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基于改进Fisher Ratio的RBF网络在油浸变压器故障诊断中的应用 被引量:5
1
作者 孙晓云 刘东辉 +1 位作者 梁永春 李爱华 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期73-76,共4页
针对Fisher Ratio不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用改进Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,并采用改进的Fisher比算法完成基于DGA的油浸变压器故障诊断。结果表明,该方法能极大地简化网络结构,提高了... 针对Fisher Ratio不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用改进Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,并采用改进的Fisher比算法完成基于DGA的油浸变压器故障诊断。结果表明,该方法能极大地简化网络结构,提高了分类能力和收敛精度。与改良电协研法相比,具有较好的故障识别效果。 展开更多
关键词 改进fisher ratio方法 油浸变压器 故障诊断 结构优化
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基于Fisher Ratio的RBF网络在涡流定量检测中的应用
2
作者 孙晓云 刘东辉 李爱华 《无损检测》 北大核心 2008年第12期892-894,905,共4页
采用改进的RBF网络完成涡流定量检测。针对正交最小二乘法不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,正交变换及前向搜索算法完成结构优化。结果表明,能极大地简化网络结构,... 采用改进的RBF网络完成涡流定量检测。针对正交最小二乘法不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,正交变换及前向搜索算法完成结构优化。结果表明,能极大地简化网络结构,提高了分类能力和收敛精度,为神经网络在实时在线检测中的应用提供可能。 展开更多
关键词 涡流定量检测 改进RBF网络 fisher ratio方法 在线检测
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基于Fisher比率与SVM的滚动轴承故障诊断方法 被引量:4
3
作者 高立新 任志强 +2 位作者 张建宇 胥永刚 王燕 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期13-18,共6页
针对滚动轴承故障诊断中普遍存在的小样本学习问题,采用支持向量机实现轴承故障的模式识别.为了解决时域统计参数对于轴承故障的多分类效果较差的问题,引入小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)技术,提取振动信号各频带的能量... 针对滚动轴承故障诊断中普遍存在的小样本学习问题,采用支持向量机实现轴承故障的模式识别.为了解决时域统计参数对于轴承故障的多分类效果较差的问题,引入小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)技术,提取振动信号各频带的能量系数构造特征向量,并采用Fisher比率法对特征向量进行优化选取;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)进行故障模式识别,并与小波包分解及时域统计参数的分类效果进行对比分析.结果表明:支持向量机是实现轴承故障模式识别的一种有效手段;本方法的分类效果及时间效率明显优于传统的多维时域指标和小波能量系数分类方法;将Fisher比率法与SVM相结合可以提高轴承故障诊断的准确率. 展开更多
关键词 小波包分解 支持向量机 特征向量 fisher比率 故障识别
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基于Fisher线性判别率的加权K-means聚类算法 被引量:5
4
作者 杨鹤标 薛艳锋 +2 位作者 冯进兰 沈项军 吴静丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第12期4439-4442,共4页
为提高K-means聚类效果,采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明,本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类算法。
关键词 K-均值 聚类 fisher线性判别率 特征加权 调整随机指标 类内错误率均方和
