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基于FT-RAMAN结合OPLS-DA方法的薰衣草精油辨别分析

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计算机与应用化学 2018年第8期35卷 638-644页

作者：唐军韩凯乐新疆大学理化测试中心新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市830046 新疆伊犁紫苏丽人生物科技有限公司新疆维吾尔自治区伊宁市835000

为实现薰衣草精油品种来源快速鉴别的需要,以新疆伊犁地区主要种植的三个薰衣草精油品种为研究对象,基于傅利叶拉曼光谱分析测试技术,先对光谱散射强度数据多元散射校正(MSC)后进行方差分析,找到光谱数据变异最大的三个波长段。然后以... 详细信息

为实现薰衣草精油品种来源快速鉴别的需要,以新疆伊犁地区主要种植的三个薰衣草精油品种为研究对象,基于傅利叶拉曼光谱分析测试技术,先对光谱散射强度数据多元散射校正(MSC)后进行方差分析,找到光谱数据变异最大的三个波长段。然后以二进制方式设定薰衣草精油三个品种变量后,采用正交信号校正(OSC)方法预处理拉曼强度数据,进而构建出不同品种来源的薰衣草精油正交偏最小二乘法(OPLS-DA)识别模型,C-197(2)、法国蓝、H-701三个品种模型的校正均方根残差(RMSEE)分别为0.1096、0.1508、0.1536,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.1745、0.2394、0.2357,预测均方根残差(RMSEP)分别为0.1965、0.1852、0.1875,未知样本的识别率达到100%,模型效果稳健且准确。通过拉曼光谱结合OPLS-DA分析方法,能够作为薰衣草精油原料质控的一个快速可行方法。

关键词：薰衣草精油傅利叶拉曼光谱正交偏最小二乘辨别分析

近红外光谱结合BP神经网络法快速分析薰衣草精油中主要成分

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安徽农业科学 2019年第3期47卷 189-192,195页

作者：唐军廖享韩凯乐新疆大学理化测试中心新疆乌鲁木齐830046 新疆伊犁紫苏丽人生物科技有限公司新疆伊宁835000

[目的]建立薰衣草精油主体成分的快速测定模型,以满足中国薰衣草精油质量标准体系中对化学成分分析的要求。[方法]采用近红外光谱方法结合BP神经网络快速测定薰衣草精油中芳樟醇和乙酸芳樟酯的含量,在7 000～4 000 cm^(-1)波数范围内,... 详细信息

[目的]建立薰衣草精油主体成分的快速测定模型,以满足中国薰衣草精油质量标准体系中对化学成分分析的要求。[方法]采用近红外光谱方法结合BP神经网络快速测定薰衣草精油中芳樟醇和乙酸芳樟酯的含量,在7 000～4 000 cm^(-1)波数范围内,薰衣草精油化学信息量比较丰富且噪音低,可作为分析区间。通过间隔偏最小二乘方法(iPLS)选择与测定指标相关性高的近红外波长段集合,分别得到乙酸芳樟酯和芳樟醇的185个定量分析用波长点数据集,对BP神经网络参数优化后,建立新疆薰衣草精油中芳樟醇和乙酸芳樟酯的iPLS-BP神经网络快速近红外定量分析模型。[结果]采用方法的芳樟醇和乙酸芳樟酯测定系数分别为0.972 91和0.946 90,预测结果与GC-MS分析的相对误差分别小于2.45%和2.85%。[结论]定量分析模型能够很好地快速测定薰衣草精油中乙酸芳樟酯、芳樟醇含量,具有良好的预测能力,可为新疆薰衣草精油主要成分的快速定量分析提供一种新的有效方法。

关键词：薰衣草精油傅利叶近红外光谱 BP神经网络

自动顶空进样-气相色谱-质谱法测定薰衣草中挥发性成分

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分析科学学报 2020年第3期36卷 395-399页

作者：李紫薇李芳粟有志管永正罗新泽韩凯乐张学超伊犁师范大学化学与环境科学学院新疆伊宁835000 伊宁海关技术中心新疆伊宁835000 伊犁紫苏丽人生物科技有限公司新疆伊宁835000 伊犁州农业科学研究所新疆伊宁835000

