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柑橘功能性成分研究进展 被引量:27
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作者 张珉 钟晓红 《中国农学通报》 CSCD 北大核心 2009年第11期137-140,共4页
柑橘中富含类黄酮、类柠檬苦素、类胡萝卜素等多种功能性成分,在功能食品和药品开发方面具有广阔的应用前景。概述了柑橘中的功能性成分并对近年来柑橘中主要功能性成分的提取和检测技术进展作一综述,以期为柑橘功能性成分提取及深度开... 柑橘中富含类黄酮、类柠檬苦素、类胡萝卜素等多种功能性成分,在功能食品和药品开发方面具有广阔的应用前景。概述了柑橘中的功能性成分并对近年来柑橘中主要功能性成分的提取和检测技术进展作一综述,以期为柑橘功能性成分提取及深度开发利用提供参考。 展开更多
关键词 柑橘 功能性成分 提取 检测
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基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法 被引量:7
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作者 周新星 王典洪 孙林 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期506-513,共8页
为了提取表面缺陷图像特征,常对图像进行线性变换,但通常的wavelet变换、Gabor变换及其基函数都是预先定义和不变的,不能适应于缺陷图像的特点.为此提出基于独立成分分析(ICA)和拓扑独立成分分析(TICA)的特征提取方法,并将其应用于冷轧... 为了提取表面缺陷图像特征,常对图像进行线性变换,但通常的wavelet变换、Gabor变换及其基函数都是预先定义和不变的,不能适应于缺陷图像的特点.为此提出基于独立成分分析(ICA)和拓扑独立成分分析(TICA)的特征提取方法,并将其应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先利用ICA和TICA从缺陷集中自适应地估计出基函数和滤波器,这些基适应于缺陷图像的特点;然后用与基对应的滤波器对缺陷图像滤波,提取滤波响应作为特征向量;最后用支持向量机对样本进行分类识别.该方法建立在对缺陷集无监督学习的基础上,能够自适应地提取缺陷图像的显著特征,且计算简单,可并行处理.实验结果表明,文中方法对形状类缺陷、纹理类缺陷及其他缺陷的识别率都非常高,总体识别率可达95.52%. 展开更多
关键词 独立成分分析 拓扑独立成分分析 表面检测 特征提取 基函数 滤波器
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茶枝柑皮提取物血清药物化学的初步研究 被引量:6
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作者 李娆玲 黄庆华 +3 位作者 游明霞 甘伟发 源瀚祺 张小英 《安徽农业科学》 CAS 2012年第5期2666-2668,共3页
[目的]对茶枝柑皮提取物进行血清药物化学研究。[方法]采用HPLC方法测定分析茶枝柑皮提取物给药后的含药血清,鉴定茶枝柑皮提取物灌胃后大鼠血中移行成分。[结果]在茶枝柑皮提取物含药血清中发现了17个入血成分,其中5个为原型成分,其余... [目的]对茶枝柑皮提取物进行血清药物化学研究。[方法]采用HPLC方法测定分析茶枝柑皮提取物给药后的含药血清,鉴定茶枝柑皮提取物灌胃后大鼠血中移行成分。[结果]在茶枝柑皮提取物含药血清中发现了17个入血成分,其中5个为原型成分,其余几个可能为代谢产物。[结论]入血原型成分主要为多甲氧基黄酮川陈皮素和桔皮素等成分,深入研究其血清药物化学的表征,将有助于探索茶枝柑皮提取物的功效物质基础,探明其中的功能因子。 展开更多
关键词 茶枝柑皮提取物 入血成分 含药血清 功能因子
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植物精油提取方法、组成成分及功能特性研究进展 被引量:64
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作者 何凤平 雷朝云 +8 位作者 范建新 龚德勇 康专苗 刘荣 韩树全 罗立娜 吴小波 彭杨 明方刚 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2019年第3期307-312,320,共7页
植物精油,属植物体自身的次级代谢产物,是一类存在于植物的叶、根、皮、花和果中,可随水蒸气蒸馏,且具有一定气味的挥发性油状液体。本文对植物精油的传统提取方法及新型提取方法的原理、优缺点进行了阐述,对其检测分析技术及主要组成... 植物精油,属植物体自身的次级代谢产物,是一类存在于植物的叶、根、皮、花和果中,可随水蒸气蒸馏,且具有一定气味的挥发性油状液体。本文对植物精油的传统提取方法及新型提取方法的原理、优缺点进行了阐述,对其检测分析技术及主要组成成分进行了总结,此外,还对其功能特性进行了综述,旨在为后续植物精油的应用研究及开发推广提供一定的参考。 展开更多
关键词 植物精油 提取方法 检测分析技术 组成成分 功能特性
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基于改进YOLOv7的无人机图像铁路接触网部件目标检测方法
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作者 宋宗莹 王兴中 +3 位作者 曾杉 张正军 尹太军 柳红利 《测绘通报》 2024年第11期108-114,共7页
接触网作为电气化铁路的重要设备,为列车提供能源并保证列车正常运行。若接触网系统部件出现损坏,会威胁列车运行安全,因此对接触网部件状态进行巡检至关重要。近年来,无人机在铁路接触网重要部件状态监控任务中得到了广泛的应用。但无... 接触网作为电气化铁路的重要设备,为列车提供能源并保证列车正常运行。若接触网系统部件出现损坏,会威胁列车运行安全,因此对接触网部件状态进行巡检至关重要。近年来,无人机在铁路接触网重要部件状态监控任务中得到了广泛的应用。但无人机拍摄的接触网图像背景复杂多变、部件目标尺度变化大、小目标较多等因素导致现有检测算法对接触网部件存在误检和漏检频繁的问题。为此,本文提出了一种基于改进YOLOv7的接触网部件目标检测方法。通过引入改进感受野模块,加强网络的特征提取能力,获得更具辨别力的目标特征表示;在相邻尺度特征图的融合过程中加入改进的坐标注意力机制,突出接触网部件目标特征并抑制冗余的背景信息;采用基于Wasserstein距离的边框损失函数对原始损失函数进行改进,有效提高检测精度。在铁路接触网部件数据集上的试验表明,改进YOLOv7算法能更准确地检测无人机拍摄图像中的各类接触网部件,平均精度达97.27%,相比改进前提高了3.83%。本文算法增强了无人机对接触网重要部件状态的高精度、快速检测能力,为更好地实现无人机智能化巡检提供了技术支撑。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv7 接触网部件识别 特征提取 注意力机制 损失函数
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