第一节 核酸类物质的分离提取及其发酵生产 第二节 核酸类药物

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

掌握香豆素类化合物的结构、性质、1H-NMR特征。 熟悉木脂素类化合物分类和结构鉴定方法。 了解苯丙素类化合物提取分离方法。 第一节 苯丙酸类 第二节 香豆素类 ◆香豆素类化合物的基本母核、常见的取代图式及四种基本骨架的结构特点。 ◆香豆素的化学性质，如内酯性质、吡喃酮环的碱裂解、双键性质、氧化及热解等反应。 ◆香豆素类化合物的荧光性质及波谱特征以及应用。 ◆香豆素类化合物的提取分离方法及主要的生理活性。 第三节 木脂素类 ◆ 结构分类和结构鉴定方法

针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

1、酶的提取与分离纯化技术路线 2、细胞破碎 3、酶的提取 4、酶的分离方法 5、酶的组合分离纯化策略 6、酶的浓缩、干燥与结晶

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果

(一)概述 芦丁( Rutin)广泛存在于植物界中,现已发现含芦丁的植物至少在7种以 上,如烟叶、槐花、荞麦和蒲公英中均含有。尤以槐花米(为植物 Sophora japonica 的未开放的花蕾)和荞麦中含量最髙,可作为大量提取芦丁的原料。芦丁是由斛 皮素( Quercetin)3位上的羟基与芸香糖( Rutinose)〔为葡萄糖( Glucose)与鼠 李糖( Rhamnose)组成的双糖)脱水合成的苷

在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考

酶的分离纯化是酶工程的主要内容, 也是酶学研究过程中必不可少的环节。酶的分离纯化是指将酶从细胞或其他 含酶原料中提取出来,再与杂质分开 ,以获得符合研究或使用要求的酶的过程。其主要内容包括细胞破碎、酶的提取、离心分离、过滤与膜分离、 生沉淀分离、层析分离、电泳分离、萃命取分离、结晶等

由于基于频域的经典小波变换运算时间较长,不能很好地满足轧辊偏心信号在线实时控制的要求,提出了用提升结构小波变换对偏心信号进行不同分辨率下分解处理的新方法.通过对轧制力信号和厚差信号的分析,利用提升和对偶提升原理将偏心信号从干扰信号和噪声信号中提取出来并通过参数自校正控制实现对轧辊偏心的在线动态控制.仿真结果表明,该方法获得了比较理想的效果,并且在同样数据长度下,提升小波变换运算速度比经典小波变换至少提高1倍以上