【摘 要】
：
光照对悬浮培养的玫瑰茄细胞生物量无影响。随着光照强度增大，玫瑰茄细胞合成花青素的量增加，光照强度３１．０ｗ／ｍ２为饱和光照强度，超过该强度，玫瑰茄细胞合成花青素的量不再进一步增加；可见光中蓝光（４２０～５３０ｎｍ）是促进玫瑰茄细胞合成花青素最有效单色光，光强为３０．０ｗ／ｍ２，接种量为０．２ｇ湿细胞的５０ｍｌ培养液经１６ｄ培养，花青素产量为８．９７ｍｇ／５０ｍｌ，高出相同光照强度全色光下的６．５３
论文部分内容阅读
光照对悬浮培养的玫瑰茄细胞生物量无影响。随着光照强度增大，玫瑰茄细胞合成花青素的量增加，光照强度３１．０ｗ／ｍ２为饱和光照强度，超过该强度，玫瑰茄细胞合成花青素的量不再进一步增加；可见光中蓝光（４２０～５３０ｎｍ）是促进玫瑰茄细胞合成花青素最有效单色光，光强为３０．０ｗ／ｍ２，接种量为０．２ｇ湿细胞的５０ｍｌ培养液经１６ｄ培养，花青素产量为８．９７ｍｇ／５０ｍｌ，高出相同光照强度全色光下的６．５３ｍｇ／ｍｌ；黄光和绿光分别有一定的促进作用。当黑暗下的培养时间不超过８ｄ，后期经过不少于８ｄ的光照可以诱
其他文献
本文描述了一种基于直线Ｈｏｕｇｈ变换的局部参数曲线矢量化技术．在极坐标空间构造曲线的Ｈｏｕｇｈ函数，并将函数分解为变换项和核项，提供了参数空间的自然分解，根据其图形属性消除一项参数而求解另一项参数，运用投点算法实现工程图中折线、曲线的矢量化．
本文提出了一种基于细胞神经网络(CellularNeuralNetworkorCNN)和多层感知机(MultiLayerPerceptronorMLP)构成的组合神经网络进行手写体数字识别的系统及VLSI的实现.该系统首先由CNN从归一化为20×20的字符图像的水平与垂直方向以及两个对角线上逐行进行相邻单元检测(ConnectedComponentDetectororCCD),并把检测到的特征进行
模糊聚类是非监督模式分类的一个重要分支，在模式识别和图像处理中已经得到了广泛的应用、但现有模糊聚类算法大都需要聚类数的先验知识，而且对初始化极为敏感，从而限制了它们的实际应用此外对于多类原型样本集的聚类分析，还需要事先已知原型的类型及相应数目．为了克服这些限制，本文提出～种聚类原型先验知识的获取方法，并用来初始化多类原型模糊聚类，取得了较好的效果．
针对经典方法对 Ｓ Ｎ Ｒ 低的医学图像存在噪声过度放大及伪像产生问题，本文在精细尺度上，根据信号与噪声的 Ｗ Ｔ 相位在相继尺度上关联性的不同进行去噪．在大尺度上，则采用 Ｓｅｍｉｓｏｆｔ 阈值法对 Ｄ Ｗ Ｔ 系数进行快速缩减去噪．根据人眼的视觉特性对 Ｗ Ｔ 系数的增益进行非线性的自适应控制．较之经典方法，本文方法具有增强图像视觉效果佳，无伪像产生的优点．且在噪声抑制、保边沿及增强各种细节上
研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法，即对小波域（传统分形编码在空间域进行）图象进行分形编码．解决了传统分形编码收敛条件苛刻、解码步数难以确定的问题；同时又提出了类拟四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法，结合小波系数的分层量化算术编码，几乎可以准确地控制压缩倍数，解决了传统分形压缩倍数难以控制的问题．并且通过自动调整阈值的大小，找到小波域图象的最佳小波树分割，也就是找到了小波系数和分形系数
设计了一种用于手写字符在线识别的多级分类器模型。在该模型中，通过对四个独立的分类算法进行集成，将脱机方法与联机方法，神经网络方法与传统方法有机地结合起来构成一个完整的手写字符在线识别系统．理论分析和实验结果表明，该集成系统比单一系统具有明显的优越性。
本文在分析人工神经网络理论和图象处理及其特征提取理论的基础上，探讨了网络结构、特征编码、算法的实现、学习样本的收集、网络参数的选择及ＢＰ算法缺陷等问题，设计并实现了一种基于神经网络的字符识别系统。并针对ＢＰ算法的缺陷问题提出改进方法并得以实现，提出建立奇异样本特征库的方法使学习的效率大大的提高。实践证明采用改进型ＢＰ算法的三层前向无反馈神经网络进行手写字符识别是完全可行和实用的。
把多分辨分析思想与传统的 Ｋａｌｍ ａｎ 滤波的方法结合起来，建立了一个基于单传感器多模型的多分辨机动目标跟踪融合算法。
双脉冲 Ｅ Ｓ Ｐ Ｉ技术中的高速图象采集同步控制系统是实现双脉冲 Ｅ Ｓ Ｐ Ｉ的关键之一，提出并实现了一种新的高速图象采集同步控制方法，此法比传统方法的误采率大大降低。
根据岩芯铸体薄片图象特点，提出了用颜色空间作为特征空间，利用统计模式识别的监督分类方法，根据最小距离法则来对彩色图象进行真彩色二值化分割。实际结果证明该方法具有快、有效和准确的特点，对于彩色岩芯图象的分割处理十分有效