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芒果核仁油理化特性及其开发利用研究进展
被引量：
3
1
作者
涂行浩
马会芳
+4 位作者
魏芳
谢亚
吕昕
陈洪
杜丽清
《热带作物学报》
CSCD
北大核心
2020年第11期2353-2363,共11页
芒果核仁是芒果加工的副产物,其中脂肪含量达9.0%~13.1%(干基),从中提取的核仁油是一种优质油脂,具有较高的营养价值及开发利用前景。本文主要从芒果核仁油理化性质、脂质组成及开发利用等方面总结归纳近年来的科学研究进展,并与可可脂...
芒果核仁是芒果加工的副产物,其中脂肪含量达9.0%~13.1%(干基),从中提取的核仁油是一种优质油脂,具有较高的营养价值及开发利用前景。本文主要从芒果核仁油理化性质、脂质组成及开发利用等方面总结归纳近年来的科学研究进展,并与可可脂、类可可脂的甘油三酯组分进行对比分析,明确了芒果核仁油研究中存在的问题,并给出合理建议。
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关键词
芒果核仁油
理化性质
开发利用
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职称材料
利用图像分析和深度学习预测油菜籽中总酚含量
被引量：
1
2
作者
黄晓琛
张凯利
+4 位作者
肖华明
刘元杰
赵志聪
陈洪
魏芳
《食品安全质量检测学报》
CAS
北大核心
2023年第19期29-36,共8页
目的建立了一种结合图像分析和深度学习的油菜籽中总酚含量的快速预测方法。方法利用VGG19网络进行油菜籽图像籽粒特征的提取,通过多个卷积层来学习油菜籽图像的特征,并建立了回归模型用于预测油菜籽的总酚含量。共收集了100种油菜籽样...
目的建立了一种结合图像分析和深度学习的油菜籽中总酚含量的快速预测方法。方法利用VGG19网络进行油菜籽图像籽粒特征的提取,通过多个卷积层来学习油菜籽图像的特征,并建立了回归模型用于预测油菜籽的总酚含量。共收集了100种油菜籽样本,将油菜籽样本按照3:1的比例划分为训练集和测试集,利用均方损失函数(MSELoss)和决定系数(r^(2))评估模型预测准确性。结果测试集MSELoss=0.0085、r^(2)=0.9914,表明该预测模型具有一定的准确性和实用性。结论本研究提出了一种快速、准确的评估油菜籽总酚含量的方法,为油菜籽的总酚测定提供一种快速、准确的智能化检测方法。
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关键词
油菜籽
图像分析
总酚含量
深度学习
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职称材料
题名
芒果核仁油理化特性及其开发利用研究进展
被引量：
3
1
作者
涂行浩
马会芳
魏芳
谢亚
吕昕
陈洪
杜丽清
机构
中国
热带
农业
科学院
南亚热带
作物
研究所
/农业
农村部
热带果树生物学
重点
实验室
中国农业科学院油料作物研究所/农业农村部油料加工重点实验室
中国
热带
农业
科学院
农产品
加工
研究所
/农业
农村部
农产品
加工
质量安全风险评估
实验室
(湛江)
出处
《热带作物学报》
CSCD
北大核心
2020年第11期2353-2363,共11页
基金
海南省自然科学基金项目(No.319QN287)
2019年度广东省乡村振兴战略专项资金项目(No.77)
中央级公益性科研院所基本业务费专项(No.1630062017034)。
文摘
芒果核仁是芒果加工的副产物,其中脂肪含量达9.0%~13.1%(干基),从中提取的核仁油是一种优质油脂,具有较高的营养价值及开发利用前景。本文主要从芒果核仁油理化性质、脂质组成及开发利用等方面总结归纳近年来的科学研究进展,并与可可脂、类可可脂的甘油三酯组分进行对比分析,明确了芒果核仁油研究中存在的问题,并给出合理建议。
关键词
芒果核仁油
理化性质
开发利用
Keywords
mango kernel oil
physiochemical index
development and utilization
分类号
TS225.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
TQ646 [化学工程—精细化工]
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职称材料
题名
利用图像分析和深度学习预测油菜籽中总酚含量
被引量：
1
2
作者
黄晓琛
张凯利
肖华明
刘元杰
赵志聪
陈洪
魏芳
机构
中国农业科学院油料作物研究所/农业农村部油料加工重点实验室
/湖北省
油料
脂质化学与营养
重点
实验室
/
油料
油脂
加工
技术国家地方联合工程
实验室
中国
农业
大学信息与电气工程
学院
/
中国
农业
大学
农业
农村部
农业
信息获取技术
重点
实验室
华中
农业
大学
作物
遗传改良全国
重点
实验室
出处
《食品安全质量检测学报》
CAS
北大核心
2023年第19期29-36,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U21A20274)
国家重点研发计划专项(2021YFD1600103)
+1 种基金
农业农村部油料作物生物学与遗传育种重点实验室开放课题项目(KF2023008)
中国农业科学院创新工程项目(CAAS-ASTIP-2013-OCRI)。
文摘
目的建立了一种结合图像分析和深度学习的油菜籽中总酚含量的快速预测方法。方法利用VGG19网络进行油菜籽图像籽粒特征的提取,通过多个卷积层来学习油菜籽图像的特征,并建立了回归模型用于预测油菜籽的总酚含量。共收集了100种油菜籽样本,将油菜籽样本按照3:1的比例划分为训练集和测试集,利用均方损失函数(MSELoss)和决定系数(r^(2))评估模型预测准确性。结果测试集MSELoss=0.0085、r^(2)=0.9914,表明该预测模型具有一定的准确性和实用性。结论本研究提出了一种快速、准确的评估油菜籽总酚含量的方法,为油菜籽的总酚测定提供一种快速、准确的智能化检测方法。
关键词
油菜籽
图像分析
总酚含量
深度学习
Keywords
rapeseed
image analysis
total phenolic content
deep learning
分类号
TS222.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
芒果核仁油理化特性及其开发利用研究进展
涂行浩
马会芳
魏芳
谢亚
吕昕
陈洪
杜丽清
《热带作物学报》
CSCD
北大核心
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用图像分析和深度学习预测油菜籽中总酚含量
黄晓琛
张凯利
肖华明
刘元杰
赵志聪
陈洪
魏芳
《食品安全质量检测学报》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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