响应面法优化花茶柚子瓤复合果酱研究

以玫瑰花、陈皮、柚子瓤、橙子等为原料制作复合果酱,通过单因素实验和响应面优化花茶柚子瓤复合果酱的配方,研究结果表明,花茶柚子瓤复合果酱的最优配方为:玫瑰花与陈皮的比例3∶1、柚子瓤橙子比例81.15 g/100g、黄原胶添加量0.63%、白砂糖添加量55.27%,制作出的复合果酱感官评分平均值为95.89分,可溶性固形物添加量符合国家标准.

葡萄玫瑰花复合果酱的研制

以葡萄、鲜玫瑰花为主要原料,制作复合果酱.以感官评价为标准,通过单因素试验和正交试验确定果酱的最优配方.试验结果为:葡萄玫瑰花配比为8∶2,以葡萄和玫瑰花的总质量为基础,白砂糖、柠檬酸和黄原胶的添加量分别为28%,0.25%和0.5%.复合果酱颜色鲜艳、有光泽,酸甜适中,口感细腻.

低糖马齿苋紫薯酱加工工艺优化及其产品品质评价

为了满足消费者对口味多样化、健康饮食的需求,开发一种低糖、零防腐剂的新型复合果酱的科学配方和先进制造方法。以富含人体健康功能因子的马齿苋和紫薯为主要原料,通过单因素实验和正交试验优化了马齿苋紫薯酱的配方,并对最终产品及其贮藏期间的营养物质、理化和卫生指标进行了测定。结果表明,低糖马齿苋紫薯酱的最佳配方为:马齿苋茎叶汁紫薯块根浆质量比为5:5,柠檬酸添加量为0.3%,山梨糖醇添加量为25%,增稠剂添加量为0.4%。按此配方制得的马齿苋紫薯酱色泽呈紫红色,酱体均匀,口感细腻,酸甜适中,具有马齿苋和紫薯特有的香味,感官评分为90.5±0.4分。最终产品的可溶性固形物为42.32%±1.43%,总糖为13.41±0.52 g/100 g,pH3.61±0.18,粗蛋白为0.83±0.08 g/100 g,VC为3.77±0.11 mg/100 g,黄酮为4.18±0.10 mg/g,多酚为2.05±0.13 mg/g,花青素为37.27±0.84 mg/100 g,以上理化指标及卫生指标均达到果酱类的国家标准。马齿苋紫薯酱对DPPH自由基的IC50值为7.071 mg/mL,表明该酱具有一定的抗氧化活性。马齿苋紫薯酱分别在25℃和37℃条件下贮藏1个月后,感官评分及各营养成分均有一定程度下降,菌落总数有所增加,但仍符合果酱国家标准。本项研究结果可为马齿苋和紫薯的精深加工及马齿苋紫薯酱的标准化生产提供参考依据。

一种小样本数据驱动的雷达复合干扰轻量化感知网络

基于深度学习的雷达干扰感知技术能精确感知各类雷达干扰类型,但需预先构建大规模且完备的训练样本,数据集构建工作量大、难度高,同时存在网络模型参数量较大、计算复杂度高的问题,导致在实际平台中难以应用。针对此问题,提出一种小样本数据驱动的雷达复合干扰轻量化感知网络,结合计算机视觉领域的“目标检测”思想建立干扰感知网络,利用雷达干扰时频分布数据提取多尺度特征图,预置锚框进行回归与分类,使用分组卷积与Ghost卷积对大参数量、高计算量的网络结构进行轻量化改进。实验结果表明:只需小规模的多种单一干扰模式样本,即可实现对单一干扰模式、两两复合模式及3类复合模式的灵活感知,在低干噪比条件下保持较高感知性能的同时大幅压缩模型的参数量与运算量。

分布式雷达多域张量分解抗复合干扰方法

针对分布式雷达抗干扰问题,利用信号的多域信息,提出一种基于极化-空-时域联合处理的抗复合干扰方法。建立一发多收的分布式极化阵列雷达系统模型,根据接收信号的极化-空-时域特性,将其重构成一个三阶张量,进而利用张量的标准分解对目标回波信号和干扰信号进行分离,从而实现压制与灵巧干扰的抑制;然后利用真目标位置信息及速度信息的唯一性,通过多站点联合定位实现对欺骗干扰的抑制,同时估计目标的位置坐标与速度矢量。数值仿真实验验证了所提算法的有效性。

舰载干扰对抗末制导雷达的复合干扰样式选择方法

为更好地发挥舰载有源干扰装备对反舰导弹末制导雷达的干扰效能,基于反舰导弹末制导雷达抗干扰技术机理,提出了时域、频域、能域、识别域等抗有源自卫干扰因子及其数学模型,并建立了抗有源自卫干扰的能力计算模型,以支撑舰载有源干扰装备根据舰载侦察装备的感知信息(频率、脉宽、重频、信号体制等)以及有源干扰装备的性能(干扰引导时间、干扰带宽、干扰功率等),合理选取最佳复合干扰样式,从而实现了舰载有源干扰装备干扰样式与反舰导弹末制导雷达的最佳匹配。针对非相参捷变频信号体制雷达和脉压相参信号体制雷达,通过仿真试验提出了不同弹目距离下的最佳复合干扰样式。

