果胶的提取现状和发展前景研究
摘要：果胶是一种天然高分子,随着对其研究的深入发展,涉及的内容和应用范围越来越广泛。本文综合概述了果胶的结构、性质、作用、提取的方法和发展前景,简单介绍了它们的应用领域。
关键词：果胶；提取；前景
引言：
果胶是植物中的一种酸性多糖物质，它通常为白色至淡黄色粉末，稍带酸味，具有水溶性，工业上即可分离，其分子量约5万一30万，主要存在于植物的细胞壁和细胞内层，为内部细胞的支撑物质。在食品上作胶凝剂，增稠剂，稳定剂，悬浮剂，乳化剂，增香增效剂，并可用于化妆品，对保护皮肤，防止紫外线辐射，冶疗创口，美容养颜都存一定的作用。因而果胶有着广泛的应用。
一、果胶的性质及来源
果胶(Pectin)是一组聚半乳糖醛酸。在适宜条件下其溶液能形成凝胶和部分发生甲氧基化（甲酯化，也就是形成甲醇酯），其主要成分是部分甲酯化的a(l,4)一D一聚半乳糖醛酸。残留的羧基单元以游离酸的形式存在或形成铵、钾钠和钙等盐。
不同的蔬菜，水果口感有区别，主要是由它们含有的果胶含量以及果胶分子的差异决定的。柑橘、柠檬、柚子等果皮中约含30%果胶，是果胶的最丰富来源。
二、果胶在我国的发展现状
果胶作为胶凝剂广泛用于生产果酱、果冻、果脯、蜜饯、软糖、焙烤食品与饮料中，还可作为增稠剂和稳定剂添加于果汁、乳制品中。随着现代工业的发展，果胶在各领域的需求量越来越多，我国每年消耗果胶3000 吨以上，进口果胶约占80%，由于进口果胶的价格高于国产果胶，国产果胶成了国内众多企业的期盼，因此大力开发果胶生产新工艺，利用我国丰富的果胶资源，生产出优质果胶，满足国内外市场需求已显得极为迫切。
果胶生产工艺主要分预处理、提取、浓缩、沉淀、干燥等5 个步骤，其关键步骤为提取和沉淀。目前国内果胶生产多采用传统方法。提取过程主要采用酸提取法，辅之于微波、超声波处理等辅助手段提取。沉淀方法主要是醇沉法和盐析法。整个工艺方法的缺点是乙醇使用量大，其中醇沉法工艺生产1 吨果胶需消耗7 吨乙醇；盐析法可使乙醇用量下降至4 吨，但生产成本仍较高，且产品产量低，沉淀性状不好, 灰分含量高，溶解性差，工艺条件也较难控制。
三、果胶提取新型方法的研究
（一）甘薯果胶酸提取工艺的研究
目前，我国甘薯加工主要集中在提取淀粉，制作粉丝、粉条等粗加工领域，在生产过程中，每天都要产生大量的废渣。鲜薯渣中含水量高达80%，不易贮存、运输，腐败变质后产生恶臭，如果直接排放将会造成严重的环境污染。
国外多以柑橘皮、柠檬皮渣、苹果皮渣等为原料生产果胶，目前我国食品行业主要从柑橘皮渣、苹果渣中提取和生产果胶，但尚未有从具有高果胶含量的甘薯渣中提取和生产果胶的报道。资料表明，甘薯渣中至少有20%～30% 的果胶物质。本研究立足于当前我国果胶生产的实际情况，以及丰富甘薯渣资源的现状，以简化果胶生产工艺、降低生产成本为目的，对甘薯果胶[1]的提取工艺进行优化分析和讨论，以期确定最佳提取工艺。
（二）酶法制备低甲氧基果胶的工艺研究
果胶是一种植物多糖, 其基本组成是部分甲酯化的半乳糖醛酸, 通常按甲氧基含量分为两大类: 甲氧基含量高于7%的高甲氧基果胶和低于7%的低甲氧基果胶。
工业化高甲氧基果胶[1]生产原料主要是柑桔和苹果的皮渣, 低甲氧基果胶[1]的生产是由高甲氧基果胶在一定条件下脱酯得到。果胶的用途很广, 70%用作食品添加剂, 两类果胶的最大区别在于胶凝机理不同。
高甲氧基果胶只能在可溶性固形物高于55%和狭小的pH 范围( 3.0 左右) 才能胶凝, 主要用于高糖食品的生产。低甲氧基果胶只需较低的糖浓度甚至无糖条件下, 就能在Ca2+或其它二价阳离子体系中形成凝胶。为满足肥胖和糖尿病人等的需要, 可制成低热量的食品, 这使低甲氧基果胶的需求量越来越大。
目前国内只有高甲氧基果胶的生产技术,低甲氧基果胶加工技术尚不成熟,
只有1～2 家企业报道有低甲氧基果胶产品, 但年产量不到100t, 而对它的需求日益迫切,需从国外进口。
