【摘 要】
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信息时代以深度学习为代表的智能数据挖掘方法在当下的各个领域中发挥着重要作用,研究如何高效地利用智能数据挖掘方法从海量信息中获取有价值的信息已成为必然.通过智能数据挖掘技术实现开集声纹识别,从而达到对说话人身份的快速准确的认证具有重要的实际意义.由于传统声纹识别方法对集内和集外说话人的判别能力不足,往往会产生较高的误识率,挖掘出包含更多说话人个性特征的参数和如何计算阈值成为开集声纹识别的瓶颈问题.为
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信息时代以深度学习为代表的智能数据挖掘方法在当下的各个领域中发挥着重要作用,研究如何高效地利用智能数据挖掘方法从海量信息中获取有价值的信息已成为必然.通过智能数据挖掘技术实现开集声纹识别,从而达到对说话人身份的快速准确的认证具有重要的实际意义.由于传统声纹识别方法对集内和集外说话人的判别能力不足,往往会产生较高的误识率,挖掘出包含更多说话人个性特征的参数和如何计算阈值成为开集声纹识别的瓶颈问题.为此,本文采用三层受限玻尔兹曼机堆叠而成的深度置信网络作为深度声学特征提取器,将24维的基本声学特征梅尔频率倒谱系数映射到256维特征空间,得到包含更多说话人个性特征的深度声学特征参数,进一步研究得到开集自适应阈值计算算法.第一种计算阈值方法:通过高斯混合模型计算深度声学特征的相似度值,使用OTSU算法计算相似度值的最大类间方差,当类间方差最大时,此时的相似度值为最佳阈值.第二种计算阈值方法:对传统SVDD的优化目标进行改进,提出了计算阈值的MSM-SVDD模型,通过增加目标说话人样本和非目标说话人样本间的软间隔最大化正则项来调整决策边界.在保证超球体积最小化的同时,将决策边界向非目标说话人样本偏移,从而提高了对目标说话人测试样本正确接受的泛化能力.并分析了模型参数对识别效果的影响.经实验测试,本文提出的基于深度学习的计算阈值算法具有更低的误拒率和误识率,并且对集外说话人能有效拒识.
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以沙米粉、杂粮粉、杂豆粉和填充粉为主要原料,采用D-最优混料试验设计方案,研究了不同原料复配比例对沙米复合代餐粉感官评分的影响,建立复配比例与感官评分之间的回归模型,考察了配方中各原料的相互效应,获得了最佳配方.具体配方为:沙米粉22％、杂粮粉39％、杂豆粉35％、填充粉4％.在此配方条件下,对代餐粉的蛋白质营养价值进行评价分析,代餐粉的氨基酸比值系数分(SRCAA)和必需氨基酸指数(EAAI)分别为82.02和63.14,蛋白质营养较好.结合生物价(BV)、营养指数(NI)和SRCAA与EAAI指标综合
为了优化速冻乌龙头芽加工工艺,通过单因素实验考察了漂烫液pH、漂烫时间、速冻温度对速冻乌龙头芽解冻后色泽(△E值)和汁液流失率的影响,同时采用响应面分析法(Response Surface Methodology,RSM)优化速冻乌龙头芽加工工艺.结果表明:各因素对△E值和汁液流失率的影响程度由大到小依次均为漂烫液pH>漂烫时间>速冻温度,优化出最佳工艺条件为:漂烫液pH7.50,漂烫时间4.00 min,速冻温度?30.00℃,在该条件下得到速冻乌龙头芽的△E值为22.58,汁液流失率为21.94％,与
以蒲公英橡胶草根为原料,采用超声提取的方式,通过单因素实验和响应面试验探究了超声功率、提取时间、超声温度、液料比对蒲公英橡胶草菊糖提取率的影响,得到蒲公英橡胶草菊糖提取的最佳工艺为:超声功率230 W、超声时间34 min、超声温度61℃、液料比30:1(mL:g),菊糖提取率为20.14％±0.19％.采用氢氧化钙-磷酸法、三氯乙酸法、Sevage法进行脱蛋白纯化,得出氢氧化钙-磷酸法的效果最好,其蛋白清除率达90.78％,菊糖损失率为26.44％.将菊糖粗提液经蛋白纯化、脱色、旋蒸、醇沉及真空冷冻干燥
