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基于近红外光谱的红参提取过程动态预测模型研究
目的:利用近红外光谱技术,建立红参提取过程中关键组分的定量模型,实现快速检测功能;以近红外光谱为基础,结合动力学方程,建立提取过程动态趋势模型,实现全过程预测功能.方法:在线采集红参提取液近红外光谱,以HPLC获取关键成分数据,使用小二乘法(PLSR)建立红参总皂苷的定量模型;通过定量模型以及近红外光谱,结合传质动力学方程,拟合建立提取过程随时间的动态关系模型,实现提取过程预测.结果:红参总皂苷定量模型的校正集相关系数r、校正均方根误差RMSEC、预测均方根误差RMSEP分别为0.996 09,0.018 9,0.016 8;以红参提取一阶动力学方程结合NIR定量模型建立提取过程趋势预测模型,模型显示趋势预测性能良好,具有较高的精度.结论:近红外法获得的定量模型拥有较好的检测精度,能实现快速在线检测功能;所建立的全过程提取动力学方程与实际提取过程趋势较为契合,满足预测需求.
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智能医疗产品在沪发布全天候管理糖尿病患者血糖
随着智能设备的普及,各项智能医疗产品借助科技力量逐步走入百姓日常生活.日前,一款可智能动态预测血糖的医疗产品在申城发布.据悉,全球有3.85亿血糖患者,中国有1.15亿患者,预计在2030年中国的血糖患者将超过3亿.据统计,每年因为糖尿病导致并发症死亡的人数占整个并发症的25%.糖尿病如果不用科学的方式去控制,可能会带来更大的危害.
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控制图分析在食品安全预警中的应用
继疯牛病、二恶英等系列恶性食品污染事件后,发达国家开始建立并运行更为严格和高效的食品安全预警和快速反应系统,我国也开始了相关课题的研究和体系建立.控制图基于历史数据进行分析并能进行"动态预测"的特性,正是食品风险预警中所需要的[1].通过控制图处理可显示危害物随时间的波动情况,分析是偶然性原因还是系统性原因造成的波动,并对后者发出安全预警,为快速反应提供依据,本文将阐述其在食品风险预警中的应用.