一种ER-C-L网络模型下的有源干扰识别算法

针对强噪声环境下雷达有源干扰识别准确率不高的问题,提出了一种基于一维复合特征的ER-C-L(Extended ResNet-CNN-LSTM)网络模型算法。首先将幅度、瞬时频率和功率谱瞬时包络及其复合特征作为网络输入,比较其在ResNet-CNN模型上的识别准确率,选取检测概率高且数据量小的幅度与功率谱瞬时包络复合特征为最优特征。然后将该复合特征输入ER-C-L网络对六种新型有源干扰进行识别,仿真结果表明,在干噪比(Jamming Noise Ratio,JNR)-10 dB的强噪声环境下,识别准确率为98.5%,与CNN、ResNet-CNN、扩展ResNet-CNN和LSTM等其他深度学习算法相比,具有更高的干扰识别准确率。

小样本下雷达复合干扰半监督迁移学习识别方法

针对雷达复合干扰信号种类越来越多以及训练样本过少难以令深度学习模型达到最优状态的问题,提出一种在小样本下雷达复合干扰半监督迁移学习识别的方法,通过未带标签样本来解决标签样本难以获取而导致网络训练精度不高的问题,将在单一干扰数据集预训练后得到的特征提取器和分类器迁移到小规模复合干扰数据集上,并利用权重印记和半监督学习对模型进行微调,通过所提出的最近邻相关性损失(nearest neighbor correlation loss,NNCL)来优化模型参数。实验结果表明,在干噪比为10 dB、新类复合干扰信号带标签样本仅有5个时,模型可达93.20%的识别准确率。

低糖玫瑰山药复合果酱的研发及货架期预测

以玫瑰与山药为主要原料,采用单因素试验和正交试验研究玫瑰汁与山药浆的比例、柠檬酸添加量、木糖醇添加量及煮制时间对复合果酱品质的影响,并确定最佳配方;同时采用加速货架期试验(ASLT)法预测复合果酱的货架期。结果表明,影响低糖玫瑰山药复合果酱感官品质因素的主次顺序为煮制时间>木糖醇添加量>玫瑰汁与山药浆的比例>柠檬酸添加量;其最佳配方为玫瑰汁与山药浆的比例18∶2、柠檬酸添加量0.25%、木糖醇添加量18%、煮制时间17 min,在此条件下制得的果酱颜色亮红、酱体均匀、酸甜适口、口感细腻;此外,低糖玫瑰山药复合果酱的理化指标和微生物指标测定结果均符合国家相关标准;通过ASLT法预测得到该复合果酱在20℃条件下的货架期为122~137 d。

不同产地西瓜酱挥发性风味物质及有机酸成分的对比研究

为了探究不同产地西瓜酱的挥发性风味物质,通过气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)和高效液相色谱法(HPLC)进行测定,并进行主成分分析。结果表明,山东西瓜酱、河南西瓜酱、安徽西瓜酱中共分离鉴定出74种挥发性风味物质,包括24种烯烃类、9种醇类、5种醛类、20种酯类、3种酚类、3种酮类、3种醚类和7种其他类物质,3种西瓜酱中挥发性风味物质的总质量浓度分别为9 648.74,8 560.10,4 976.02μg/g;3种西瓜酱中气味活度值(OAV)大于1的风味物质分别有26,17,22种,其中苯乙醛是对三者贡献率最大的关键挥发性风味物质;主成分分析结果表明不同产地的西瓜酱间挥发性风味物质区分明显。3种西瓜酱中共检出7种有机酸,其中含量最高的为柠檬酸,仅在山东西瓜酱中检出醋酸,其含量为242.92 mg/100 g。

响应面法优化玉米须低糖山楂酱生产工艺的研究

以玉米须、山楂为主要原料,白砂糖、柠檬酸等为辅料制作出一款带有玉米须特有风味的低糖山楂酱。通过感官评价的方法,在单因素试验的基础上进行响应面优化试验分析,确定了复合低糖果酱的最佳工艺。试验结果表明,玉米须低糖山楂酱的最佳配方为玉米须汁和山楂酱配比1∶5,添加白砂糖21%、柠檬酸0.5%、果胶0.4%。此工艺条件下制得的玉米须低糖山楂酱的品质最佳,为玉米须的开发利用奠定了基础。

响应面法优化番石榴菠萝皮银耳茶果酱配方研究

以番石榴、菠萝皮为主要原料,银耳、茶、白砂糖为辅料,研制一款无防腐剂的复合果酱。采用感官评价方法,在单因素试验的基础上,以水茶质量比、番石榴浆与菠萝皮汁质量比、银耳添加量和白砂糖添加量4个因素为自变量,通过响应面优化试验确定果酱最优配方。结果表明,番石榴菠萝皮银耳茶果酱最佳配方为:茶汤(水与茶质量比40∶1)30 g,番石榴菠萝皮浆(番石榴浆与菠萝皮汁质量比25∶1)40 g,银耳浆22 g,白砂糖8 g。在此条件下制得的果酱质地均匀,酱体黏稠适度,番石榴和菠萝的复合果香浓郁,同时兼具红茶的清香,感官评分为(92.1±1.81)分,可溶性固形物含量为68.23%±0.97%。本研究明确了番石榴菠萝皮银耳茶果酱的制备工艺配方,为新型风味果酱的研发提供理论参考。

