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棕榈油的营养及功能性成分分析 被引量:16
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作者 王挥 宋菲 +2 位作者 飞宇 陈卫军 赵松林 《热带农业科学》 2014年第6期71-74,共4页
棕榈油是全球第一大植物油脂,也是我国植物油脂供给的重要组成部分,具有营养成分较为丰富,应用途径广泛、产品价格低廉等特点。本文详细介绍棕榈油的脂肪酸组成和营养成分含量,为棕榈油认知度的提升以及市场推广提供理论依据。
关键词 棕榈油 营养 功能 脂肪酸
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基于红外特征光谱的初榨椰子油掺假检测技术研究 被引量:2
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作者 王挥 宋菲 +1 位作者 飞宇 赵松林 《热带农业科学》 2017年第5期67-71,共5页
根据不同油脂的红外光谱特性,建立偏最小二乘法(PLS)和反向传递神经网络(BP-ANN)判别分析模型,进行初榨椰子油中大豆油、玉米油、葵花籽油的掺假检测分析。结果发现,PLS和BP-ANN模型均具有较好的掺假检测分析能力,其中BP-ANN模型的分析... 根据不同油脂的红外光谱特性,建立偏最小二乘法(PLS)和反向传递神经网络(BP-ANN)判别分析模型,进行初榨椰子油中大豆油、玉米油、葵花籽油的掺假检测分析。结果发现,PLS和BP-ANN模型均具有较好的掺假检测分析能力,其中BP-ANN模型的分析效果最佳,其对初榨椰子油中大豆油、玉米油、葵花籽油进行掺假检测的准确率均达到了99.67%以上,该方法可用来进行初榨椰子油的掺假分析,具有分辨率高、快速、简便等特点。 展开更多
关键词 初榨椰子油 红外光谱 掺假 油脂
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习题教学如何进行格物致知——以一道音调题目的教学为例
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作者 李佳华 刘应常 +1 位作者 飞宇 刘云虎 《物理通报》 CAS 2023年第3期34-38,共5页
习题教学的目的并不只是让学生学会解题,而是通过让学生分析解决问题,培养其科学探究意识与能力.将中国传统的格物致知精神与习题教学结合,还原题目中的“乐器”,并利用手机phyphox软件指导学生对玻璃水瓶的发声音调进行实验探究.通过... 习题教学的目的并不只是让学生学会解题,而是通过让学生分析解决问题,培养其科学探究意识与能力.将中国传统的格物致知精神与习题教学结合,还原题目中的“乐器”,并利用手机phyphox软件指导学生对玻璃水瓶的发声音调进行实验探究.通过这种习题教学方式,使学生格物致知. 展开更多
关键词 物理习题 科学探究 phyphox软件 实验生活化
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任务驱动模式下的物理习题实验化教学——以2015年上海市高考物理一道实验题为例
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作者 飞宇 欧针 +2 位作者 李鑫 海宾 刘云虎 《湖南中学物理》 2021年第10期28-32,共5页
对于实验题目的教学,只有理论分析而缺少实验探究,这不符合其设计的初衷。基于任务驱动模式,使用理论分析与实验探究结合的方法来对习题实验化教学进行探讨,以2015年上海市高考物理的一道实验题为例,针对题目中的实验内容以及设计缺陷... 对于实验题目的教学,只有理论分析而缺少实验探究,这不符合其设计的初衷。基于任务驱动模式,使用理论分析与实验探究结合的方法来对习题实验化教学进行探讨,以2015年上海市高考物理的一道实验题为例,针对题目中的实验内容以及设计缺陷进行重新整合,设计了5个任务,让学生在自主完成任务的过程中,掌握实验内容,培养核心素养。 展开更多
关键词 任务驱动模式 物理习题 实验化教学
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基于荧光光谱的初榨椰子油掺假检测技术研究 被引量:8
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作者 王挥 宋菲 +3 位作者 飞宇 沈晓君 张玉锋 赵松林 《食品工业》 北大核心 2017年第5期293-296,共4页
分析初榨椰子油、葵花籽油、玉米油和大豆油的荧光特性,建立SIMCA和PLS-DA判别分析模型,进行初榨椰子油的掺假检测分析研究。结果发现,初榨椰子油与葵花籽油等高不饱和型植物油的荧光特性具有显著性差异,且掺假初榨椰子油的荧光强度与... 分析初榨椰子油、葵花籽油、玉米油和大豆油的荧光特性,建立SIMCA和PLS-DA判别分析模型,进行初榨椰子油的掺假检测分析研究。结果发现,初榨椰子油与葵花籽油等高不饱和型植物油的荧光特性具有显著性差异,且掺假初榨椰子油的荧光强度与掺假质量分数具有较强的相关性。采集350~400 nm的荧光光谱建立判别分析模型,结果显示,PLS-DA模型具有较好的判别分析能力,其对初榨椰子油中葵花籽油、玉米油和大豆油的掺假识别率分别为96%,90%和93%,该方法可以进行初榨椰子油掺假检测,具有无需前处理、快速、简便、易操作等特点。 展开更多
关键词 初榨椰子油 荧光 掺假 检测
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基于SIMCA、PLS-DA、WT-ANN模型的椰子油掺混定性识别研究 被引量:1
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作者 飞宇 王兴国 +1 位作者 陈卫军 王挥 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期137-141,共5页
根据不同油脂的紫外特征光谱,利用SIMCA,PLS-DA,WT-ANN 3种模型对椰子油中掺混大豆油、葵花籽油和玉米油的油脂类别进行判定分析。结果显示,WT-ANN对3种掺混油脂类别的识别效果最佳,预测集R^2分别达到了0.9989(大豆油)、0.9811(葵花籽油... 根据不同油脂的紫外特征光谱,利用SIMCA,PLS-DA,WT-ANN 3种模型对椰子油中掺混大豆油、葵花籽油和玉米油的油脂类别进行判定分析。结果显示,WT-ANN对3种掺混油脂类别的识别效果最佳,预测集R^2分别达到了0.9989(大豆油)、0.9811(葵花籽油)、0.9999(玉米油),且在不同浓度下识别率均达到了100%,而SIMCA和PLS-DA的识别准确度相对较低,且受掺混浓度的影响较大。WT-ANN结合紫外光谱是一种有效判定椰子油中掺混油脂类别的分析方法。 展开更多
关键词 椰子油 定性识别 SIMCA PLS—DA WT—ANN
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