以冰岛刺参内脏团蛋白为原料,利用复合蛋白酶酶解制备抗氧化肽.在单因素实验基础上,通过响应面法优化酶解工艺条件,并分析其抗氧化活性、分子量分布和氨基酸组成.结果表明,最佳工艺条件为底物质量分数4.4％,加酶量4887 U/g,pH7.0,酶解温度56℃,酶解时间4.2 h,在该条件下,2 mg/mL酶解产物的DPPH自由基清除率可达89.18％±0.11％,0.5 mg/mL酶解产物的ABTS自由基清除率和Fe2+螯合率分别为68.11％±0.12％、72.59％±0.08％,1.5 mg/mL酶解产物的羟
利用抗坏血酸协同过氧化氢法降解褐藻多糖,以DPPH自由基清除率为指标,通过工艺优化得到最佳降解条件,然后用超滤技术将降解产物进行分级,获得不同分子量组分,并分析其DPPH自由基清除率、保湿效果,酪氨酸酶抑制率等活性.正交试验结果表明,最佳降解条件为H2O2-VC浓度20 mmol/L、降解温度45℃、降解时间3 h,在此条件下获得的降解产物的DPPH自由基清除率达到61.23％,降解产物得率为73.16％.电泳结果表明,降解后的褐藻多糖的条带明显出现在低分子量区.利用超滤系统将降解产物分级为30 kDa四
为优化猴头菌液体发酵产多糖、核苷、总萜的培养工艺,探究其抗氧化活性.以三种活性成分产量为指标,通过单因素实验筛选出合适的碳源、氮源、温度、转速、pH、接种量,以采用熵权法赋权计算3种活性成分产量的综合评分为响应值,通过Box-Behnken建立数学模型确定猴头菌液体发酵最佳条件,对发酵产物进行抗氧化活性评价.结果表明:最佳碳源为可溶性淀粉和玉米粉,氮源为酵母浸粉和山药汁,温度23.5℃,转速128 r/min,pH5.9,接种量8.5％,在该条件下,猴头菌液体发酵条件的综合评分为2.090,与模型预测综合
为了探索甜叶菊有效成分积累规律,本研究采用高效液相色谱法测定了在2018年7月24日至10月16日甜叶菊谱星6号叶中甜菊糖苷、绿原酸类和类黄酮含量的变化;采用壳聚糖季铵盐、壳聚糖盐酸盐、白色聚合氯化铝、黄色聚合氯化铝、硫酸亚铁+氢氧化钙等5种絮凝剂对甜叶菊水提液进行澄清处理,通过分析水提液澄清率及3种甜菊糖苷和6种绿原酸类在澄清液中的保留率,探索甜叶菊水提液的澄清方法.结果表明,甜叶菊叶片生物量积累呈上升趋势;各甜菊糖苷的含量变化幅度小;绿原酸类及类黄酮成分的积累与生长期密切相关,含量呈现降低-升高-稳定
随着生产规模的日益扩大,生产过程中产生的数据量越来越多,维度越来越高.统计过程控制的目的是有效利用失控状态的质量特性识别可能出现的异常情况.但在高维数据流情况下,受到原始数据中无关信息的影响,传统过程控制图的效果一般,不能及时识别异常.为了提高监控效率,本文对WAMCUSUM控制图进行改进,提出基于WAMCUSUM图的高维数据流异常监控模型.该模型的核心思想是在WAMCUSUM图的基础上分别引入主
为了提高黄浆水的附加值和利用率,缓解排放黄浆水带来的环境污染,本文对黄浆水中的可溶性固形物进行絮凝处理.在单因素实验基础上结合响应面法对黄浆水中可溶性固形物的絮凝工艺进行优化,并且对絮凝前后黄浆水进行了蛋白质和总糖含量测定、生化需氧量和化学需氧量测定以及代谢组学测定.实验结果表明,絮凝沉降黄浆水可溶性固形物最佳工艺参数为:壳聚糖添加量为0.54 mg/mL,海藻酸钠添加量为0.24 mg/mL,pH为4.4,温度为47℃,此时黄浆水可溶性固形物沉降率为(46.26％±0.38％);蛋白质含量下降40.68
以木薯淀粉为原料,通过超声波搅拌制备淀粉纳米颗粒,采用扫描电镜、激光纳米粒度仪、X-射线衍射进行表征.在淀粉纳米颗粒的沉降阶段中,以0.7 mg/mL的山奈酚醇溶液作为非溶剂相,同步对山奈酚包埋,制备山奈酚淀粉纳米颗粒.探索乙醇浓度对山奈酚包埋率的影响,考察包埋体系对山奈酚释放率和稳定性的影响.结果表明,乙醇浓度在60％时形成淀粉纳米颗粒,形貌较好,尺寸均匀分布在50～200 nm之间;乙醇浓度低于40％时生成V型淀粉颗粒.乙醇浓度为30％时,山奈酚的包埋率最高,可达62.94％,包埋量为3.78 mg/