建立了自动顶空进样气相色谱-质谱联用测定薰衣草中挥发性成分的方法。样品加入1.0 g NaCl研磨后,迅速转移至顶空瓶,加入10 mL水,立即密封。经HP-INNOWAX毛细管色谱柱(60 m×0.25 mm×0.25μm)分离,气相色谱-质谱法定性(带NIST谱图),面... 详细信息

建立了自动顶空进样气相色谱-质谱联用测定薰衣草中挥发性成分的方法。样品加入1.0 g NaCl研磨后,迅速转移至顶空瓶,加入10 mL水,立即密封。经HP-INNOWAX毛细管色谱柱(60 m×0.25 mm×0.25μm)分离,气相色谱-质谱法定性(带NIST谱图),面积归一化法定量。考察了样品前处理方法、制备溶剂、水浴温度、盐效应、程序升温等因素对实验结果的影响,测定了4个品种薰衣草花中的40种挥发性成分相对百分含量,相对标准偏差为0.2%~1.9%(n=6)。新建方法操作简单,快速、高效、自动化程度高,可用于薰衣草花中挥发性成分的快速分析。

关键词：顶空进样气相色谱法薰衣草挥发性成分

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伊犁河谷有机薰衣草栽培技术

中国野生植物资源 2013年第5期32卷 59-61页

作者：韩凯乐张卫明杨建新焦子伟伊犁紫苏丽人生物科技有限公司新疆伊宁835000 南京野生植物综合利用研究院江苏南京210042 伊犁师范学院化学与生物科学学院新疆伊宁835000

新疆伊犁河谷薰衣草种植面积占到全国全国人工栽培种面积的95%,被誉为中国的"薰衣草之乡"。而且,伊犁河谷气候独特,自然资源丰富,工业污染源较少,绿色有机产业发展得天独厚。从有机薰衣草产地环境要求、繁育、施肥、除草、灌水以及病虫... 详细信息

新疆伊犁河谷薰衣草种植面积占到全国全国人工栽培种面积的95%,被誉为中国的"薰衣草之乡"。而且,伊犁河谷气候独特,自然资源丰富,工业污染源较少,绿色有机产业发展得天独厚。从有机薰衣草产地环境要求、繁育、施肥、除草、灌水以及病虫害防治等方面进行了详细论述,为伊犁河谷有机薰衣草栽培种植提供理论依据和技术支撑。

关键词：栽培技术有机薰衣草伊犁河谷

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薰衣草精油环糊精包合物释放过程的紫外分析

现代食品 2018年第15期3卷 92-96页

作者：唐军韩凯乐管雪丽岳霞霞新疆大学理化测试中心新疆乌鲁木齐830046 新疆伊犁紫苏丽人生物科技有限公司新疆伊宁835000

为了建立紫外-可见分光光度法测定薰衣草精油环糊精包合物中精油含量的方法,并进一步了解薰衣草精油羟丙基-β-环糊精包合物中精油分子的释放情况,本文以无水乙醇作为溶剂提取包合物中的精油,于280 nm处测定精油的吸光度。通过标准曲线... 详细信息

为了建立紫外-可见分光光度法测定薰衣草精油环糊精包合物中精油含量的方法,并进一步了解薰衣草精油羟丙基-β-环糊精包合物中精油分子的释放情况,本文以无水乙醇作为溶剂提取包合物中的精油,于280 nm处测定精油的吸光度。通过标准曲线法对包合物中的薰衣草精油进行定量分析,并对薰衣草精油环糊精包合物进行释放过程研究。结果表明,检测浓度在0.20~1.0μL/mL,精油含量与吸光度线性关系良好(R=0.999 92),平均回收率为99.8%,相对标准偏差RSD=0.93%,通过紫外定量的结果也说明羟丙基-β-环糊精包合精油效果较好,精油释放较为缓慢。紫外方法简便、稳定,能准确测定包合物中精油的含量和包合物制备的质量控制,也能够通过此方法深入评价精油被包埋后的释放性能,为薰衣草精油产品的研发与应用提供理论支撑。