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结合主分量分析及Fisher准则的说话人识别方法研究 被引量:3
5
作者 丁佩律 张立明 《电路与系统学报》 CSCD 2002年第1期116-119,共4页
本文提出了一种基于主分量分析和Fisher准则的新的Mel频率域特征参数。它是在Mel域频谱的基础上做主分量分析,并且根据Fisher准则,按Fisher比的大小进行特征参量的选择而得到的。它充分的利用了各频带间的相关统计信息,能更紧致有效的... 本文提出了一种基于主分量分析和Fisher准则的新的Mel频率域特征参数。它是在Mel域频谱的基础上做主分量分析,并且根据Fisher准则,按Fisher比的大小进行特征参量的选择而得到的。它充分的利用了各频带间的相关统计信息,能更紧致有效的区分说话人。这样得到的特征矢量,与传统的按相应特征值进行特征选择的方法相比,在相同维数时具有最大的类别区分度。最后我们实现了一个文本无关的说话人自动识别系统,它的后端采用矢量量化实现聚类分析。在语音库上的实验表明本文的特征矢量在说话人识别上比相同维数的传统特征矢量识别率更高,证实了它紧致、区分度好、冗余信息少的优良性能。 展开更多
关键词 主分量分析fisher准则 说话人识别 语音识别
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基于Fisher判别的分布式K-Means聚类算法 被引量:5
6
作者 彭长生 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期422-427,共6页
为了解决集中式聚类算法不能处理海量大数据的问题,提出基于Fisher判别确定置信半径的分布式聚类算法.应用网络上各个节点的计算、存储能力,以及网络的带宽,将聚类所需的时间复杂度和空间复杂度平摊到各个节点.通过应用Fisher线性判别... 为了解决集中式聚类算法不能处理海量大数据的问题,提出基于Fisher判别确定置信半径的分布式聚类算法.应用网络上各个节点的计算、存储能力,以及网络的带宽,将聚类所需的时间复杂度和空间复杂度平摊到各个节点.通过应用Fisher线性判别找到节点在同一子类数据上的稠密和稀疏分布,从而快速确定聚类的置信半径并指导下一步的聚类过程,使得保持聚类精度的同时能提高分布式聚类的速度.对算法进行了数值模拟,并使用真实数据完成了试验.结果表明,所提出算法相比DFEKM聚类算法,能根据数据分布的不同在聚类结果和聚类速度上达到很好的平衡,这表明该算法具有更好的健壮性. 展开更多
关键词 P2P网络 聚类算法 分布式聚类 fisher线性判别 置信半径
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基于多约简Fisher-VSM和SVM的文本情感分类 被引量:1
7
作者 邢玉娟 谭萍 曹晓丽 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第9期301-305,共5页
为了提高文本情感分类准确率,提出基于多约简Fisher向量空间模型和支持向量机的文本情感分类算法。该算法首先采用Fisher判别准则提取TF-IDF特征向量,然后依据低维文档向量空间模型间的相似度对文档进行聚类,减少文档的数目。该算法从... 为了提高文本情感分类准确率,提出基于多约简Fisher向量空间模型和支持向量机的文本情感分类算法。该算法首先采用Fisher判别准则提取TF-IDF特征向量,然后依据低维文档向量空间模型间的相似度对文档进行聚类,减少文档的数目。该算法从维度和数量两个方面对文档的向量空间模型进行约简,以期提高支持向量机的训练速度和分类性能。仿真实验结果表明,该算法具有良好的召回率和分类准确率。 展开更多
关键词 文本情感分类 fisher判别比 向量空间模型 支持向量机
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一种基于Fisher准则的二维主元分析表情识别方法 被引量:2
8
作者 程剑 应自炉 《五邑大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第2期42-46,共5页
提出了一种基于Fisher准则进行特征选择的二维主元分析表情识别方法.首先对训练样本做二维主元分析,然后再根据Fisher准则,按Fisher比的大小选择特征向量作为投影轴,最后用最近邻方法进行分类.在JAFFE人脸表情静态图像库上进行实验,与... 提出了一种基于Fisher准则进行特征选择的二维主元分析表情识别方法.首先对训练样本做二维主元分析,然后再根据Fisher准则,按Fisher比的大小选择特征向量作为投影轴,最后用最近邻方法进行分类.在JAFFE人脸表情静态图像库上进行实验,与按特征值的大小来选择特征向量相比,该方法更有效. 展开更多
关键词 fisher准则 二维主元分析 表情识别
