基于动态指纹图谱的奶粉中糊精添加量检测方法

采用动态非线性化学指纹图谱法对奶粉中添加的糊精进行定量分析。利用"硫酸-硫酸锰-丙酮-溴酸钠"为振荡体系,先向奶粉中添加不同量的糊精,配成掺杂糊精的奶粉标样。通过非线性化学指纹图谱法对奶粉标样进行测定,运用最小二乘法,分别拟合其诱导时间和停波时间相对于奶粉中添加糊精含量之间的一元线性关系,可求出奶粉中添加的糊精含量。实验表明,当奶粉中添加的糊精质量分数在0~30%范围内时,糊精含量与诱导时间及停波时间线性关系良好,决定系数R^2为0.997 2~0.999 1,回收率为94.00%~104.89%,相对标准偏差为0.17%~1.17%,检测范围为0~30%,检出限为1.3×10^(-3)~4.7×10^(-3)mg/g。方法准确度高,操作简单,是一种切实可行的测定奶粉中添加糊精的方法,也可作为复杂样本中其他成分定量分析借鉴的方法。

指纹痕迹在刑事案件侦破中应用分析及体系构建——以静动态变化轨迹为切入点

指纹痕迹具有唯一性、稳定性和可识别性等特性。当前的指纹检验工作存在指纹采集入库质量不高、过度依赖“比对系统”、管理制度不够完善与指纹检验人员缺乏一定的专业技能等问题。现有指纹检验实践中主要运用的是指纹的静态属性,忽视了动态指纹案件的重要性。应加强指纹痕迹检验专业的教育培训,构建指纹痕迹检验人员激励机制,完善指纹检验工作的信息化建设,构建指纹检验管理体系。

动态指纹图谱法检测奶粉中添加的糊精和尿素

采用动态非线性化学指纹图谱法,对奶粉中同时添加的糊精和尿素进行定量分析。利用"硫酸铈铵-丙二酸-硫酸-溴酸钠"为振荡体系,通过经典最小二乘法,可以获得奶粉中添加的糊精和尿素的含量,与相应奶粉的动态指纹图谱的诱导时间之间的多元线性回归方程。通过该方程可以求出奶粉中同时添加的糊精和尿素的含量。结果表明,在混合奶粉中,糊精与尿素含量的相对标准偏差RSD为0.68%～3.36%,回收率为99.17%～100.18%,检出限分别为8.00μg/g和9.80μg/g。该方法准确可靠,操作简便快捷,是一种切实可行的同时检测奶粉中添加的糊精和尿素的方法。

基于5组分测定和6波长高效液相色谱指纹谱的双标定量指纹法建立六味地黄丸对照指纹图谱动态技术标准研究

目的建立双标定量指纹法精确恢复对照指纹图谱(RFP)理论和方法,实现动态指纹图谱标准的校正和复原。方法用RP-HPLC法对LWDHW中5组分进行定量分析和建立其6波长定量指纹图谱研究。结果利用HPLC-DAD在最大吸收波长处同时测定了没食子酸、5-羟甲基糠醛和丹皮酚含量,结合等吸收双波长消去法对色谱峰完全重叠的芍药苷和马钱苷进行同时定量测定,建立210、230、246、265、280和310nm LWDHW-HPLC指纹谱,用均值法整合6波长HPLC定量指纹谱。以5组分测定和6波长指纹谱鉴定结果分别聚类分析比较不同厂家产品质量差异,结果以后者更为准确可靠,在此基础上建立LWDHW双标定量指纹法技术标准。结论基于多指标定量分析和平行多波长高效液相色谱指纹谱的双标定量指纹法能够找到产生RFP的标准制剂和实现实时随行定量检测LWDHW指纹图谱。这一方法再现了中药指纹图谱标准,为中药指纹图谱工业化整体定量控制中药质量建立了可行技术方法,是中药指纹图谱评价方法发展历程中的一次技术飞跃。

