摘要：以山楂、黄精、枸杞、绞股蓝、红茶为原料制备一种红茶菌复合发酵饮品。应用D-最优混料设计法建立发酵原料配比与目标值的回归模型,研究得到各原料的最优配方:红茶36.79%、山楂33.21%、枸杞10.00%、黄精10.00%、绞股蓝10.00%。在此原料配方基础上,考察了红茶菌接种量、基质糖添加量及原料浸提料水比3个因素对发酵饮品品质的影响,应用正交实验设计法确定出最优发酵工艺参数为:接种量2.5%,糖添加量15%,料水比1:10。在此条件下制备所得红茶菌复合发酵饮品中黄酮含量1.67 mg/mL、茶多酚含量1.83 mg/mL、总糖含量34.27 mg/mL、总酸含量19.01 mg/mL、感官评分82。清除DPPH自由基的抗坏血酸当量抗氧化能力为0.09 mg/mL,对铁离子还原力的抗坏血酸当量抗氧化能力为0.60 mg/mL。该产品不仅酸甜爽口,还富含多种活性成分及益生菌,具备一定抗氧化能力,是一种有益健康的功能性饮品。

摘要：基于传统的固化技术,因地制宜地提出了将磷石膏和疏浚淤泥预先混合成基质土,再添加水泥进行固化的方法,以期达到经济有效地将废弃物转化为良质土资源的目的。在几种养护龄期下,通过对固化的不同混合比磷石膏-疏浚淤泥混合土进行无侧限抗压强度试验、直剪试验和渗透试验以明确合理的磷石膏/疏浚淤泥混合比例以及固化混合土的工程性质。根据试验结果,在综合分析了固化混合土的强度及渗透性的基础上,得出基质土中的磷石膏和疏浚淤泥最佳质量混合比约为1∶3.5~1.2∶1,此混合比例的基质土中在仅掺ac=100 kg/m3的水泥的情况下无侧限抗压强度可达450~900 kPa左右,渗透系数k在10-5~10-6cm/s数量级。

摘要：以药食两用资源黄精为主要原料研制一款袋泡茶。采用发酵法对黄精进行预加工,经微生物的生物转化作用,黄精刺激性得到有效改善,对HUVEC人脐静脉血管内皮细胞氧化损伤的保护作用显著提高。进一步应用D-最优混料设计法研究黄精袋泡茶的最优配方,建立复配的各原料配比与目标值的回归模型,得到各原料最优添加比例:发酵黄精50.00%、枸杞11.59%、陈皮18.66%、绿茶19.75%,此配方下所得袋泡茶各项指标值为多糖含量545.23mg/g,茶多酚含量603.34 mg/g,黄酮含量38.78 mg/g,感官评分83.40分。此袋泡茶口感甘醇,富含各种活性成分,能满足大众追求"绿色、天然、健康、便捷"的日常保健需求。

摘要：针对艺术风格绘画分类算法中存在的精度和效率不高等问题,提出一种基于信息熵的艺术风格绘画分类算法。首先选取西方漫画、素描、油画、水彩画,以及国内烙画、水墨画、壁画具有代表性的7种艺术绘画风格作为研究对象,对图像进行去噪、归一化等预处理。其次,提取绘画艺术作品风格特征,分别求取图像的颜色熵、分块熵、轮廓熵,并合并构成不同绘画风格的信息熵。信息熵求取时,将色彩空间转换为Lab颜色空间,通过a、b通道颜色值及加权函数获得图像的颜色熵;通过对艺术图像分块求取信息熵,求取分块的信息熵均值获得分块熵;通过Contourlet变换,求取艺术图像的轮廓信息,获得轮廓熵。接着,合并提取的颜色熵、分块熵、轮廓熵,利用支持向量机(SVM)对艺术风格图像学习训练,获得艺术绘画风格的分类模型;最后,提取待识别绘画风格样本的熵特征,通过SVM分类识别获得最终的分类结果。该方法具有特征维数少、运算速度快、尺度不变性等优势,实验结果表明,其能提高不同绘画风格的分类精度和效率。

摘要：目的针对现有刺绣模拟算法中针线感不强、针线轨迹方向单一等问题,提出了一种基于多尺度双通道卷积神经网络的刺绣模拟算法。方法1)搭建多尺度双通道网络,选取一幅刺绣艺术作品作为风格图像,将MSCOCO(microsoft common objects in context)数据集作为训练集,输入网络得到VGG(visual geometry group)网络损失和拉普拉斯损失;2)将总损失值传回到网络,通过梯度下降法更新网络参数,并且重复更新参数直到指定的训练次数完成网络训练;3)选取一幅目标图像作为刺绣模拟的内容图像,输入训练完成的网络,获得具有刺绣艺术风格的结果图像;4)使用掩模图像将得到的结果图像与绣布图像进行图像融合,即完成目标图像的刺绣模拟。结果本文算法能产生明显的针线感和多方向的针线轨迹,增强了刺绣模拟绘制艺术作品的表现力。结论本文将输入图像经过多尺度双通道卷积神经网络进行前向传播,并使用VGG19、VGG16和拉普拉斯模块作为损失网络进行刺绣模拟。实验结果表明,与现有卷积神经网络风格模拟算法对比,本文提出的网络能够学习到刺绣艺术风格图像的针线特征,得到的图像贴近真实刺绣艺术作品。

