乔瑶瑶
- 作品数：6 被引量：29H指数：3
- 供职机构：陕西师范大学食品工程与营养科学学院更多>>
- 发文基金：西安市科技计划项目国家现代农业产业技术体系建设项目陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程农业科学医药卫生化学工程更多>>
- 女贞子多糖的提取工艺及其体外抗氧化活性研究被引量：9
- 2012年
- 研究了女贞子水溶性多糖的提取工艺和体外抗氧化活性。结果表明,女贞子多糖的最佳提取工艺条件为:料液比1∶20,提取温度85℃,提取时间3 h,按该工艺条件进行提取,女贞子多糖的1次提取得率为3.18%;女贞子多糖对超氧阴离子(O2)-和对羟基自由基(.OH)具有较好的清除能力,清除能力随着浓度增加而增强,女贞子多糖具有一定的还原力,但其还原能力低于同浓度的VC。
- 王阳阳冯清清武蓉孙欣乔瑶瑶王刚刚张海生付成程
- 关键词：女贞子多糖抗氧化活性
- 采用近红外光谱技术的燕麦脂肪含量检测被引量：3
- 2016年
- 以93份燕麦样品为研究对象,对其近红外光谱数据进行预处理后通过主成分分析法提取光谱特征,采用人工神经网络技术建立燕麦中脂肪含量的合理检测模型。结果表明:反向多元散射处理(IMSC)、数学处理选择2441(即对光谱进行导数间隔点为4的二阶导数处理,一次平滑处理间隔点为4,不进行二次平滑处理)为最佳预处理方法;通过主成分分析法提取2个主成分作为原始信息的特征变量,建立的人工网络模型结构为2-17-1,该模型对验证集的测定值与预测值的相关系数为0.962 3,均方根误差为1.607 2,模型的预测准确性较好。该方法简便、快速,为燕麦脂肪的定量测定提供了一种新方法。
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- 关键词：脂肪含量近红外光谱燕麦主成分分析法光谱预处理
- 基于近红外光谱技术的燕麦营养成分检测及品种识别
- 以全国产的燕麦为试材，研究燕麦蛋白质、脂肪、β-葡聚糖、多酚含量和区分燕麦品种的近红外光谱特性，结合化学计量学，建立燕麦的预测模型。该方法为燕麦的快速测试提供理论依据，为燕麦进一步加工提供理论参考。
- 赵武奇乔瑶瑶胡新中李小平方媛张建吴忠薛姗
- 近红外光谱技术结合神经网络检测苹果咀嚼性被引量：2
- 2016年
- 以不同储藏期的135个苹果样品为研究对象,对其近红外光谱数据进行预处理并通过主成分分析法提取光谱特征,采用人工神经网络技术建立苹果咀嚼性的近红外光谱检测模型。结果表明,对苹果光谱咀嚼性的最佳光谱预处理方法是加权多元散射处理(WMSC)的光谱散射处理方法和"2441"的数学处理方法,通过主成分分析法提取3个主成分作为原始信息的特征变量,建立苹果咀嚼性检测的人工网络模型结构为3—16—1,模型对验证集预测的决定系数为0.992 4,均方根误差为0.000 108 2。近红外光谱技术能对苹果咀嚼性进行快速、无损预测。
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- 关键词：苹果无损检测近红外光谱神经网络
- 近红外光谱技术检测石榴汁中花色苷含量被引量：1
- 2015年
- 以不同产地的石榴汁样品为对象,对其近红外光谱数据进行预处理并通过小波变化处理提取光谱特征,采用遗传算法对支持向量机的三个参数进行优化,建立基于近红外光谱技术与支持向量机的石榴汁中花色苷含量检测模型。结果表明,模型对验证集的均方根误差为0.019 766,决定系数为0.999 2,模型预测性能良好。近红外光谱技术可用于石榴汁中花色苷含量的定量检测。
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- 关键词：近红外光谱石榴汁花色苷支持向量机
- 近红外光谱技术检测燕麦中蛋白质含量被引量：15
- 2016年
- 以93份燕麦样品为研究对象,比较了不同光谱预处理方法和不同回归方法对定标模型的影响,建立了定量分析燕麦中蛋白质含量的合理模型。结果表明,最佳的预处理方法:光谱散射处理为标准化处理(SNV),数学处理为2441;最佳的回归方法为改进偏最小二乘法(MPLS)。在此条件下模型对验证集的测定值与预测值的决定系数为0.954 3,均方根误差为0.160 7,模型的预测准确性良好。建立的近红外模型对燕麦中蛋白质快速测定有一定参考价值。
- 乔瑶瑶赵武奇胡新中李小平
- 关键词：近红外光谱技术燕麦蛋白质含量光谱预处理