低甲氧基果胶的生产技术完全被美国、德国、瑞士等垄断。针对低甲氧基果胶技术和市场现状, 很有必要对它的生产技术进行系统化研究, 填补国内空白。低甲氧基果胶的制法主要有酸法、碱法、酶法等, 其中酶法脱酯与酸法脱酯相比较, 可简化工艺流程和设备, 提高生产效率; 与碱脱酯法相比较, 其优点是工艺易于控制, 能更好地保持产品的胶凝度。以新鲜橙皮为原料, 通过加内源酶激活剂激活原料中固有的果胶酯酶(PE) 来制备低甲氧基果胶, 为进一步的工业化生产打下基础。
（三）离子交换法制备果胶
其基本方法均为在果胶提取过程中加入一定量的离子交换[1]树脂，解除Ca2+、Mg2+ 的封闭作用，以提高果胶收率，并没有将离子交换法[1]应用在除杂脱色阶段。针对这一情况，本实验在传统酸提工艺的基础上，根据醇沉法生产果胶的工艺原理，利用果胶分子量大不与某些树脂交换的特点，研究出离子交换法生产果胶的新工艺。
新工艺不仅解决了果胶生产中乙醇用量大的问题，同时也保证了果胶的质量。果胶产品将喷雾干燥所得果胶产品与传统方法(醇沉法) 所得果胶的各项指标进行比较，发现新工艺制备的果胶主要性能指标和收率均优于传统方法。新工艺克服了传统工艺大量使用乙醇的弊端，仅与生产中使用酒精较少的盐析法相比每吨产品就少消耗4吨酒精，产出的果胶纯度高，溶解性好，整个工艺简洁，生产成本相对低，具有广阔的工业应用前景。
（四）果胶酶
近10 年来, 关于果胶酶[1]分子生物学的研究取得了重大进展, 从11 个真菌属克隆了50 个以上的基因并进行了测序,并对果胶酶基因的结构、功能、调控、转录、翻译及后加工等方面进行深入探讨。因为果胶酶家族中内切酶工业价值最大,所以,果胶酶的分离纯化研究也主要集中在内切酶,基因工程研究也首先在内切酶上获得进展。
目前酶制剂的研究多集中在纤维素酶和淀粉酶上, 对饲用果胶酶并没有进行深入的研究。果胶酶可为其它酶的酶解反应提供作用底物, 其作用在酶解反应开阶段显得尤为重要。在目前的复合酶制剂中,果胶酶与其它酶类相比, 单位酶
活力相对较高, 且都取得较好的应用效果。由于复合酶内部存在互作效应, 不同配或不同浓度的复合酶产生的效果可能有很大差异, 因此为充分发挥复合酶制剂的作用, 亦应考虑果胶酶与其它酶类的协同效应。
在发酵生产饲用复合酶时, 果胶酶活性应为一个指标, 采用果胶酶发酵条件优选结果作为复合酶制剂研制的工艺条件。在动物生产上复合酶制剂的作用显然要大于单体酶, 但单体酶作用效果的研究毫无疑问将直接对复合酶的研究起指导作用。粗酶制剂在生产上的应用效果基本上已经得到肯定, 但为进一步发挥其作用效果或提高其应用价值, 就有必要更清楚地了解单体酶的作用机理。目前复合酶制剂发酵生产工艺主要针对菌种的选育和生产工艺参数的优化, 而缺乏足够的数据来确定发酵终产品的目标特性, 这也直接约束着发酵产品的使用范围和效果。这些都需要进一步深入研究。
四、果胶的发展前景
果胶是在食品、医药和其它工业中应用的重要多糖之一，在国内市场需求量很大，销路很好，且生产果胶的生物资源丰富，具有极高的经济潜力。2000年我国出口水果汁16,4989万吨，其中绝大多数为苹果汁，仅以这部分按榨汁后皮渣占果实的45%计算，果渣约有12-13万吨，如果能利用其中1万吨，以得率12%计，产果胶1200吨，足以满足国内市场，按市场最低价格10万元一顿计，可为国家节省外汇至少1.2亿元。而我国的果胶生产尚处实验阶段，而且还未有从韧皮纤维原料蒸煮废液中提取果胶的先例，故仍在探索先进的果胶提取工艺，以能从其废液中提取出果胶，具有重大的经济效益及社会效益。
参考文献：
【1】郝利平主编.食品添加剂.中国农业出版社.2004.
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【3】彭凯，张燕，王似锦，廖小军，胡小松等.微波干燥预处理对苹果渣提取果胶的影响。农业工程学报.2008年7月.
【4】邓红,李小平,史红兵等.苹果渣提取果胶的沉淀条件研究.陕西师范大学学报(自然科学版).2002 年12 月.
【5】李鹏,范桂侠,隋世强等.果胶的提取和应用.科技信息.2009 年.
