曾宇梅
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：浙江海洋学院食品与药学学院、医学院更多>>
- 发文基金：浙江省大学生科技创新项目浙江省科技厅重点资助项目更多>>
- 相关领域：文化科学医药卫生理学更多>>
- 仪器和聚类分析法在“营养学”中的应用
- 2010年
- 在本科学生中开展具体的科研活动，采集浙江舟山、福建泉洲、福建罗源和广东揭阳四个地区的紫菜，结合营养学相关知识，指导同学用原子吸收分光光度计检测四地紫菜中的铜、铁、锰、钙、锌、铅、钾、镁8种矿物质元素的含量，然后进行计算机数值分析，通过这种科研活动，不仅提高了同学们的自学能力和科研动手能力，开拓了同学们的科学视野，同时也为海洋食品科学和海洋环境科学提供了一定的参考数据。
- 李钢琴曾宇梅尹晓庆陈亮张克青蒋丹李大东
- 关键词：坛紫菜矿物质食品安全
- 极限学习机在3种虾体氨基酸水解液检测中的应用被引量：3
- 2013年
- 蛋白质类食品中的氨基酸特别是必需氨基酸的含量是衡量蛋白质类食品营养价值高低的重要评价指标,而现在的一些检测方法存在费用高、检测方法费时繁琐以及不适合作氨基酸含量的快速分析等问题:为快速、准确地完成混合虾体肌肉水解液中氨基酸浓度的定量分析,本文试验分别采用极限学习机(EML)、BP神经网络和RBF神经网络对南美白对虾、水培虾、竹节虾的36份水解液稀释液的紫外光谱数据进行测试,以完成水解液中苯丙氨酸、酪氨酸和组氨酸的定量检测,并在三者的预测比较中考查了极限学习机的优越性:实验结果为ELM网络的均方误差为3.9667e-007,BP网络的均方误差为7.0938,RBF网络的均方误差为5.2379e-004,极限学习机更准确地完成了混合虾体肌肉水解液中氨基酸浓度的定量分析;10次随机预测运行结果的决定性系数R^2分别为:EML 9.42069、BP 8.76012、RBF 8.80471,极限学习机调节参数少,学习速度更快,预测准确率更高。实验为相关食品中氨基酸含量检测提供了有价值的参考。
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- 关键词：人工神经网络极限学习机氨基酸
- 紫菜的微量元素检测和食用安全性分类被引量：5
- 2011年
- 目的用原子吸收分光光度法测定海产品紫菜中微量元素及有害金属元素的含量,然后用计算机数据分析方法完成紫菜的品质和食用安全性分类。方法从市场上采集浙江舟山、福建泉州、福建罗源和广东揭阳4个地区的紫菜,用原子吸收分光光度计检测紫菜中铅、铜、铁、锰、镁、钙、锌、钾几种元素的含量,测定数据用系统聚类法进行聚类分析。结果用聚类分析方法将采购收集到的我国沿海4个地区所产紫菜按品质和安全性分成三类。结论应用计算机数据分析技术,较好地完成了紫菜的品质检验和食用安全性分析。
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- 关键词：坛紫菜原子吸收光谱聚类分析微量元素
- 简述在食品科技创新项目中提高大学生科技创新能力
- 2012年
- 在高校大学生中开展研究性和创新性实验，目的是培养大学生科技创新能力及自主管理能力。在项目开展中，组织一个朝气蓬勃、活力强大的管理核心，团结全组力量，充分调动同学学习与研究的主动性、积极性和创造性。改变由指导老师下发任务或指令，学生被动执行的局面，实现学生从被动实验到自己提出方案并完成实验的转变，从而达到培养和提高学生科技创新能力的目的。
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- 关键词：研究性学习创新性实验人工神经网络