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Mixed-Fisher特征云模型聚类在文本情感分类中的应用
9
作者 邢玉娟 郭显 +1 位作者 谭萍 李明 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第9期1320-1331,共12页
海量网络信息的出现,使得提取文本信息情感观点成为研究的热点。针对文本情感分类中文本信息模糊及分类准确率低的问题,提出了一种基于Mixed-Fisher特征选择的文本云向量模型聚类算法。该算法首先分别计算文档中各个词性特征项的Fisher... 海量网络信息的出现,使得提取文本信息情感观点成为研究的热点。针对文本情感分类中文本信息模糊及分类准确率低的问题,提出了一种基于Mixed-Fisher特征选择的文本云向量模型聚类算法。该算法首先分别计算文档中各个词性特征项的Fisher判别比,根据Fisher判别比越大特征向量判别性越强的Fisher准则,选择Fisher比值较大的前q个特征,并按照词性进行组合生成文档的Mixed-Fisher特征向量。然后在Mixed-Fisher特征向量集上构建文档的云向量模型,根据云向量模型间的差异度对模型进行聚类和合并。将该算法应用于文本情感观点的分类,选择核Fisher判别技术用于最终文本观点的判定。仿真实验结果表明,基于Mixed-Fisher特征的云向量聚类模型的分类准确率明显优于传统向量空间模型,从而验证了核Fisher判别技术的有效性。 展开更多
关键词 文本情感分类 fisher判别比 词性特征 云向量模型 fisher判别
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基于诊断比值的Fisher判别法鉴定海上溢油 被引量:5
10
作者 黄义 齐超越 +4 位作者 李佳 公维民 张婷婷 王思童 刘晓星 《海洋环境科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期299-303,共5页
采用GC-FID检测分析了8种燃料油、8种中东原油、13种非中东原油的正构烷烃分布特征。以具有地球化学意义和较强的抗风化能力的诊断比值n-C17/Pr、n-C18/Ph、Pr/Ph、LMW/HMW、CPI和(n-C19+nC20)/(n-C19~n-C22)为建模参数,对中东原油、非... 采用GC-FID检测分析了8种燃料油、8种中东原油、13种非中东原油的正构烷烃分布特征。以具有地球化学意义和较强的抗风化能力的诊断比值n-C17/Pr、n-C18/Ph、Pr/Ph、LMW/HMW、CPI和(n-C19+nC20)/(n-C19~n-C22)为建模参数,对中东原油、非中东原油和燃料油进行Fisher判别。由于n-C17/Pr和nC18/Ph间存在共线性,且燃料油的n-C17/Pr受风化影响较大,所以将其不作为建模参数。所建模型的Wilks's lambda分布所对应的P值为0,表明判别模型是有效的,模型判别准确率达到93.1%。对短期风化30d后的油样的判别准确率也能够达到93.1%,说明模型也同样适用于风化溢油的鉴别。 展开更多
关键词 原油 燃料油 诊断比值 fisher判别 短期风化
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基于CEEMDAN多尺度排列熵的轴承故障智能识别Fisher-GG聚类方法 被引量:13
11
作者 熊国良 甄灿壮 +1 位作者 张龙 徐天鹏 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第6期1-7,28,共8页
针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳性以及复杂性,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble empirical decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的自适应降噪优势,结合多尺度排列熵(Multiscale permutation entrop... 针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳性以及复杂性,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble empirical decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的自适应降噪优势,结合多尺度排列熵(Multiscale permutation entropy,MPE)可以反映时间序列在不同尺度上的随机程度以及有效检测到时间序列动力学突变情况等特点,提出一种基于CEEMDAN、多尺度排列熵、Fisher比、GG(Gath-Geva,GG)聚类算法相结合的轴承故障智能识别方法。