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红曲中洛伐他汀总量的测定方法
被引量:
29
1
作者
罗仁才
孙开奇
+2 位作者
谢申猛
韩英
赵妍平
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期157-158,共2页
考察降脂红曲产品的安全性和功效性 ,测定洛伐他汀的总量比仅仅测定其内酯含量更为可取。本文建立了测定红曲中洛伐他汀总量的方法 ,并对方法的可行性进行了验证。采用HPLC方法 ,色谱柱 :C18柱(2 5 0mm× 4 60mm) ;流动相 :甲醇 :水...
考察降脂红曲产品的安全性和功效性 ,测定洛伐他汀的总量比仅仅测定其内酯含量更为可取。本文建立了测定红曲中洛伐他汀总量的方法 ,并对方法的可行性进行了验证。采用HPLC方法 ,色谱柱 :C18柱(2 5 0mm× 4 60mm) ;流动相 :甲醇 :水 (72 :2 8) ,检测波长 :2 3 8nm ;流速 :1 0ml min;柱温 :室温 ,方法回收率98 3 % ,RSD =0 3 3 %。
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关键词
红曲
洛伐他汀
高效液相色谱法
总量
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职称材料
基于SSA-LSTM的日光温室环境预测模型研究
被引量:
7
2
作者
祖林禄
柳平增
+2 位作者
赵妍平
李天华
李辉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期351-358,共8页
构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA...
构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO_(2)浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。
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关键词
日光温室
物联网
麻雀搜索算法
长短期记忆网络
环境预测模型
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职称材料
基于轻量化YOLO-v3的绿熟期番茄检测方法
被引量:
5
3
作者
苏斐
张泽旭
+2 位作者
赵妍平
李天华
祖林禄
《中国农机化学报》
北大核心
2022年第3期132-137,共6页
准确识别定位绿熟期番茄果实是实现其自动采摘的必要前提。由于绿熟期番茄的表面颜色仍为青色与叶片、枝干颜色接近,特别是存在叶片、枝干遮挡和果实重叠类型的图像,传统的图像检测处理方法不能准确进行定位。为解决此问题,采用改进的...
准确识别定位绿熟期番茄果实是实现其自动采摘的必要前提。由于绿熟期番茄的表面颜色仍为青色与叶片、枝干颜色接近,特别是存在叶片、枝干遮挡和果实重叠类型的图像,传统的图像检测处理方法不能准确进行定位。为解决此问题,采用改进的深度学习目标检测算法YOLO-v3进行番茄检测,将原算法的骨干网络DarkNet-53改为更轻量化的Mobilenet-v1。结果表明:轻量化YOLO-v3算法将模型大小缩小为原来的39.38%,训练速度提高3.88倍,验证集的平均精度均值达到98.69%,测试集的平均精度均值达到98.28%。所采用的轻量化YOLO-v3检测算法可实现对绿熟期番茄的实时目标检测,更适合在移动设备和嵌入式端进行部署,为更加高效的番茄自动采摘奠定基础。
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关键词
绿熟期番茄
自动采摘
轻量化
YOLO-v3算法
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职称材料
题名
红曲中洛伐他汀总量的测定方法
被引量:
29
1
作者
罗仁才
孙开奇
谢申猛
韩英
赵妍平
机构
北京市疾病预防控制中心
出处
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期157-158,共2页
文摘
考察降脂红曲产品的安全性和功效性 ,测定洛伐他汀的总量比仅仅测定其内酯含量更为可取。本文建立了测定红曲中洛伐他汀总量的方法 ,并对方法的可行性进行了验证。采用HPLC方法 ,色谱柱 :C18柱(2 5 0mm× 4 60mm) ;流动相 :甲醇 :水 (72 :2 8) ,检测波长 :2 3 8nm ;流速 :1 0ml min;柱温 :室温 ,方法回收率98 3 % ,RSD =0 3 3 %。
关键词
红曲
洛伐他汀
高效液相色谱法
总量
Keywords
red rice,lovastatin,HPLC
分类号
R927.2 [医药卫生—药学]
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职称材料
题名
基于SSA-LSTM的日光温室环境预测模型研究
被引量:
7
2
作者
祖林禄
柳平增
赵妍平
李天华
李辉
机构
山东农业大学机械与电子工程学院
农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室
山东农业大学信息科学与工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期351-358,共8页
基金
山东省农业重大应用技术创新项目(SD2019ZZ019)
山东省科技型中小企业创新能力提升工程项目(2022TSGC2047)
山东省重大科技创新工程项目(2022CXGC020708)。
文摘
构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO_(2)浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。
关键词
日光温室
物联网
麻雀搜索算法
长短期记忆网络
环境预测模型
Keywords
solar greenhouse
Internet of things
sparrow search algorithm
LSTM neural network
environment prediction model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于轻量化YOLO-v3的绿熟期番茄检测方法
被引量:
5
3
作者
苏斐
张泽旭
赵妍平
李天华
祖林禄
机构
山东农业大学机械与电子工程学院
山东省园艺机械与装备重点实验室
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2022年第3期132-137,共6页
基金
山东省现代农业产业技术体系蔬菜产业创新团队项目(SDAIT0511)
山东省重点研发计划(2019JZZY020620)。
文摘
准确识别定位绿熟期番茄果实是实现其自动采摘的必要前提。由于绿熟期番茄的表面颜色仍为青色与叶片、枝干颜色接近,特别是存在叶片、枝干遮挡和果实重叠类型的图像,传统的图像检测处理方法不能准确进行定位。为解决此问题,采用改进的深度学习目标检测算法YOLO-v3进行番茄检测,将原算法的骨干网络DarkNet-53改为更轻量化的Mobilenet-v1。结果表明:轻量化YOLO-v3算法将模型大小缩小为原来的39.38%,训练速度提高3.88倍,验证集的平均精度均值达到98.69%,测试集的平均精度均值达到98.28%。所采用的轻量化YOLO-v3检测算法可实现对绿熟期番茄的实时目标检测,更适合在移动设备和嵌入式端进行部署,为更加高效的番茄自动采摘奠定基础。
关键词
绿熟期番茄
自动采摘
轻量化
YOLO-v3算法
Keywords
mature green tomato
automatic picking
lightweight
YOLO-v3 algorithm
分类号
S641.2 [农业科学—蔬菜学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
红曲中洛伐他汀总量的测定方法
罗仁才
孙开奇
谢申猛
韩英
赵妍平
《卫生研究》
CAS
CSCD
北大核心
2003
29
下载PDF
职称材料
2
基于SSA-LSTM的日光温室环境预测模型研究
祖林禄
柳平增
赵妍平
李天华
李辉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
下载PDF
职称材料
3
基于轻量化YOLO-v3的绿熟期番茄检测方法
苏斐
张泽旭
赵妍平
李天华
祖林禄
《中国农机化学报》
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
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