数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。
目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)
. Word资料●本课题国外研究现状分析 教育科研立项课题如何申报与论证博白县教育局教研室朱汝洪发布时间： 2009 年 4 月 2 日19 时24 分一、课题申报的基本步骤第一步： 阅读各级课题申报通知，明确通知的要求；第二步： 学习研究课题管理方面的文件材料；第三步： 学习研究《课题指南》，确定要申报的课题（可以直接选用《课题指南》中的课题，也可以自己确定课题）；第四步：组织课题组，认真阅读关于填表说明的文字，研究清楚课题《申请评审书》各个栏目的填写要求；第五步： 根据《申请评审书》各栏目的要求分工查找材料和论证；第六步： 填写《申请评审书》草表；第七步： 研究确定后，填写《申请评审书》正式表（一律要求打印）；第八步： 按要求复印份数；第九步： 按要求签署意见、加盖公章；第十步： 填写好《课题申报材料目录表》；第十一步： 按时将《申请评审书》《课题申报材料目录表》和评审费送交县教研室科研组转送市教科所（也可以直接送市教科报，但必须报县教研室备案）。
二、教育科研课题的选题1、课题的选题方法。 一是从上级颁发的课题指南中选定；二是结合学校的实际对课题指南中的课题作修改；三是完全从学校的实际出发确定课题。 2、课题的选题要依据的原则。 一是符合法规和政策；二是切合当地和学校实际；三是适合教师的水平和能力；四是切中当前教改热点。 3、课题名称的规表述。 ①研究，如小学生学习兴趣培养的研究。 ②实践与研究，如高中学生探究性学习的实践与研究。 ③应用研究，如合作学习理论在初中语文教学中的应用研究。 ④实验与研究，如杜郎口模式的实验与研究。 ⑤探索与研究，如农村寄宿制小学学生管理的探索与研究。 三、立项课题的论证例说（以2009 版市课题申报表的要求为准）1、课题论证的含义。 课题论证，也叫论证与设计、设计与论证，是对所要申报的课题的选题依据、研究目标、研究容、研究重点、研究难点、研究思路、研究步骤、研究条件等进行的阐述与设计。 2、课题论证的包括的容。 不同级别的课题申报表（课题申请、评审书）要求有所不同，但基本上包括两大方面的容： 一是关于本研究课题的论证，二是关于对课题实施的论证。 3、课题论证例说。
果胶的提取与果胶含量 的测定 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
果胶的提取与果胶含量的测定 一、引言 果胶广泛存在于水果和蔬菜中，如苹果中含量为—%（以湿品计），在蔬菜中以南瓜含量最多（达7%-17%）。果胶的基本结构是以α-1，4苷键连接的聚半乳糖醛酸，其中部分羧基被甲酯化，其余的羧基与钾、钠、铵离子结合成盐。在果蔬中，尤其是未成熟的水果和皮中，果胶多数以原果胶存在，原果胶通过金属离子桥（比如Ca2+）与多聚半乳糖醛酸中的游离羧基相结合。原果胶不溶于水，故用酸水解，生成可溶性的果胶，再进行提取、脱色、沉淀、干燥，即为商品果胶。从柑橘皮中提取的果胶是高酯化度的果胶（酯化度在70%以上）。在食品工业中常利用果胶制作果酱、果冻和糖果，在汁液类食品中作增稠剂、乳化剂。 二、实验材料、试剂与仪器 材料：桔皮，苹果等； 试剂：%HCL，95%乙醇（AR），精制乙醇，乙醚，LHCl，%咔唑乙醇溶液，半乳糖醛酸标准液，浓硫酸（优级纯） 仪器：分光光度计，50mL比色管，分析天平，水浴锅，回流冷凝器，烘箱等三、实验步骤 （一）果胶的提取 1、原料预处理：称取新鲜柑橘皮20g（或干样8g），用清水洗净后，放入250mL容量瓶中，加水120mL，加热至90℃保持5-10min，使酶失活。用水冲洗后切成3～5mm的颗粒，用50℃左右的热水漂洗，直至水为无色、果皮无异味为止（每次漂洗必须把果皮用尼龙布挤干，在进行下一次的漂洗）。 2、酸水解提取：将预处理过的果皮粒放入烧杯中，加约%HCL溶液，以浸没果皮为宜，调pH至～，加热至90℃煮45min，趁热用100目尼龙布或四层纱布过滤。 3、脱色：在滤液中加入～%的活性炭，于80℃加热20min，进行脱色和除异味，趁热抽滤（如抽滤困难可加入2%～4%的硅藻土作为助滤剂）。如果柑橘皮漂洗干净萃取液为清澈透明则不用脱色。
实验果胶的提取 一、目的要求 1．学习从柑橘皮中提取果胶的方法。 2．进一步了解果胶质的有关知识。 二、实验原理 果胶物质广泛存在于植物中，主要分布于细胞壁之间的中胶层，尤其以果蔬中含量为多。不同的果蔬含果胶物质的量不同，山楂约为6.6%，柑橘约为0.7～1.5%，南瓜含量较多，约为7%～17%。在果蔬中，尤其是在未成熟的水果和果皮中，果胶多数以原果胶存在，原果胶不溶于水，用酸水解，生成可溶性果胶，再进行脱色、沉淀、干燥即得商品果胶。从柑橘皮中提取的果胶是高酯化度的果胶，在食品工业中常用来制作果酱、果冻等食品。 三、实验器材 恒温水浴、布氏漏斗、抽滤瓶、玻棒、尼龙布、表面皿、精密pH试纸、烧杯、电子天平、小刀、真空泵、 柑橘皮（新鲜）。 四、实验试剂 1．95%乙醇、无水乙醇。 2．0.2 mol/L盐酸溶液 3．6 mol/L氨水 4．活性炭 五、操作步骤 1．称取新鲜柑橘皮20 g（干品为8 g），用清水洗净后，放入250 mL烧杯中，加120 mL水，加热至90 ℃保温5～10 min，使酶失活。用水冲洗后切成3～5 mm大小的颗粒，用50 ℃左右的热水漂洗，直至水为无色，果皮无异味为止。