道路、绿地及公共建筑四个方面构建了住宅区无障碍设施的评价指标体系,用于对既有住宅区无障碍设施改造前的需求评估,或对无障碍设施改造后的效果评估提供指导。通过对两个实际案例的评价测试发现,该评价体系的实际操作性能良好。

气相色谱-质谱联用和电子鼻用于鉴别鸡精调味品香气成分

以新鲜鸡精、久置鸡精和哈败鸡精为研究对象,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术分析其挥发性风味成分,并利用感官评价和电子鼻技术对鸡精样品的风味属性进行评定,并采用主成分分析法和聚类分析法研究电子鼻对鸡精的区分能力,采用偏最小二乘法建立挥发性风味成分与嗅闻感官属性之间的相关性。结果表明,鸡精调味品共检测出53种挥发性风味成分,主要包括烯类3种、醇类6种、酮类4种、醛类12种、酯类6种、芳香族化合物3种、含硫化合物13种、杂环化合物4种和其他化合物2种;人工感官评价和电子鼻结果一致,认为新鲜鸡精与久置鸡精的风味更为接近,与挥发性风味物质含量结果相吻合;偏最小二乘法结果表明,有30种挥发性风味成分与嗅闻感官属性具有较好的相关性。研究结果表明气相色谱-质谱、电子鼻结合化学计量学方法可以综合评价鸡精调味品的嗅觉风味。

鸡精人工感官评价与电子舌评价的相关模型研究

鸡精味觉的质量等级评估依靠人工感官评定和电子舌数据分析,以2种评价方式相关性为研究点,采集3种不同添加成分的鸡精调味料人工感官数据和电子舌感官数据,利用改进的BP算法建立人工感官评价与电子舌评价的映射模型,由未知样本的电子舌数据进行样本分类,并直接给出人工感官评价数据,同时比较该类别标准样本与未知样本的人工感官评价指标的差异性。该模型不仅在鸡精感官评价过程中满足客观、快速的要求,而且能够给出鸡精品质鉴定过程中的差异性信息。

关于农户小额贷款中“信息不对称与金融排斥”引起的市场失灵

一、引言在一些国家和地区,近年来农村金融市场中出现了创新型的小额信贷。它在一定程度上能解决农村低收入群信贷服务需求,并能实现其可持续性这些尚未被正规金融机构长期以来没有解决的问题。早期的研究观点是普遍存在于发展中国家的金融抑制可能是引起农村信贷市场失灵的原因,而近年的研究则发现,信息的不对称性才是市场失灵存在于农村金融中的一个重要原因。

基于BP神经网络的鸡精货架期模型研究

鸡精货架期是鸡精质量评价的重要指标,对鸡精存储和品质控制具有重要意义。为了快速、准确地识别鸡精的货架期,提出了基于BP神经网络的鸡精货架期模型。结合GC-MS和人工感官评价获取了鸡精的货架期数据,针对众多的GC-MS数据,通过计算拟合决定系数和归一化对数据进行了特征选择和预处理。通过BP神经网络结构、参数和网络函数的优化,得到了高质量的模型。经过与化学动力学模型的比较实验表明提出的模型准确有效。