不同提取方法的数据比较

中国境内IGS站共性误差提取方法比较张彭;龙池【摘要】共性误差是连续运行观测站存在的一种时空间相关的误差,剔除GPS站点时间序列中的共性误差,对于提高站点坐标时间序列的精度及形变分析具有重要作用.目前,已提出的提取共性误差的方法主要有主成分分析法(PCA)和离散霍特林展开(KLE)两种.本文针对国内主要IGS站,利用GAMIT10.6解算IGS站观测数据获得坐标时间序列,并采用时间序列误差建模的方式分析周期项所含部分,进而获得残差序列.在残差序列基础上,采用不同方法提取共性误差,分析其共性误差对时间序列精度的影响,讨论各方法的优劣情况,得出提取共性误差的最优方法.【期刊名称】《现代测绘》【年(卷),期】2018(041)005【总页数】3页(P41-43)【关键词】时间序列;共性误差;IGS【作者】张彭;龙池【作者单位】泰州市国土资源局,江苏泰州225300;江苏省金威测绘服务中心,江苏南京210013【正文语种】中文【中图分类】P228.10 引言全球连续GPS网络为不同的空间和时间尺度上的形变模式的监测提供了统一框架。

在区域性的观测网络中，由于潮汐、春分点的周期性回归和太阳黑子的爆发等因素导致坐标时间序列存在着一种时空间相关的偏差，称为共性误差，提取共性误差也成为能够提高时间序列精度的一个共识[1]。

共性误差需要经过建模的方式提取残差序列，然后从残差序列中提取。

误差模型的建立决定着残差序列是否包含需要提取的信息，目前常采用年周期和半年周期项的误差模型进行残差序列的提取。

伍吉仓等对南加利福尼亚地区(SCIGN)的GPS网络坐标时间序列进行了PCA、KLE两种方法的效果比较，结果表明，PCA与KLE联合滤波能够有效降低北方向、东方向及高程方向的坐标反复性及周年项振幅[2]。

Shen等对不连续的坐标时间序列提出了改进的PCA方法，该方法从不完整序列中提取共性误差。

本文针对误差模型的建立进行了探讨，同时利用该误差模型进行了残差序列的提取，并在站点较少情况下，对共性误差提取方法的效果进行了对比。

姜黄挥发油两种提取方法比较宋玉丹;王书林;余弦;赵磊【摘要】目的比较姜黄挥发油成分两种不同提取方法的差异.方法通过气相色谱-质谱(GC-MS)法测定水蒸气蒸馏法与自动顶空提取的姜黄挥发油的不同成分.结果自动顶空结合GC-MS分析出姜黄挥发油中化合物56种,水蒸气蒸馏法分析化合物32种,其中22种成分相同.结论自动顶空结合GC-MS法更具优势,可以更快速、准确、全面地测定挥发油成分.【期刊名称】《医药导报》【年(卷),期】2015(034)002【总页数】5页(P240-244)【关键词】犍为姜黄;挥发油;气相色谱-质谱法【作者】宋玉丹;王书林;余弦;赵磊【作者单位】成都中医药大学药学院中药系,成都611100;成都中医药大学药学院中药系,成都611100;成都中医药大学药学院中药系,成都611100;成都中医药大学药学院中药系,成都611100【正文语种】中文【中图分类】R284;R927.2姜黄为姜科植物姜黄(Curcuma longa L.)干燥根茎，多数地区又称为黄姜、宝鼎香，其味辛、苦、性温、归脾、肝经，能行气破瘀，通经止痛；主治胸腹胀痛、肩臂痹痛、月经不调、闭经、跌打损伤[1]。

又可提取黄色食用染料。

本草考证，姜黄主产于我国四川、福建、江西等省，广西、湖北、我国台湾、云南等地亦产，以四川犍为为道地产区。

姜黄中主要含黄色的姜黄素类成分和挥发油等。

研究姜黄化学成分、药理作用的报道挺多[2]，但报道其挥发油成分的较少[3-6]，近年来报道姜黄挥发油有强效抗真菌作用[7]，抗肿瘤作用等[8]。

多数研究均采用传统的水蒸气蒸馏法来提姜黄中的挥发油成分，本研究采用气相色谱-质谱(Gas chromatography- mass spectrometry ，GC-MS)法比较自动顶空与水蒸气蒸馏法两种提取方法所得犍为姜黄挥发油成分的差异，提供一种更简便、更快捷研究挥发油的方法，为进一步研究提供依据。