每次漂洗都要把果皮用尼龙布挤干，再进行下一次漂洗。 2．将处理过的果皮粒放入烧杯中，加入0.2 mol/L的盐酸以浸没果皮为度，调溶液的pH 2.0～2.5之间。加热至90 ℃，在恒温水浴中保温40 min，保温期间要不断地搅动，趁热用垫有尼龙布(100目)的布氏漏斗抽滤，收集滤液。 3．在滤液中加入0.5%～1%的活性炭，加热至80 ℃，脱色20 min，趁热抽滤(如橘皮漂洗干净，滤液清沏，则可不脱色)。 4．滤液冷却后，用6 mol/L氨水调至pH 3～4，在不断搅拌下缓缓地加入95%酒精溶液，加入乙醇的量为原滤液体积的1.5倍(使其中酒精的质量分数达50%～60%)。酒精加入过程中即可看到絮状果胶物质析出，静置20 min后，用尼龙布(100目)过滤制得湿果胶。 5．将湿果胶转移于100 mL烧杯中，加入30 mL无水乙醇洗涤湿果胶，再用尼龙布过滤、挤压。将脱水的果胶放入表面皿中摊开，在60～70 ℃烘干。将烘干的果胶磨碎过筛，制得干果胶。
1.2 国内外相关研究现状综述 1.2.1国外研究综述 1）人力资源外包 Lever觉得外包是一种管理策略，将非核心业务委托给外部专家执行，使公司能专注于本身核心业务发展，以提高竞争优势[3]。而人力资源管理外包，则是一种特殊的外包形式。greer认为，外包是由外部伙伴在重复基础上从事原来由企业内部从事的人力资源任务[4]。 对于人力资源外包，许多国外学者认为，对许多企业来说，外包浪潮的兴起并不意味着一定要实行人力资源管理外包，人力资源管理的实践性很强，往往对适合的企业才最好。 在总结外包优势的基础上，Rodriguez和Carlos指出与专业的雇佣组织签订合同来处理企业的人力资源职能是一个可变的结论，专业雇佣组织可以与他的顾客建立一个雇佣合作关系。Greet认为有五项竞争因素使企业将人力资源部分或是全部外包，分别是企业精简、快速成长或衰退、全球化、竞争增加以及企业再造，而在这些竞争因素背后的根本因素其实就是降低成本与增加人力资源的服务品质。 关于人力资源外包的风险，Quelin认为一个是企业在外包过程中对外包商的过分依赖，他们认为外包后企业就不用再过问这部分工作了，全部由外包商负责就行，很少进行沟通。另外一个是外包商的工作效率及能力不能达到既定目标，影响组织绩效的完成，把工作交给外包商后，企业失去了对这部分工作的控制，至少不能完全控制，于是当外包商的能力及效率不能达到原来期望的时候，就会影响企业的整体绩效。Bahli，Bouchaib等根据交易成本的观点，归纳了外包所具有的风险带来的不确定性有以下两点:交易的不确定性；委托的不确定性和所提供服务的不确定性。 以上研究表明国外的人力资源外包相关研究大多集中在外包决策、外包作用与外包风险上。主要关注的是企业人力资源外包在实际运用中的可行性与实践中的问题。在人力资源外包中引入信任的研究不多。国外学者对信任的研究集中在信任的作用、类型与建立上。这里只摘录其中的一部分。 2）信任 梅耶、戴维斯、斯库尔曼认为:信任是指一方在有能力监控或控制另一方的情况下，宁愿放弃这种能力而使自己处于弱点暴露、利益有可能受到对方损害的状态。Sabel认为:“相互信任就是合作各方坚信，没有一方会利用另一方的脆弱点去获取利益。”胡孔河将信任定义为：在一定情境下，一方凭借自己对对方的
数据挖掘研究的现状与发展趋势 郑继刚,王边疆 (保山学院数学系,云南保山678000) 影响其空间分布的因素之间的关系;预测型的模 型用来根据给定的一些属性预测某些属性,如分类模 型和回归模型等. 目前,主要在空间数据挖掘的体系结构和挖掘过 程做了大量研究,包括面向对象的空间数据库的数据 挖掘、模糊空间关联规则的挖掘、不确定性挖掘、聚类 挖掘、挖掘空间数据的偏离和演变规则、基于多专题 地图的挖掘、交叉概化、基于时空数据的概化、并行数 据挖掘、统计分析与数据挖掘的协同和遥感影像的挖 掘等,主要采用了基于统计学和概率论、集合论、机器 学习、仿生物学、地球信息学的研究方法. 4.2多媒体数据挖掘 多媒体数据,包括图形、图像、文本、文档、超文 本、声音、视频和音频数据等,数据类型复杂.随着信 息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富, 多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数 据库[8].这些数据大多是非结构化数据、异构数据, 特征向量通常是数十维甚至数百维,转化为结构数据 和降维成了多媒体数据挖掘的关键技术. 有研究者提出了多媒体数据挖掘的系统原型 ＭＤＭＰ,将多媒体数据的建模表示、存储和检索等多 媒体数据库技术与数据挖掘技术有机地结合在一起, 采用多媒体图像数据的相似性搜索、多维分析、关联 规则挖掘、分类与聚类分析等挖掘方法,广泛地应用 于医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测 等各种领域. 4.3时序数据挖掘 时序数据挖掘通过研究信息的时间特性,深入洞 悉事物进化的机制,揭示其内在规律(如波动的周期、 振幅、趋势的种类等),成为获得知识的有效途径.关 键问题是要是寻找一种合适的序列表示方式,基于点 距离和关键点是常用的算法,但都不能完整表示出序 列的动态属性.时序数据挖掘的主要技术有趋势分析 和相似搜索,在宏观的经济预测、市场营销、客流量分 析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格波动 等众多领域得到了应用.