摘要：深度学习通过多层特征提取方式,可以将原始复杂数据自动表征为高级抽象特征,该模型具有很强的建模能力,普遍应用于图像识别语音识别、自然语言处理等高复杂问题中.但深度学习由于网络层数深、参数规模庞大,训练时常常会产生梯度消失、陷入局部最优解、过度拟合等现象.借鉴集成学习的思想,提出一个新颖的深度共享集成网络,该网络通过在深度学习各隐藏层引出多个独立输出层的联合训练的方式,在网络的各层注入梯度,从而对低层隐藏层进行梯度补给,从而降低深度学习中的梯度消失现象,并通过集成多输出层的方式使得整个网络拥有更强的泛化性能.

摘要：【目的】该研究旨在探究不同冲泡条件下红茶中主要影响睡眠成分的溶出规律,为消费者科学饮用红茶和红茶功效研究提供理论参考。【方法】应用高效液相色谱法(HPLC)测定样品中咖啡因、茶氨酸、谷氨酸和γ-氨基丁酸的含量,并依据红茶冲泡习惯,对水温(℃)、冲泡时间(min)和茶水比(g/mL)3个因素设计正交试验,探究其溶出规律。【结果】低水温、短时间冲泡条件下,茶氨酸和谷氨酸的溶出率相当,达到40%,而咖啡因的溶出率仅为12.5%;高水温、长时间冲泡条件下,茶氨酸和谷氨酸的溶出率相近(达到80%),咖啡因的溶出率仍较低(约为40%)。此外,相同的条件下氨基酸的溶出率大于咖啡因,对品质成分溶出率的影响因素排序为:时间>水温>茶水比。【结论】对于需要利用咖啡因提神的消费者,可选则高水温、长时间冲泡;而对于想避开咖啡因、利用氨基酸助眠的消费者,可选择较低水温(80℃以内)、短时间冲泡红茶。

摘要：非真实感绘制(NPR)也称艺术化渲染,主要用于模拟艺术化的绘制风格。随着图像处理技术的不断发展,研究者已经对中国特有的中国水墨画、烙画、云南重彩画等艺术作品进行了模拟,目前对苗族刺绣的数字化模拟研究还不多见。苗族刺绣也称苗绣,经国务院批准列入我国第一批国家级非物质文化遗产名录,是我国装饰艺术园地里的一朵奇葩。以苗绣为研究对象,根据真实苗绣艺术作品特点,提出了一种多角度针迹的苗绣艺术风格绘制方法。首先,针对苗绣图案构图手法夸张、层次分明的特点,将目标图像灰度处理,采用多阈值处理图像的方法分割出多幅刺绣图像;然后采用形态学方法消除杂散点、填充空洞点并平滑图案边缘,获得圆润自然、紧凑饱满的特征图案;接着,使用一种基于图像矩阵空间变换和添加纵向纹理的针迹生成算法使每一幅刺绣图像生成不同角度的苗绣针迹纹理;再用图像线性组合的方法将多幅苗绣针迹纹理图像合成为纹理图;最后用Alpha透明度混合算法将苗绣纹理图和目标图像叠加,获得苗绣图案设色对比强烈的艺术特征,产生效果图像。实验证明,该方法能够模拟出真实苗绣艺术作品的多角度针迹纹理效果。

摘要：提出了一种改进差分算法:首先,将变异因子F在[0,1]间做随机选择,避免控制参数影响早熟收敛;其次,用unique替代传统差分算法中的交叉步骤,剔除种群中的相同解,维持种群的多样性,避免陷入早熟收敛,同时结合sortrows排序进行选择操作,引导选择向有利于最优解的方向发展。将改进差分算法用于New York Tunnels Problem(NYTP)管网模型优化设计,并用一种新的算法性能评价指标,对算法结果进行评价,结果表明本研究算法在保证管网运行经济性的要求下,达到比传统差分算法更快的计算效率,更强的搜索能力与收敛精度。

摘要：针对旅游古城镇市政管网消防供水能力不足,而传统方法存在消防设计流量取值偏小、消防工况选取不合理等问题,提出考虑多消防工况供水管网优化设计方法。在旅游古城镇不同片区选取典型建筑物,采用ISO法计算其消防需水量并构建消防工况,将不同工况下最小要求水压作为约束条件,以管网中所有管道管径作为决策变量,构建以管网造价为目标函数的优化问题,采用差分进化算法求解满足不同工况约束且经济上最优的设计方案。将所提出的方法用于丽江大研古镇供水管网优化设计,结果表明,优化后的管网方案较传统方案的整体消防供水能力提升约6 L/s,而管网造价较传统方案减少约8%,且优化后典型建筑物消防供水能力达到了设计要求,这表明所提出的方法可行。通过分析管网布局及节点水压变化发现,对于地形高差较大、火灾风险较高的旅游古城镇供水管网设计,主管应向消防用水量大、地势高的控制点敷设,这样有利于提高管网整体消防供水能力并降低管网造价。