丁健峰
- 作品数：8 被引量：27H指数：3
- 供职机构：吉林大学生物与农业工程学院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程化学工程自动化与计算机技术更多>>
- 羊肚菌富硒深层发酵工艺及产物功能性研究
- 本文主要研究了羊肚菌富硒深层发酵技术，确定了羊肚菌富硒深层发酵的工艺，同时优化了其工艺参。在提取了富硒羊肚菌中的硒多糖过程中，对提取方法进行了一系列的试验和比较，并对富硒羊肚菌中硒多糖的结构进行了初步的分析探讨，为研究富...
- 丁健峰
- 关键词：羊肚菌富硒深层发酵硒多糖功能性
- 文献传递
- 羊肚菌调味料的制备工艺研究被引量：4
- 2012年
- 利用羊肚菌深层发酵技术,以菌丝体为主要原料,制备一种新型的羊肚菌调味料。首先对发酵培养基进行筛选,再利用响应面分析法,对影响羊肚菌调味料风味的发酵条件进行优化。结果表明,羊肚菌调味料的发酵培养基为:马铃薯10%,蔗糖3%,蛋白胨0.1%,酵母膏0.5%,KH2PO4和MgSO4各0.05%;确定最佳摇瓶发酵条件为:摇床频率96.54r/min,培养温度27.94℃,发酵周期6天。该调味料具有羊肚菌特有的菌香味,味道鲜美,口感佳。
- 付天宇丁健峰谢高鹏陈莉孙永海
- 关键词：羊肚菌调味料深层发酵响应面分析法
- 苹果品质多光谱图像分析方法
- 2012年
- 本文提出了一种基于多光谱图像分析的苹果质量检测方法,通过苹果多光谱图像的算术和逻辑运算,提取图像的多光谱特征参数,并探索这些特征参数与苹果品质的关系。结果表明:利用可见光图像与近红外图像的异或运算,提取了多光谱图像的颜色特征参数,发现异或图像中黑点像素所占百分比与苹果品质显著相关;通过苹果可见光图像与近红外图像的和运算,实现苹果外形特征的提取和计算;利用可见光图像与近红外图像的相减运算完成了苹果缺陷区域的提取和计算。
- 付天宇谢高鹏丁健峰孙永海
- 关键词：多光谱苹果可见光近红外
- 羊肚菌胞外多糖快速估测方法被引量：2
- 2014年
- 针对羊肚菌深层发酵过程胞外多糖含量估测自动化关键技术问题,对发酵液的主要参数与胞外多糖相关性及其规律进行了分析,发现发酵液黏度、电导率与胞外多糖之间几乎不存在相关性。在0.01显著性水平下,发酵时间、发酵液浊度、残余还原糖与胞外多糖的相关性显著,相关系数均在0.7以上。在排除变量间的虚假相关后,只有发酵液浊度与胞外多糖的偏相关系数在0.8以上,可以认为发酵液浊度是描述胞外多糖的最佳参数。利用所获一元线性回归、二项式回归以及BP神经网络三种数学模型对胞外多糖含量进行的估测验证试验结果表明:BP神经网络模型的估测效果最好,估测方差仅为2.37×10-6。
- 陈莉孙永海付天宇丁健峰
- 关键词：食品科学技术胞外多糖BP神经网络
- 响应曲面法优化羊肚菌富硒深层发酵条件被引量：7
- 2013年
- 以亚硒酸钠为无机硒源,对羊肚菌菌丝体的富硒深层发酵条件进行了优化研究。选择培养温度、发酵时间和硒浓度作为优化因素,研究各因素的不同水平对富硒羊肚菌菌丝生物量和硒含量的影响。通过单因素试验和响应曲面法得出了羊肚菌菌丝体富硒深层发酵的最佳条件条件:发酵时间5.22d、培养温度25.73℃、硒质量浓度86.67μg/ml;预测菌丝生物量的达到10.512g/L、硒含量达到18.8μg/ml,实际菌丝生物量的达到10.339g/L、硒含量达到18.6μg/ml。研究结果表明,响应曲面法可对羊肚菌富硒深层发酵条件进行优化。
- 丁健峰孙永海付天宇谢高鹏
- 关键词：食品科学技术羊肚菌深层发酵富硒响应曲面法
- 一种富硒羊肚菌多糖的制备方法
- 本发明公开了一种富硒羊肚菌多糖的制备方法，旨在克服目前富硒食用菌含硒量低、对无机硒的转化程度低、安全系数低与多糖含量低的问题，其步骤:1.富硒羊肚菌的制备：制备培养基-菌种活化-深层发酵即得到富硒羊肚菌菌丝球;2.富硒羊...
- 孙永海丁健峰付天宇
- 文献传递
- 牛奶中三聚氰胺的检测研究被引量：1
- 2012年
- 应用响应面分析法,对4-甲基伞形酮和三聚氰胺的显色条件进行了研究,并建立数学模型。结果表明:4-甲基伞形酮与三聚氰胺的配合物在紫外248nm处有峰值,显色时间为10min,确定了最佳显色条件:氨水添加量为0.5mL,4-甲基伞形酮的添加量为1mL,显色温度为60℃。绘制三聚氰胺标准曲线,建立了回归方程,其相关系数为0.9966。对牛奶中三聚氰胺检测的预处理方法进行了研究,并进行回收率试验,结果表明:该方法的准确度及精密度均良好。与传统方法相比,4-甲基伞形酮显色法更简便快速,低毒低成本,检测结果稳定可靠,可以满足现场快速检测的要求。
- 付天宇谢高鹏丁健峰孙永海
- 关键词：三聚氰胺响应面法
- 玉米汁辨识中的传感器阵列优化被引量：2
- 2013年
- 针对玉米汁饮料品质评价自动化关键技术问题,对用于玉米汁饮料分类辨识的传感器阵列进行了筛选优化。采用因子分析对各传感器响应信号之间的内在关联进行了研究,依据相关系数和旋转后的因子含义将传感器分为6类,并组合成12组不同的传感器阵列。利用概率神经网络判定界面可以任意复杂的特点,选择平滑参数为0.01时构建的判定界面表征出不同组传感器阵列所得数据对分类结果的影响差异。选择S4,S2,P2,P3,S6,S7传感器组合,构建新的传感器阵列,并对7种玉米汁饮料进行辨识。优化后的传感器阵列对玉米汁饮料的分类准确率为98.016%,高于未经优化的传感器阵列的分类准确率(94.444%)。
- 刘晶晶孙永海丁健峰孙钟雷
- 关键词：食品科学技术概率神经网络