火龙果五叶草莓复合果酱加工工艺研究

以红心火龙果、野生五叶草莓两种药食同源水果为原料,确定了火龙果五叶草莓复合低糖果酱的最佳配方。通过单因素试验和Box-Benhnken中心组合设计试验,结果表明:低糖火龙果五叶草莓复合果酱的最佳配方为火龙果和五叶草莓质量比5.32∶2、木糖醇添加量11.60%、柠檬酸添加量0.15%、果胶添加量0.30%,在此优化条件下,所得酱体呈紫红色,有光泽,甜酸适口,组织状态、涂抹性能良好,产品质量符合国家标准。

一种高效的有源照射箔条云复合干扰方法

针对箔条自卫干扰对新体制雷达的干扰能力和效果不断下降的问题,提出了一种复合干扰方法。该方法运用机载电子干扰设备接收并转发敌机载火控雷达或空空导弹制导导引头(以下简称敌方雷达)发射的信号,经由载机的干扰发射天线照射到箔条云上,箔条云对干扰信号二次辐射,被敌方雷达接收,形成假目标(不同于箔条云反射雷达信号形成的假目标),起到诱骗干扰作用。仿真计算结果表明:采用此复合干扰后,敌方雷达接收到的箔条云有效反射面积比原来提高几十倍甚至几百倍以上,从而缩短了箔条云的展开时间,增大了压制比,并验证了此方法的可行性,提高了飞机的综合干扰能力,具有较强的实用价值。

黑木耳、青椒复合果酱的研制

本试验采用黑木耳、青椒为主要原料,就黑木耳、青椒复合果酱的生产工艺、产品配方及青椒中VC的保存进行了试验研究,确定了可行的工艺流程、最佳的配方组合、较好的VC保存方法。得到了一种营养强化、风味独特的新型果酱。

低糖苹果草莓复合果酱的研制

以苹果和草莓为主要原料,辅之以白砂糖和增稠剂等配料,通过正交试验,确定了果酱的最佳工艺配方:苹果浆和草莓浆的复合比例为60∶40(g∶g),蛋白糖的添加量为0.07%,柠檬酸的添加量为0.4%,CMC-Na、海藻酸钠、黄原胶的用量分别为0.3%,0.3%,0.15%。

银耳红枣山楂复合果酱的研制

以银耳和红枣为主料,山楂作为酸味原料,研制一种复合果酱。在单因素试验的基础上,以感官评价为指标,通过正交试验确定果酱的最佳生产配方。质量为200 g的成品中,红枣:银耳质量比为5∶5(50 g∶50 g),山楂用量12 g,白砂糖11 g,熬煮时间为15 min。通过调配、熬煮、杀菌等工艺,制成色香味俱佳、酸甜适宜的复合型果酱。

菊花、洛神花复合果酱的研制

以菊花、洛神花和山楂3种药食同源材料为原料,通过单因素试验和正交试验研究一种具有保健功能的果酱。结果表明:该果酱的最佳配方是100g山楂果肉、5g洛神花、3.75g菊花、55g糖,该果酱呈紫红色,清亮透明,菊花瓣均匀分散于其中,完整饱满,酸甜适口,有浓郁的菊花和山楂香气。

槐花苹果复合果酱的研制及其定量描述分析

以槐花、苹果、山楂3种为原料,研制出一款新型复合果酱。通过单因素试验和正交试验探究苹果山楂原料质量比、槐花粉添加量、白砂糖添加量以及柠檬酸添加量等对复合果酱品质的影响。正交试验结果表明最优组合为苹果山楂原料质量比为4:1,槐花粉添加量为1.2%、白砂糖添加量为25%、柠檬酸添加量为0.20%,成品的各项指标经过检测,符合国家标准GB/T 22474—2008《果酱》。采用定量描述分析法(quantitative description analysis,QDA)对市售的两种果酱和该试验制备的槐花苹果复合果酱进行感官评定分析,证实QDA能很好地区分3种果酱产品的感官特性指标,适用于果酱产品的感官品质评价,为改善果酱品质提供参考依据。

一种面向卫星频谱监测的复合式干扰自动识别算法

针对卫星通信中经常出现的干扰难以识别的问题,提出一种基于快速独立成份分析(FICA)和支持向量机(SVM)的复合式干扰识别方法。该方法先用SVM对单一类型干扰信号建立分类模型库,并采用FICA对接收到的复合式干扰进行成分分离,再将分离后的不同成分分别输入SVM进行干扰识别。试验结果表明:该算法可在低干信比情况下对干扰信号进行准确的识别。