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题名橘仁蛋白的性能研究
被引量：1
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作者
张玲丽
马淑玲
卢奎
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机构
郑州职业技术学院生物工程系
河南工业大学化学化工学院
河南工程学院郑州
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出处
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期28-31,共4页
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基金
河南省重点科技攻关计划资助项目(0423011700)
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文摘
橘仁中蛋白质含量较高,具有很好的开发利用价值。研究发现,橘仁中粗蛋白含量为19.8%;橘仁蛋白等电点为pH 4.63;主要蛋白质亚基有7种,其中相对分子质量为27 538的亚基含量最高,为54.9%;橘仁蛋白中水溶性蛋白质含量为37.5%;在pH 4.0～8.0范围内,橘仁蛋白溶解度随pH升高而增大;中性条件下质量浓度为20 mg/mL的橘仁蛋白水溶液和同体积的大豆油乳化,乳化性可达到66%,且乳化性可稳定在50%～54%;中性条件下质量浓度为30 mg/mL橘仁蛋白水溶液的起泡性达到252.5%,且中性条件下其泡沫稳定性最好。
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关键词
橘仁蛋白
等电点
蛋白质亚基
溶解性
乳化性
起泡性
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Keywords
orange kernel protein
isoelectric point
protein subunit
solubility＇
emulsibility
foamability
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分类号
TS201.21
[轻工技术与工程—食品科学]
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题名小波-神经网络混合模型预测地下水水位
被引量：6
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作者
张建锋
刘见宝
崔树军
谢玉华
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机构
河南工程学院资源与环境学院
河南工程学院郑州市矿山环境地质灾害与防治重点实验室
河南工程学院煤矿环境地质灾害防治河南省高校工程技术研究中心
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出处
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2016年第8期18-21,共4页
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基金
国家自然基金青年基金项目(41206037)
河南省教育厅科技攻关项目(14B170011)
+1 种基金
郑州市科技发展计划项目(131PPTGG414-7)
河南工程学院博士基金项目(D2012004)
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文摘
由于过量开采地下水,华北平原的许多城市出现地下水水位持续下降趋势,由此导致了许多严重的环境问题,如地下水枯竭、地面沉降和海水入侵等。为了准确预测城市地下水水位变化,利用小波变换的多尺度分析特征,建立了小波-神经网络混合模型(以下简称"混合模型"),并研究了其在地下水水位预测中的精度。利用北京市平谷区地下水水位观测资料,分别用BP网络和混合模型对该区地下水水位进行了预测。采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和线性相关系数(R)对模型预测的精度进行度量。预测结果表明:混合模型第1至第3个月的地下水水位平均绝对误差分别是0.535,0.598和0.634 m;而BP模型的平均绝对误差分别为0.566,0.824和0.940 m。混合模型的预测误差分别为BP模型的95%,73%和67%。使用混合模型能明显提高预测的精度,显著增加有效预测时段长度。
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关键词
华北平原
过量开采
地下水水位
离散小波变换
人工神经网络
预测
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Keywords
North China Plain
over-exploitation
groundwater level
discrete wavelet transform
artificial neural network
forecasting
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分类号
P641.7
[天文地球—地质矿产勘探]
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