首先采用CEEMDAN算法对滚动轴承原始信号进行分解,得到若干个含有故障信息的振动信号固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量;其次采用峭度准则筛选出一个最优模态分量,并计算其多尺度排列熵值(Multi-scale permutation entropy,MPE);最后,利用Fisher比对MPE特征进行选择,将最终选择的MPE组成特征向量输入到GG聚类模型中,实现滚动轴承故障的智能识别。与其它聚类模型组合方法进行比较的结果证明所提方法在滚动轴承故障识别中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 自适应噪声完备集合经验模态分解 多尺度熵 fisher GG聚类
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基于Fisher比与改进LSSVM算法的阀冷设备故障诊断研究 被引量:1
12
作者 李丽 宁穆怡 +4 位作者 李志斌 曾昌健 张志艳 姚莉娜 孔汉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期109-117,共9页
为提高换流站阀冷设备故障诊断的正确率和分类速度,提出了基于Fisher比准则的融合特征算法和粒子群优化最小二乘支持向量机的故障分类模型。首先,分别提取梅尔倒谱系数和逆梅尔倒谱系数的静态参数和动态一阶差分参数作为故障特征量,得... 为提高换流站阀冷设备故障诊断的正确率和分类速度,提出了基于Fisher比准则的融合特征算法和粒子群优化最小二乘支持向量机的故障分类模型。首先,分别提取梅尔倒谱系数和逆梅尔倒谱系数的静态参数和动态一阶差分参数作为故障特征量,得到阀冷设备故障的高低频全部信息,然后利用Fisher比准则对阀冷设备故障特征进行两次融合,减少直接叠加信号带来的重复数据与干扰信号。特征信号经两次Fisher比判别后,筛选出1×13维Fisher比值数据作为阀冷设备噪声信号的融合特征量。其次,为了提高LSSVM算法故障识别的准确率和分类速度,利用PSO算法优化LSSVM算法的核函数带宽和惩罚因子,得到两个参数的最优解,建立LSSVM阀冷设备故障分类模型。最后,以阀冷设备间主泵为算例,分别采用不同特征融合算法和故障辨识方法进行对比分析,算例结果验证了所提出方法可以快速准确辨识阀冷设备在不同频率的故障信号,其故障辨识准确率可达96.67%。 展开更多
关键词 阀冷设备 fisher PSO-LSSVM 融合特征 故障诊断
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Fisher可分比和递归特征消除算法优化机器学习的不透水面材质提取 被引量:1
13
作者 徐红涛 何斌 +3 位作者 杨宏 朱文泉 贺相綦 郝坤钰 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期1466-1477,共12页
不透水面作为城市地表要素的重要组成成分,了解其空间分布可为城市的发展以及灾害防护提供科学的参考依据。然而由于光谱的相似性,准确获取不透水面材质具有一定的挑战性。本研究借助于亚米级航空可见光遥感数据,通过构建光谱、指数、... 不透水面作为城市地表要素的重要组成成分,了解其空间分布可为城市的发展以及灾害防护提供科学的参考依据。然而由于光谱的相似性,准确获取不透水面材质具有一定的挑战性。本研究借助于亚米级航空可见光遥感数据,通过构建光谱、指数、纹理和形状等对象特征,使用Fisher可分比(Fisher Discriminant Ratio,FDR)和递归特征消除算法(Recursive Feature Elimination,RFE)优选最终的建模变量,结合随机森林(RandomForest,RF)、XGBoost、GBDT、CatBoost、LightGBM等算法分别构建了不同不透水层材质的分类模型(FDR-RFE-RF,FDR-RFE-XGBoost,FDR-RFE-GBDT,FDR-RFE-CatBoost,FDR-RFE-LightGBM),选取最优模型绘制了区域不透水面材质的空间分布。结果表明:除GBDT和LightGBM外,使用经FDR和RFE算法优选的变量构建的模型在点尺度上总体精度和Kappa系数分别提高了0.933%~1.171%和1.229%~1.542%,并改善了分类结果空间破碎的现象。结合点尺度的验证精度和空间上的分类结果发现FDR-RFE-RF的性能最优(OA=0.926,Kappa Coefficient=0.906),且其提取的研究区的不透水面材质的分布特征基本与实际情况一致。研究结果表明变量优选在一定程度上可以提升基于机器学习的不透水面材质提取的鲁棒性,同时也验证了基于亚米级航空可见光影像在城市不透水层材质提取的可行性。 展开更多
关键词 fisher可分比 递归特征消除算法 面向对象 不透水面材质 机器学习 航空遥感