基于动态小波指纹的冰孔隙率测量方法研究

针对飞机结冰情况下的冰孔隙率测量问题,提出并评估了一种基于动态小波指纹技术的超声波孔隙率测量方法。通过理论模型和有限元仿真分析了超声纵波的传播过程,阐述了孔隙大小等因素对孔隙率测量的影响机理。结合20块冰样品的60组超声波测量数据,生成了小波指纹图像,并提取了11维关键特征。基于主成分分析和多项式拟合,所实现的孔隙率测量均方根误差(Root mean square error,RMSE)达到1.144%,说明本文方法比传统的峰值拟合方法更稳定、准确。

基于多模态特征的新型电力系统终端无线指纹提取与识别

随着新型电力系统的不断发展,设备在开放环境中存在被假冒攻击的可能。常见的应对方式是基于无线信号指纹的识别技术,在物理层面保证设备的安全性。然而,由于无线信号的不稳定性,导致对终端设备的识别准确率较低。针对上述问题,文章提出了一种基于多模态特征的新型电力系统终端无线指纹提取与识别方法。通过融合无线信号的时域特征和频域特征构建动态指纹数据库,形成一种基于多模态特征的新型电力系统无线终端设备识别认证的方法,实现了稳定的无线终端指纹提取,可以有效在无线设备接入时和无线设备持续通信期间对无线设备进行识别认证,保证无线设备的安全可靠运行。通过不同场景下的实验结果表明,使用帧响应时间间隔作为时域特征和信道状态信息作为频域特征的多域融合方法进行无线设备识别,可以显著提高计算的准确性和稳定性,识别率达到95%以上。

SaaS云环境下基于容器指纹匿名的网络欺骗方法

随着云计算技术在各重点行业领域的普及推广和企业级SaaS业务规模不断扩大,云环境的安全问题也日益突出。针对目标云资源的定位是网络攻击的前置步骤,网络欺骗技术能够有效扰乱攻击者网络嗅探获得的信息,隐藏重要网络资产的指纹信息(服务端口、操作系统类型等)。然而由于虚假指纹和真实设备之间往往存在对应关系,高级攻击者可以通过多维信息定位到伪装过的目标设备。基于容器指纹匿名的欺骗方法的原理是试图将重要的敏感业务隐藏到大量普通的非敏感业务中,利用多种欺骗技术的组合来对抗网络侦察。批量处理的匿名算法会损失云服务快速便捷的特性,云服务需要采用一种实时强的连续匿名方法。为应对重要云资源被定位追踪的问题,本文提出一种基于容器指纹匿名的网络欺骗方法,通过修改云资源池中容器的指纹满足匿名化标准,制造虚假的云资源视图,提高攻击者网络侦查与嗅探的难度。为降低容器指纹修改的开销和可能导致服务延时,提出一种基于语义等级的范畴属性度量方法,并作为容器指纹匿名算法的优化目标。鉴于需要修改伪装的容器指纹信息是一个持续产生的数据流,为实现容器指纹的实时在线快速匿名,提出一种基于数据流匿名的动态指纹欺骗算法CFDAA,通过时延控制和簇分割实现容器指纹的快速修改,保证在线容器始终满足k-匿名和l-多样性。实验结果表明,所提方法能够在开销可控的情况下,有效提高攻击者定位目标云资源的难度。

总量统计矩法与主成分分析对红花HPLC指纹图谱的考察

目的:探讨不同来源红花动态指纹图谱规律及适合中药(复方)多成分质量控制的综合评价方法。方法:收集不同来源红花样品32批,以羟基红花黄色素A为对照,RP-HPLC方法建立红花药材指纹图谱,采用总量统计矩相似度法和主成分分析进行评价分析。结果:32批样品中符合2010年版《中国药典》标准的红花20批,总量统计矩法计算其AUCT,MCRTT,VCRTT的平均值分别为4 454 mV.s-1,27.89 min,305.49 min2,RSD分别为22%,4.69%,7.32%;总量统计矩相似度法分析20批合格样品结果为:共有特征峰37个,以5号样品为对照,相似度范围为0.82～0.99,相似度平均值为0.94,RSD5.03%;主成分分析选出7个主因子,其总贡献率为88.72%。结论:总量统计矩相似度法与主成分分析相结合可综合分析红花药材质量及动态变化规律,是一种适合中药质量控制的评价方法。