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101.
名优绿茶杂交新品种“佛香3号”选育   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用人工杂交育种方法,于1980年以长叶白毫和福鼎大白茶为亲本,通过人工授粉,从杂交F1材料中单株选择,经过多年的品种比较试验、区域性试验,选育出具高香、优质、高产、抗逆性强,适制名优绿茶的杂交新品种佛香3号,适宜在云南大叶茶种地区推广种植.  相似文献   
102.
103.
104.
玫瑰扫描红外亚成像系统是利用玫瑰扫描机构和红外单元探测器构成的一种亚成像系统。提出了一种利用多元小面阵来替代单元探测器的红外亚成像系统 ,可以提高成像系统的空间分辨率和帧频。分析了系统的原理 ,并给出了系统的构成框图。此外 ,就玫瑰扫描成像系统中应用多元探测器可能出现的问题进行了讨论 ,并提出了解决方案。结果表明 ,这种多元小面阵玫瑰扫描成像系统的成本远低于焦平面阵列探测器红外成像系统 ,在性能改善后是诸如末制导炮弹等低成本应用场合的理想红外成像系统  相似文献   
105.
墨西哥香荚兰(Vanillafragrans(Salisb.)Ames(V.planifoliaAndr.))茎叶解剖学特征研究表明:香荚兰茎表皮具气孔;茎中内皮层为厚壁组织(纤维);维管茎束散生于环状厚壁内皮层所包围的基本组织中,靠近内皮层的维管束相对较小,各维管束外围具有厚壁维管束鞘细胞.香荚兰叶为等面叶,叶肉细胞无海绵组织和栅栏组织的分化.叶的气孔器仅分布在下表皮,而上表皮无气孔器.保卫细胞为肾形.  相似文献   
106.
107.
不同微波膨胀烟梗的化学感官特性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究不同来源包括产地、部位、年份、品种的烟梗原料经相同的微波膨胀工艺处理后的常规化学成分、致香成分、主流烟气(主要包括抽吸口数、焦油、烟碱及一氧化碳释放量)及感官特性差异,指导微波膨胀梗丝在产品中的配伍应用,为建立不同来源微波膨胀梗原料的品质特征评价体系及微波膨胀梗丝的工业应用提供依据。结果表明:不同产地来源的微波膨胀梗丝常规化学成分、致香成分、主流烟气存在差异。不同年份的微波膨胀梗丝间感官质量无明显差异,不同产地、品种、部位来源的微波膨胀梗丝总体感官质量存在差异。  相似文献   
108.
基于内源性致香物质和化学计量学的烟草感官评价研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用主成分分析法结合遗传算法和神经网络,建立了基于烟草内源性致香物质的感官质量评价预测模型。利用气相色谱-质谱(GC-MS)技术对超临界萃取-分子蒸馏所得烟草精油中的内源性致香组分进行定性定量分析,汇总各类致香指标后,对其进行主成分分析;以提取所得5个主成分的得分作为输入变量,感官评吸分数作为输出变量,分别使用标准BP神经网络和遗传算法(GA)优化的BP神经网络建立预测模型。对比实验结果表明,GA优化后的模型预测效果更优,其预测值与实验值间的相关系数为0.96,预测均方根误差为1.81,说明GA-BP模型具有更好的拟合能力和预测能力,该模型能有效地预测烟草精油的感官品质。  相似文献   
109.
由于中药化学对照品多数来源于动植物药材,很容易混有结构类似物,故有机杂质测定是可能影响其化学对照品赋值准确性的关键风险因素。中药化学对照品的有机杂质测定通常采用药典收载或文献报道的高效液相色谱法,这些方法通常仅规定“以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂”,无适宜色谱柱的品牌信息,或者实验室无文献所用的色谱柱品牌,而目前市场上已有800多种品牌的C18柱,生产工艺的不同导致不同品牌C18柱的选择性有差异,甚至差异显著。这很容易出现由于色谱柱选择不适宜而导致测定结果不准确的风险。该文采用国外色谱柱分类数据库指导对照品纯度考察时色谱柱的理性选择,尽可能减少色谱柱盲选可能导致的纯度结果不准确的风险。首先,用数据库挑选2根选择性差异显著的色谱柱(选择性因子F≥6)进行平行实验,以尽可能反映采用不同品牌色谱柱可能出现的分离效果差异。如果这2根色谱柱的分离效果及纯度测定结果无显著性差异,则可以交叉验证该对照品纯度测定的准确性。否则需要从数据库中选择另外1根与之前试验中分离效果更好、选择性相似的色谱柱进行纯度结果验证。在N-反式-p-对香豆酰基酪胺和表儿茶素没食子酸酯首批对照品的纯度考察中,使用了上述策略并验证了其有效性和科学性,计划推广应用至更多的中药化学对照品,特别当其可能含碱性或弱酸性化合物时,更应该尝试采用本文推荐的色谱柱选择策略交叉验证其纯度测定结果的准确性。  相似文献   
110.
针对烟草化学成分与卷烟制品香级之间确定的数学模型难以建立的问题.提出了一种基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法.方法首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.对比实验结果表明,算法在分类准确度上具有较大的优势,证明了算法的有效性·从而为烟草的香级分类提供了可靠依据.  相似文献   
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