【摘 要】
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基于生成对抗网络（GANs）的图像数据增强方法在近年来展现出了巨大的潜力。然而生成高分辨率、高保真图像通常需要大量训练数据，这和缺乏训练数据的现状背道而驰。为解决这一问题，提出了一种能够在小样本、高分辨率图像数据集上稳定训练的条件生成对抗网络模型，并且将该模型用于数据增强。实验结果表明，在基准数据集上，该模型与当前最新模型相比能够生成更加逼真的图像并取得了最低的FID值；在图像分类任务中使用其进行
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基于生成对抗网络（GANs）的图像数据增强方法在近年来展现出了巨大的潜力。然而生成高分辨率、高保真图像通常需要大量训练数据，这和缺乏训练数据的现状背道而驰。为解决这一问题，提出了一种能够在小样本、高分辨率图像数据集上稳定训练的条件生成对抗网络模型，并且将该模型用于数据增强。实验结果表明，在基准数据集上，该模型与当前最新模型相比能够生成更加逼真的图像并取得了最低的FID值；在图像分类任务中使用其进行数据增强能够有效缓解分类器的过拟合问题。
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苦荞籽粒中含有丰富的黄酮类化合物。芦丁是苦荞黄酮的主要成分,能够提高机体的免疫能力,并对糖尿病、白内障和高血压有很好的辅助治疗的作用。但是苦荞籽粒中含有高活性的芦丁降解酶,在苦荞食品的加工过程中,会造成芦丁的大量降解,大大降低了苦荞籽粒中芦丁的营养保健价值。本研究在芦丁降解酶同工酶的凝胶检测方法的基础上,对该酶的两种同工酶的分离纯化方法及酶学特性进行了较为系统的研究.得到以下结果:苦荞籽粒中的芦丁
针对我国地下矿山掘进面对孔装药效率低的问题，开展装药路径智能优化研究。基于蚁群优化算法，引入惯性权重自适应变化粒子群算法，求解信息素启发因子α及期望值启发因子β;引入自适应信息素挥发因子ρ,根据装药路径规划问题几何特性提出自适应信息素浓度更新策略。将算法用于求解TSPLIB库中的问题，结果表明，改进算法在不同问题中求得最优解，求解精度比基本蚁群算法及几种基于蚁群算法的改进算法提高5%～9%。在实验
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近年来,随着人们生活水平的提高,高血脂、糖尿病、高血压等慢性疾病的发病率日益增加。现代医学研究表明,食用杂粮对于预防、延缓及辅助治疗这些疾病具有一定的意义。为此本文研究了膳食中较为常见的杂粮的抗氧化物质及抗氧化活性,并分析比较了杂粮体外模拟消化性能差异以及体外模拟人体胃肠道消化环境中抗氧化活性物质的释放情况,同时以主粮（大米、面粉）作为对照,旨在筛选出抗氧化活性高、消化速率低、生物利用率好的杂粮种
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苹果中的多酚类物质含量极其丰富,这种酚类物质具有很多活性功能,如抗氧化、抗癌、防龋齿、抗过敏、抑制微生物生长等。因此苹果多酚受到了越来越多的关注,成为了国内外学者的研究热点。苹果渣是苹果汁及苹果酒生产中的固体废弃物,但其中富含可提取的多酚物质,且苹果渣中多酚含量远高于苹果果肉,因此将苹果渣变废为宝,提取分离其中的多酚物质具有很大的潜在价值及经济利益。本论文初次使用磁性材料吸附分离苹果渣中的多酚物质
国内茶叶市场的迅猛发展,对茶叶废料以及陈茶叶的再利用问题引起了人们的广泛关注。本研究以传统提取茶多酚技术为基础,采用现代化的分离技术,创新改进提取及纯化工艺。以陕南茶叶末为原料,采用超声波提取法、真空耦合超声波提取法分别对茶多酚高效提取。进一步筛选出合适的大孔吸附树脂进行单体的分离纯化。1、超声波提取法最佳工艺以茶叶废料为原料,利用响应面法对提取茶多酚的工艺条件进行优化,在单因素试验基础上,根据中