数据挖掘简介 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。 多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。 采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。数据挖掘的分类 数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识，反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识，反映事物各方面的特征知识; .差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。 所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。 数据挖掘的方法 数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用，然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受，即不管你选择哪种方法，总存在着某种协定。因此对实际情况，应该具体分析，根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐，也没
数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。 所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。 以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。 首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。 或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。 据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。 国外如此，那中国呢？ 随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。 信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。 所以，请坚定勇敢地踏出迈向数据挖掘的那一步吧，然后扎实地学好所需的知识理论及实践技巧，最后所收获到的，或许比你所期待的还多。
数据挖掘在中国的现状和发展研究 导读：本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础，对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展，并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。 关键字：数据挖掘 0 引言 近年来，随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高，数据量与日俱增，传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心，数据挖掘技术应运而生。 中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究，并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩，但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计，对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究，通过分析有关论文的发表，对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。 1 数据挖掘的应用与研究发展 数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。数据挖掘是一门新兴的边缘学科，近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代有了突飞猛进的发展。2001年，Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首，并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，其中第3项就是数据挖掘。 数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域，其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，能够帮助天文学家发现遥远的类星体，是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一；生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式，对客户进行了分析；对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司
果胶的提取 一、目的要求 1．学习从柑橘皮中提取果胶的方法。 2．进一步了解果胶质的有关知识。 二、实验原理 果胶物质广泛存在于植物中，主要分布于细胞壁之间的中胶层，尤其以果蔬中含量为多。不同的果蔬含果胶物质的量不同，山楂约为6.6%，柑橘约为0.7～1.5%，南瓜含量较多，约为7%～17%。在果蔬中，尤其是在未成熟的水果和果皮中，果胶多数以原果胶存在，原果胶不溶于水，用酸水解，生成可溶性果胶，再进行脱色、沉淀、干燥即得商品果胶。从柑橘皮中提取的果胶是高酯化度的果胶，在食品工业中常用来制作果酱、果冻等食品。 三、实验器材 恒温水浴、布氏漏斗、抽滤瓶、玻棒、尼龙布、表面皿、精密pH试纸、烧杯、电子天平、小刀、真空泵。 柑橘皮（新鲜）。 四、实验试剂 1．95%乙醇、无水乙醇。 2．0.2 mol/L盐酸溶液 3．6 mol/L氨水 4．活性炭 五、操作步骤 1．称取新鲜柑橘皮20 g（干品为8 g），用清水洗净后，放入250 mL 烧杯中，加120 mL水，加热至90 ℃保温5～10 min，使酶失活。