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Probing Temperature from Intermediate Mass Fragment by Isobaric Yield Ratio in Heavy-Ion Collisions
14
作者 于勉 魏慧玲 马春旺 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2015年第12期727-730,共4页
A probe to extract the temperature(T_(iyr)) from intermediate-mass fragment has been proposed using the isobaric yield ratio(IYR) difference based on the modified Fisher model.By analyzing the isobaric cross section i... A probe to extract the temperature(T_(iyr)) from intermediate-mass fragment has been proposed using the isobaric yield ratio(IYR) difference based on the modified Fisher model.By analyzing the isobaric cross section in the measured 140 A MeV^(40,48)Ca+~9Be reactions,the Tiyr can well fit the IYR difference for the large mass fragments.Because of the fragments are produced in different colliding regions,it is also suggested to select the fragments according to different mechanisms when using TIYR. 展开更多
关键词 TEMPERATURE ISOBARIC yield ratio modified fisher m
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广东龙门南昆山红花荷+南岭栲群落物种多样性与种间联结性
15
作者 沈悦 钟文超 +4 位作者 夏增强 钟奇锋 李宇惠 邢福武 王发国 《植物科学学报》 北大核心 2025年第2期162-171,共10页
以广东省龙门县南昆山南亚热带典型红花荷(Rhodoleia championii Hook. f.)+南岭栲(Castanopsis fordii Hance)群落为研究对象,通过样方调查和方差比率法、Fisher精确检验等方法,分析群落物种多样性和种间关系。结果显示:(1)该群落物种... 以广东省龙门县南昆山南亚热带典型红花荷(Rhodoleia championii Hook. f.)+南岭栲(Castanopsis fordii Hance)群落为研究对象,通过样方调查和方差比率法、Fisher精确检验等方法,分析群落物种多样性和种间关系。结果显示:(1)该群落物种多样性较高,乔木层的物种分布均匀,灌木层的物种数量多但分布不均,多样性指数低于乔木层;(2)群落总体呈显著正联结,种间形成稳定的搭配关系。乔木层中,存在1对极显著正联结种对,5对显著正联结种对,以及2对显著负联结种对;(3)基于种群聚类、种间联结性及生态习性分析,将14个主要种群划分为4个生态种组,同组树种的生态习性和资源需求相似,多呈正联结,不同组的树种多呈负联结。研究结果为南昆山天然次生林保护提供了理论依据。 展开更多
关键词 南昆山 种间联结 方差比率法 优势种群 fisher精确检验
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面向智能语音交互的情感识别技术分析
16
作者 张贝贝 田甜 《微型电脑应用》 2025年第5期300-304,共5页
随着科学技术的发展,越来越多的情感识别技术被应用于智能语音交互领域。然而,目前的情感识别技术存在着识别率不高、识别效果不稳定的现象,为了得到更好的识别效果,研究对语音信号的预处理方式进行探讨与优化。在此基础上,研究提出基... 随着科学技术的发展,越来越多的情感识别技术被应用于智能语音交互领域。然而,目前的情感识别技术存在着识别率不高、识别效果不稳定的现象,为了得到更好的识别效果,研究对语音信号的预处理方式进行探讨与优化。在此基础上,研究提出基于混合梅尔频率倒谱系数(MFCC-M)的语言情感识别算法,对不同频段下的语音情感识别算法进行优化,并使用Fisher比准则将优化算法进行结合。在算法比较实验中,所提算法平均识别率最高,为0.97,相较于其他3种识别算法,所提算法的平均识别率分别提高了7.8%、12.8%和16.9%。此外,比较不同算法的上下限差值,所提算法的差值最低,验证了该算法的稳定性。研究为智能语音交互提供了新的改进方向,并为语音情感分析基础的优化提供了数据支持。 展开更多