关键词：薰衣草精油羟丙基-β-环糊精紫外光谱法释放

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薰衣草茎叶中几种有机酸的含量测定

中国野生植物资源 2020年第11期39卷 34-38页

作者：谭周倩钱骅黄晓德韩凯乐杨建新赵伯涛南京野生植物综合利用研究院江苏南京211111 新疆伊犁紫苏丽人生物科技有限公司新疆维吾尔自治区伊宁835000

建立了高效液相色谱法(HPLC)同时测定薰衣草茎叶中熊果酸、齐墩果酸、绿原酸、迷迭香酸含量的方法。结果表明:通过精密度、稳定性、重复性、加样回收试验,确定仪器精密度良好、样品溶液稳定、方法可靠。测得薰衣草茎叶中熊果酸、齐墩果... 详细信息

建立了高效液相色谱法(HPLC)同时测定薰衣草茎叶中熊果酸、齐墩果酸、绿原酸、迷迭香酸含量的方法。结果表明:通过精密度、稳定性、重复性、加样回收试验,确定仪器精密度良好、样品溶液稳定、方法可靠。测得薰衣草茎叶中熊果酸、齐墩果酸、绿原酸和迷迭香酸含量分别为1.78%、0.34%、0.31%和0.48%,可为薰衣草的综合利用提供基础数据。

关键词：薰衣草茎叶有机酸 HPLC 含量测定

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一类非牛顿微极流方程组的拉回渐近行为

一类非牛顿微极流方程组的拉回渐近行为

作者：陈凯乐长江大学

学位级别：硕士

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发动机缸盖机体连接螺栓螺纹松动机理研究

发动机缸盖机体连接螺栓螺纹松动机理研究

作者：韦凯乐中北大学

学位级别：硕士

基于Transformer和CNN的图像分割算法研究

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基于Transformer和CNN的图像分割算法研究

作者：张凯乐北方工业大学

学位级别：硕士

图像语义分割是计算机视觉领域的重要研究分支。近年来,基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法取得了很大的进展。同时,基于Transformer的深度学习算法在图像分割领域也有着很好的表现。考虑到CNN结构可以有效地获取图像局部特征的依赖关... 详细信息

图像语义分割是计算机视觉领域的重要研究分支。近年来,基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法取得了很大的进展。同时,基于Transformer的深度学习算法在图像分割领域也有着很好的表现。考虑到CNN结构可以有效地获取图像局部特征的依赖关系,Transformer结构可以很好地对图像全局特征的依赖关系进行建模,故可将二者结合以获得高性能的分割网络。然而,如何结合二者优点,设计出性能优异、计算成本低的语义分割网络是该领域的关键问题和挑战。针对以上问题,本文设计了一种基于CNN和Transformer的实时语义分割算法,主要工作总结如下:(1)本文提出的融合CNN和Transformer的图像分割算法,采用编解码结构的图像分割框架,为了有效结合Transformer可以提取全局特征信息的优势,在CNN编码模块后加入轻量级Transformer编码模块,通过其高效多头注意力机制和多层感知器结构来反映图像复杂的空间变换和特征长距离依赖关系。同时,本算法设计了一个基于金字塔池化的特征融合模块,采用多尺度的池化方法对CNN和Transformer编码器提取到的特征进行筛取,并整合不同尺度的特征,有效地聚合了不同区域的上下文信息。本文算法在解码器部分设计了基于多种注意力机制的特征融合模块,该模块通过空间注意力机制和通道注意力机制的特点来融合不同的特征,并使用坐标注意力机制来强化特征的坐标信息。(2)本文在Cityscapes和Camvid数据集上设计实验并对实验结果进行分析。在Cityscapes数据集上对本文算法设计的各个模块进行消融实验,实验结果验证了算法中各模块的有效性。然后在两个数据集上设计了与当前语义分割任务下主流算法的对比实验,实验结果表明本文算法在Cityscapes验证集上的分割精度m Io U可以达到78.7%,推理速度为173.2帧/秒,在分割精度和速度上均获得了具有竞争力的结果。最后,在两个数据集上设计模型的可视化实验,对模型的预测图像进行分析,实验结果很好地体现了本文算法的优秀性能。

关键词：实时语义分割编解码结构注意力机制 Transformer