用水冲洗后切成3～5 mm大小的颗粒，用50 ℃左右的热水漂洗，直至水为无色，果皮无异味为止。每次漂洗都要把果皮用尼龙布挤干，再进行下一次漂洗。 2．将处理过的果皮粒放入烧杯中，加入0.2 mol/L的盐酸以浸没果皮为度，调溶液的pH 2.0～2.5之间。加热至90 ℃，在恒温水浴中保温40 min，保温期间要不断地搅动，趁热用垫有尼龙布(100目)的布氏漏斗抽滤，收集滤液。 3．在滤液中加入0.5%～1%的活性炭，加热至80 ℃，脱色20 min，趁热抽滤(如橘皮漂洗干净，滤液清沏，则可不脱色)。 4．滤液冷却后，用6 mol/L氨水调至pH 3～4，在不断搅拌下缓缓地加入95%酒精溶液，加入乙醇的量为原滤液体积的1.5倍(使其中酒精的质量分数达50%～60%)。酒精加入过程中即可看到絮状果胶物质析出，静置20 min 后，用尼龙布(100目)过滤制得湿果胶。 5．将湿果胶转移于100 mL烧杯中，加入30 mL无水乙醇洗涤湿果胶，
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
从果皮中提取果胶 一、实验目的 1、学习从从果皮中提取果胶的基本原理和方法, 了解果胶的一般性质。 2、掌握提取有机物的原理和方法。 3、进一步熟悉萃取、蒸馏、升华等基本操作。 二、实验原理 果胶是一种高分子聚合物，存在于植物组织内，一般以原果胶、果胶酯酸和果胶酸3种形式存在于各种植物的果实、果皮以及根、茎、叶的组织之中。果胶为白色、浅黄色到黄色的粉末，有非常好的特殊水果香味，无异味，无固定熔点和溶解度，不溶于乙醇、甲醇等有机溶剂中。粉末果胶溶于20倍水中形成粘稠状透明胶体，胶体的等电点pH值为3.5。果胶的主要成分为多聚D—半乳糖醛酸，各醛酸单位间经a—1，4糖甙键联结，具体结构式如图1。 图1 果胶的结构式 在植物体中，果胶一般以不溶于水的原果胶形式存在。在果实成熟过程中，原果胶在果胶酶的作用下逐渐分解为可溶性果胶，最后分解成不溶于水的果胶酸。在生产果胶时，原料经酸、碱或果胶酶处理，在一定条件下分解，形成可溶性果胶，然后在果胶液中加入乙醇或多价金属盐类，使果胶沉淀析出，经漂洗、干燥、精制而形成产品。 三、主要仪器和药品 仪器：恒温水浴锅、真空干燥箱、布氏漏斗、抽滤瓶、玻棒、纱布、表面皿、精密pH试纸、烧杯、电子天平、小刀、小剪刀、真空泵、。 药品：干柑桔皮、稀盐酸、95％乙醇(分析纯)等。 四、实验内容 1、柑桔皮的预处理 称取干柑桔皮20g，将其浸泡在温水中(60～70℃)约30min，使其充分吸水软化，并除掉可溶性糖、有机酸、苦味和色素等；把柑桔皮沥干浸入沸水5min进行灭酶，防止果胶分解；然后用小剪刀将柑皮剪成2～3mm的颗粒；再将剪碎后的柑桔皮置于流水中漂洗，进一步除去色素、苦味和糖分等，漂洗至沥液近无色为止，最后甩干。 2、酸提取
综合实训8柑橘皮中果胶的提取及检测 摘要：为提高果胶质量，本实验拟采用酸性乙醇沉淀法协同酶法提取柑橘皮中的果胶，从而为工业生产提供理论依据。 关键词：柑橘皮果胶酸性乙醇沉淀酶法 1 前言 果胶本身为白色或淡黄色的粉末，稍有特异气味，在二十倍的水中几乎完全溶解，形成一种含负电荷的粘性液体。果胶的一个最重要性质是其胶凝化作用，在食品工业中被用作胶冻稳定剂和增稠剂；在医药中用来制造止血剂、血浆代用品等；在轻工业中还可以用来制造化妆品及代替琼脂做部分微生物的培养基，应用非常广泛。 柑橘为我国著名果品之一，柑橘皮中果胶含量约占20%~30%。从柑橘皮中提取的果胶是高酯化度的果胶，酯化度在70％以上，提取的果胶不仅安全优质而且是对柑橘皮的“废物利用”，不仅可解决废物处理问题，还可提高柑橘生产加工的经济效益，是柑橘综合利用的很好途径。 2 实验目的 掌握酸性乙醇沉淀法[1]协同酶法[2] [3]提取果胶的基本原理和方法 掌握咔唑比色法[4]测定果胶含量的基本方法和操作 3 实验原理 果胶是一种植物胶体，分布于果蔬类植物中，存在于植物的细胞壁和细胞内层，是细胞壁的一种组成成分。不同的果蔬中果胶的质量和含量不同，在未成熟的水果和果皮中，果胶多数以原果胶存在，原果胶不溶于水，用酸水解，生成可溶性果胶，再经乙醇沉淀、洗涤，即得果胶粗提液。 纤维素酶是酶的一种，具有高度专一性，能够在分解纤维素时发挥催化作用，在果胶提取的过程中加入纤维素酶可破坏细胞壁，从而增加果胶的提取率。(本次实验不用纤维素酶) 淀粉酶可以水解淀粉和糖原，从而提高果胶的纯度。综合利用两种酶辅助酶解提取果胶，可显著提高果胶质量。 果胶含量的测定方法主要有质量法、容量法、滴定法、高效液相色谱法、气相色谱法和比色法等。咔唑比色法快速简单易行，可对果胶粗品进行检测，从而对果胶含量进行半定量分析。其测定果胶含量的原理是果胶在硫酸的作用下水解成半乳糖醛酸，在硫酸溶液中与咔唑试剂进行缩合反应，生成紫红色化合物，在525nm处有最大吸收峰。测定样品中半乳糖醛酸的含量，即可确定果胶的含量。 4 实验设备 电热恒温水浴锅，紫外可见分光光度计，台式离心机，电子天平，分析天平，样品粉碎机，比色皿，称量纸，药匙，烧杯，玻璃棒，pH计，纱布，容量瓶，量筒，离心杯，试管，试管架，比色管(25mL)，移液枪，枪头，100目筛，电磁炉。
湘潭大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 林勇 学院: 信心工程学院学院 专业: 自动化 班级: 一班 学号: 2010550113 指导教师: 张莹
0前言 随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取