关键词 人机交互 情感识别 语音信号 梅尔频率倒谱系数 fisher比准则
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酶解牡蛎肉制备高F值寡肽的研究 被引量:18
17
作者 周敏华 章超桦 +3 位作者 曾少葵 郑惠娜 秦小明 吉宏武 《现代食品科技》 EI CAS 2009年第7期751-755,共5页
对采用胰酶水解近江牡蛎(Ostrea rivularis Gould)制备高F值寡肽进行了研究。其方法是将所得酶解液用活性碳吸附,然后用凝胶层析纯化。通过对比6种粉状活性碳去除酶解液中芳香族氨基酸和保留支链氨基酸的能力,找出了较适宜的活性碳类... 对采用胰酶水解近江牡蛎(Ostrea rivularis Gould)制备高F值寡肽进行了研究。其方法是将所得酶解液用活性碳吸附,然后用凝胶层析纯化。通过对比6种粉状活性碳去除酶解液中芳香族氨基酸和保留支链氨基酸的能力,找出了较适宜的活性碳类型及其吸附条件:活性碳型号为TX-325型,固液比为1:30(m/V),pH=2.5,吸附时间为3h,吸附温度为25℃。将经活性碳吸附后的酶解液用凝胶(型号为Biogel P2)层析法在流速为0.4mL/min的条件下进行分离纯化,可得到F值大于20的寡肽混合物,其相对分子质量约1450~800。 展开更多
关键词 近江牡蛎 酶解 活性碳 凝胶层析 高F值寡肽
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基于FTIR的两种模式识别方法在两面针产地鉴别中的应用 被引量:5
18
作者 毛晓丽 郑娟梅 +3 位作者 李自达 雷欣潮 黄庶识 刘华钢 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2697-2701,共5页
为了探求建立快速鉴别两面针产地的方法,基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,选取1800400cm^-1红外指纹图谱带,采用Fisher比值法和SIMCA聚类分析法建立产地分类模型,分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别,并通过计算识别率与... 为了探求建立快速鉴别两面针产地的方法,基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,选取1800400cm^-1红外指纹图谱带,采用Fisher比值法和SIMCA聚类分析法建立产地分类模型,分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别,并通过计算识别率与拒绝率来验证模型。结果表明,红外光谱技术不但能准确提取中药材的整体信息,并且基于红外光谱建立起的两种模式识别模型对未知样品进行预测,识别率和拒绝率均达到90%以上,说明所建模型具有较强的识别能力。通过自编计算程序以及现有统计软件,还可以将模式识别模型实现实时在线化检测与快速样品鉴别,大大提高了鉴别速度而更具应用价值。 展开更多
关键词 红外光谱法 fisher比值法 SIMCA 两面针
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蛋清肽的体内生物活性评价 被引量:9
19
作者 王莹 刘静波 +1 位作者 林松毅 马爽 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期286-288,318,共4页
通过测定受试30d实验小鼠的转棒时间、血清尿素氮含量和肝糖原含量的变化情况,对比分析了两种蛋清蛋白水解物的体内抗疲劳生物活性。实验结果表明:5%浓度蛋清高F值寡肽在提高受试小鼠的转棒时间和肝糖原含量、降低血清尿素氮的含量的趋... 通过测定受试30d实验小鼠的转棒时间、血清尿素氮含量和肝糖原含量的变化情况,对比分析了两种蛋清蛋白水解物的体内抗疲劳生物活性。实验结果表明:5%浓度蛋清高F值寡肽在提高受试小鼠的转棒时间和肝糖原含量、降低血清尿素氮的含量的趋势上优于5%浓度蛋清多肽及大豆肽,它能极显著地提高受试小鼠的转棒时间和肝糖原含量(P<0.01);能降低血清尿素氮的含量,但差异不显著(P>0.05)。 展开更多
关键词 蛋清蛋白 寡肽 F值 血清尿素氮 肝糖原
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海洋蛋白酶解制备生物活性肽的研究进展 被引量:13
20
作者 郑惠娜 章超桦 曹文红 《水产科学》 CAS 北大核心 2008年第7期370-373,共4页
关键词 海洋蛋白 酶解 降血压肽 抗氧化肽 高F值寡肽
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