毕业论文指之国内外研究现状的写法与范文 毕业论文指之“国内外研究现状”的撰写一、写国内外研究现状的意义通 过写国内外研究现状，考察学生对自己课题目前研究范围和深度的理解与把握， 间接考察学生是否阅读了一定的参考文献。这不仅是毕业论文撰写不可缺少的组 成部分，而而且是为了让学生了解相关领域理论研究前沿，从而开拓思路，在他 人成果的基础上展开更加深入的研究，避免不必要的重复劳动或避免研究重复。二、国内外研究现状写法在撰写之前，要先把从网络上和图书馆收集和阅读过的与所写毕业论文选题有关的专著和论文中的主要观点归类整理，找出课题的研究 开始、发展和现在研究的主要方向，并从中选择最具有代表性的作者。 1. 在写 毕业论文时，简写课题的研究开始、发展和现在研究的主要方向，最重要的是对 一些现行的研究主要观点进行概要阐述，并指明具有代表性的作者和其发表观点 的年份。 2. 再者简单撰写国内外研究现状评述研究的不足之处，可分技术不足和研究不足。即还有哪方面没有涉及，是否有研究空白；或者研究不深入；还有哪些理论或技术问题没有解决；或者在研究方法上还有什么缺陷等等。 3. 最后简 略介绍发展趋势。三、写国内外研究现状应注意的问题 1.注意写的是把研究现状，而不是写课题物本身现状，重要体现研究。例如，写算法的可视化研究现状，应 该写有哪些专著或论文、哪位作者、有什么观点等；而不是大量算法的可视化研 究何时产生、有哪些交易品种、如何演变，此只需一笔带过，也是对研究的一种 把握。 2.要写最新研究成果和历史意义重大的研究成功，主要写最新成果。 3．不要写得太少或写的太多。如果写的少，说明你查阅的材料少；如果太多则说明你没有归纳，只是机械的罗列。一般2-3 页A4 纸即可。 4.如果没有与毕业论 文选题直接相关的文献，就选择一些与毕业论文选题比 较靠近的内容来写。多从网络上找资料，学习和练习。 “国内外研究现状”的撰写范文在计算机图形学领域，三维可视化是一个重 要的研究方向，许多研究人员己经进行了大量卓有成效的研究，并有许多成熟的 技术己经应用到实际中，出现了大量的优秀的可视化软件产品，如3DMAX、MAYA、EVS、 AVS 等。这些产品主要应用于游戏、电影动画、工业设计以及其它专业领 域的研究，而与GIS 联系较少。可视化理论与技术用于地图学与GIS 始于90 年 代初。1993 年，国际地图学协会在德国科隆召开的第16 届学术讨论会上宣告成 立可视化委员会,其主要任务是定期交流可视化技术在地图学领域中的发展状况 和研究热点，并加强与计算机领域的协作。 1996 年该委员会与美国计算机协会图形学专业组进行了跨学科的协作，制订了一项称为“CartoProiect"的行动计划，旨在探索计算机图形学领域的理论和技术如何有效地应用于空间数据可视化中， 同时也探讨怎样从地图学的观点和方法来促进计算机图形学的发展。1998 年 2 月由B．H．Mccormick 等根据美国国家科学基金会召开的“科学计算可视化研讨
实验四果胶的提取 一、引言 果胶广泛存在于水果和蔬菜中，如苹果中含量为0.7—1.5%（以湿品计），在蔬菜中以南瓜含量最多（达7%-17%）。果胶的基本结构是以α-1，4苷键连接的聚半乳糖醛酸，其中部分羧基被甲酯化，其余的羧基与钾、钠、铵离子结合成盐。 在果蔬中，尤其是未成熟的水果和皮中，果胶多数以原果胶存在，原果胶通过金属离子桥（比如Ca2+）与多聚半乳糖醛酸中的游离羧基相结合。原果胶不溶于水，故用酸水解，生成可溶性的果胶，再进行提取、脱色、沉淀、干燥，即为商品果胶。从柑橘皮中提取的果胶是高酯化度的果胶（酯化度在70%以上）。在食品工业中常利用果胶制作果酱、果冻和糖果，在汁液类食品中作增稠剂、乳化剂。 二、实验材料、试剂与仪器 材料：桔皮，苹果等； 试剂：0.25% HCL，95%乙醇（AR），精制乙醇，乙醚，0.05mol/L HCl，0.15%咔唑乙醇溶液，半乳糖醛酸标准液，浓硫酸（优级纯） 仪器：分光光度计，50mL比色管，分析天平，水浴锅，回流冷凝器，烘箱等 三、实验步骤 （一）果胶的提取 1、原料预处理：称取新鲜柑橘皮20g（或干样8g），用清水洗净后，放入250mL容量瓶中，加水120mL，加热至90℃保持5-10min，使酶失活。用水冲洗后切成3～5mm的颗粒，用50℃左右的热水漂洗，直至水为无色、果皮无异味为止（每次漂洗必须把果皮用尼龙布挤干，在进行下一次的漂洗）。 2、酸水解提取：将预处理过的果皮粒放入烧杯中，加约60mL 0.25% HCL 溶液，以浸没果皮为宜，调pH至2.0～2.5，加热至90℃煮45min，趁热用100目尼龙布或四层纱布过滤。 3、脱色：在滤液中加入0.5～1.0%的活性炭，于80℃加热20min，进行脱色和除异味，趁热抽滤（如抽滤困难可加入2%～4%的硅藻土作为助滤剂）。如果柑橘皮漂洗干净萃取液为清澈透明则不用脱色。 4、沉淀：待提取液冷却后，用稀氨水调pH至3～4。在不断搅拌下加入95%乙醇溶液，加入乙醇的量约为原体积的1.3倍，使酒精浓度达到50%～65%。 ５、过滤、洗涤、烘干：用尼龙布过滤（滤液可用蒸馏法回收酒精），收集果胶，并用95%乙醇洗涤果胶2～3次，再于60～70℃干燥果胶，即为果胶产品。
柑橘皮中果胶的提取 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】
柑橘皮中果胶的提取 实验方案 一、目的要求: 1．学习从柑橘皮中提取果胶的方法。 2．进一步了解果胶质的有关知识。 二、实验原理 : 果胶物质广泛存在于植物中，主要分布于细胞壁之间的中胶层，尤其以果蔬中含量为多。不同的果蔬含果胶物质的量不同，山楂约为6.6%，柑橘约为0.7～1.5%，南瓜含量较多，约为 7%～17%。在果蔬中，尤其是在未成熟的水果和果皮中，果胶多数以原果胶存在，原果胶不溶于水，用酸水解，生成可溶性果胶，再进行脱色、沉淀、干燥即得商品果胶。从柑橘皮中提取的果胶是高酯化度的果胶，在食品工业中常用来制作果酱、果冻等食品。 三、实验药品: 仪器： 恒温水浴、布氏漏斗、抽滤瓶、玻棒、尼龙布、表面皿、精密 pH 试纸、烧杯、电子天 平、小刀、真空泵。 材料： 柑橘皮（新鲜）。 试剂： 1．95%乙醇、无水乙醇。 2．0.2 mol/L 盐酸溶液。 3．6 mol/L 氨水。 4．活性炭。 四、操作步骤 : 1．称取新鲜柑橘皮20 g（干品为8 g），用清水洗净后，放入250 mL 烧杯中，加120 mL 水，加热至90 ℃保温5～10 min，使酶失活。用水冲洗后切成3～5 mm 大小的颗粒，用50 ℃左右的热水漂洗，直至水为无色，果皮无异味为止。每次漂洗都要把果皮用尼龙布挤干，再进行下一次漂洗。 2．将处理过的果皮粒放入烧杯中，加入0.2 mol/L 的盐酸以浸没果皮为度，调溶液的 pH 2.0～ 2.5之间。加热至90 ℃，在恒温水浴中保温40 min，保温期间要不断地搅动，趁热用 垫有尼龙布(100目)的布氏漏斗抽滤，收集滤液。 3．在滤液中加入0.5%～1%的活性炭，加热至80 ℃，脱色20 min，趁热抽滤(如橘皮漂洗干净，滤液清沏，则可不脱色)。 4．滤液冷却后，用6 mol/L 氨水调至 pH 3～4，在不断搅拌下缓缓地加入95%酒精溶液，加入乙醇的量为原滤液体积的1.5倍(使其中酒精的质量分数达50%～60%)。酒精加入过程中即可看到絮状果胶物质析出，静置20 min 后，用尼龙布(100目)过滤制得湿果胶。 5．将湿果胶转移于100 mL 烧杯中，加入30 mL 无水乙醇洗涤湿果胶，再用尼龙布过滤、挤压。将脱水的果胶放入表面皿中摊开，在60～70 ℃烘干。将烘干的果胶磨碎过筛，制得干果胶。 五、注意事项： 1．脱色中如抽滤困难可加入2%～4%的硅藻土作助滤剂。 2．湿果胶用无水乙醇洗涤，可进行2次。 3．滤液可用分馏法回收酒精。 六、实验现象及结论记录表：
数据挖掘分类算法研究综述 程建华 (九江学院信息科学学院软件教研室九江332005 ) 摘要：随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点。特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类。通过论述以上算法优缺点和应用范围，研究者对已有算法的改进有所了解，以便在应用中选择相应的分类算法。 关键词：数据挖掘；分类；软计算；算法 1引言 1989年8月，在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上，首次提出基于数据库的知识发现(KDD，Knowledge DiscoveryDatabase)技术[1]。该技术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际需求。到了1995年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘[2](DM，Data Mining)的概念，由于数据挖掘是KDD过程中最为关键的步骤，在实践应用中对数据挖掘和KDD这2个术语往往不加以区分。 基于人工智能和信息系统，抽象层次上的分类是推理、学习、决策的关键，是一种基础知识。因而数据分类技术可视为数据挖掘中的基础和核心技术。其实，该技术在很多数据挖掘中被广泛使用，比如关联规则挖掘和时间序列挖掘等。因此，在数据挖掘技术的研究中，分类技术的研究应当处在首要和优先的地位。目前，数据分类技术主要分为基于传统技术和基于软计算技术两种。 2传统的数据挖掘分类方法 分类技术针对数据集构造分类器，从而对未知类别样本赋予类别标签。在其学习过程中和无监督的聚类相比，一般而言，分类技术假定存在具备环境知识和输入输出样本集知识的老师，但环境及其特性、模型参数等却是未知的。 2.1判定树的归纳分类 判定树是一个类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。由判定树可以很容易得到“IFTHEN”形式的分类规则。方法是沿着由根节点到树叶节点的路径，路径上的每个属性-值对形成“IF”部分的一个合取项，树叶节点包含类预测，形成“THEN”部分。一条路径创建一个规则。 判定树归纳的基本算法是贪心算法，它是自顶向下递归的各个击破方式构造判定树。其中一种著名的判定树归纳算法是建立在推理系统和概念学习系统基础上的ID3算法。 2.2贝叶斯分类 贝叶斯分类是统计学的分类方法，基于贝叶斯公式即后验概率公式。朴素贝叶斯分类的分类过程是首先令每个数据样本用一个N维特征向量X={X1，X2，?X n}表示，其中X k是属性A k的值。所有的样本分为m类：C1，C2，?，C n。对于一个类别的标记未知的数据记录而言，若P(C i/X)>P(C j/X)，1≤ j≤m，j≠i，也就是说，如果条件X下，数据记录属于C i类的概率大于属于其他类的概率的话，贝叶斯分类将把这条记录归类为C i类。 建立贝叶斯信念网络可以被分为两个阶段。第一阶段网络拓扑学习，即有向非循环图的——————————————————— 作者简介：程建华（1982-），女，汉族，江西九江，研究生，主要研究方向为数据挖掘、信息安全。
国内外自主学习研究现状综述 自主学习的思想源远流长。继古希腊的苏格拉底、柏拉图、亚里士多德之后，卢梭、第斯多惠、杜威等都是自主学习思想的倡导者。从20世纪50年代开始，自主学习成为教育心理学研究的重要课题。20世纪80年代末出版的《自主学习和学习：理论、研究和实践》一书中也系统总结了维果斯基学派、操作主义、现象学派、社会学派、意志理论、信息加工心理学等不同角度对自主学习做过的一些探讨。但是，由于研究者的理论立场和视角不同，对于什么是自主学习至今尚未形成统一的看法。目前，国外使用的与自主学习有关的术语也很多，如自我调节的学习（self—regulated learning）、自我管理的学习（self—managed learning）、主动学习（active—learning）、自律学习（autonous learning）、自我计划学习 （self—planned learning）、自我监控学习 （self—monitored learning）、自我定向学习（self—directed learning）、自我教育（self—education）、自我指导（self—instruction）等。在国外，自主学习思想一直受到心理学和教育学的共同关注。但是，20世纪中叶以后，由于信息加工理论心理学迅速发展，维果斯基的语言自我指导理论在西方得到了认可，人本主义心理学的开始兴起，心理学领域的这些发展从不同角度推动了对自主学习的理论阐述或者实践研究。
以斯金那纳为代表的操作主义理论认为自主学习本质上是一种操作性行为，它是基于外部强化或自我强化而做出的一种应答性反应。自主学习能力的形成，本质上是个体的学习调控反应与邻近的强化物建立联系。它包含四个子过程：自我监控、自我指导、自我评价和自我强化。以及由此开发出了自我记录技术、自我指导技术、自我强化技术。该理论最强调外部环境对自主学习的制约作用。 以班杜拉为代表的社会认知学派从个人、行为和环境交互作用的角度来理解学生的自主学习问题。认为学生的自主学习行为主要由个人内部的本能、需要、驱力、特质等决定，不主要由外在的环境因素来决定，而是受到这两者的交互作用——主体社会认知的影响制约，这种影响并决定行为的社会认知有两种：即结果期望和自我效能感。结果期望是指人关于自己的某一行为会导致他所期望的某种主观推测或判断。自我效能感是指人关于自己是否有能力胜任某一行为的主观判断或推测，它将影响行为的结果因素转化为先行因素，对行为发作用。从理论分析，任何学生的学习行为实际上受学生的结果期望和自我效能感的双重制 约和调节。这一理论十分重视学生的社会交往和社会认知在其自主学习发展中的作用。它认为，学生与教师、父母、其他学生的积极交往和反馈会极大地促进自主学习的发展。此理论把自主学习分成自我观察、自我判断、自我反应三个子过程，强调自我效能和榜样示范在自主学习中的作用。 自由意志理论认为自主学习实际上也是一种意志控制过程，意志成分控制着人的学习行为，使学习者克服困难、坚持学习。高度的自