1.1 材料姜黄药材采于犍为县姜黄基地，经成都中医药大学峨眉学院王书林教授鉴定为姜科植物姜黄(Curcuma longa L.)的根茎。

文本分类中的特征提取和分类算法综述特征提取和分类算法是文本分类中非常重要的步骤，对于智能化应用和信息检索具有重要的意义。

本文将综述文本分类中常用的特征提取方法和分类算法，并对其优缺点进行分析和比较。

一、特征提取方法特征提取是将文本转化为计算机可识别的特征向量的过程。

下面介绍几种常用的特征提取方法：1. 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型将文本转换为一个包含词袋（词汇表）中所有单词的向量。

对于每个文档，词袋模型统计每个词在文档中的词频或词重。

这种方法简单有效，但忽略了文本中的语法和顺序信息。

2. N-gram模型：N-gram模型将文本分成N个连续的词组，统计每个词组的出现频率。

该方法考虑了词组的局部关系，能够捕捉文本中的一定的语序信息。

3.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频和逆文档频率的特征提取方法。

它衡量了一个词在文档中的重要性，高频率出现且在整个语料库中稀有的词被认为具有较高的区分能力。

4.主题模型：主题模型通过对文档进行主题聚类，将文本转化为对应主题的概率分布向量。

主题模型可以提取文本中的语义信息，但参数估计较为困难。

5. Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，通过学习词的分布式表示。

Word2Vec可以捕捉词之间的语义相似性，提取更加丰富的特征。

二、分类算法分类算法是根据提取的特征向量对文本进行分类。

常用的分类算法包括：1.朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。

朴素贝叶斯分类器简单高效，对于大规模数据集适用。

2.支持向量机：支持向量机通过寻找一个超平面，将不同类别的样本点分开。

它可以处理高维数据，具有较好的泛化性能。

3.决策树：决策树根据特征之间的关系构建一棵树型结构，通过比较特征值进行分类。

特征提取方法特征提取是模式识别和机器学习领域中的重要问题，它是将原始数据转换为一组可用于描述、识别和分类的特征的过程。

在实际应用中，特征提取的质量直接影响了最终模型的性能和准确度。

因此，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题至关重要。

本文将介绍几种常见的特征提取方法，并对它们进行简要的比较和分析。

首先，最常见的特征提取方法之一是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）。

PCA是一种无监督学习方法，它通过线性变换将原始数据转换为一组各维度之间不相关的主成分，从而实现数据的降维和特征提取。

PCA的优点是简单易实现，且在许多实际问题中都能取得良好的效果。

然而，PCA也有其局限性，例如它假设数据是线性可分的，对非线性数据的特征提取效果不佳。

另一种常见的特征提取方法是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）。

与PCA类似，LDA也是一种将原始数据投影到低维空间的方法，但它考虑了数据的类别信息，旨在使不同类别之间的距离最大化，同一类别内部的距离最小化。

因此，LDA在进行特征提取时更加关注数据的类别分布，适用于分类问题的特征提取。

除了上述的无监督学习方法外，特征提取还可以利用监督学习的思想。

例如，基于信息增益的特征选择方法可以通过计算特征与标签之间的关联程度来选择对分类任务有用的特征。

此外，基于树结构的特征选择方法（如决策树、随机森林）也能够对特征进行有效的评估和选择，从而实现特征提取的目的。

另外，近年来，深度学习在特征提取领域也取得了巨大的成功。

深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络）通过多层非线性变换，可以学习到数据的高级抽象特征，从而实现了对复杂数据的高效特征提取。

相比传统的特征提取方法，深度学习方法通常能够取得更好的性能，尤其是在图像、语音等领域。

综上所述，特征提取是模式识别和机器学习中的关键环节，不同的特征提取方法有着各自的优缺点，适用于不同的问题和场景。

昆虫蛋白质提取工艺的比较研究一、本文概述随着全球人口的增长和生态环境的变化，传统蛋白质来源如动物肉类和植物蛋白的供应压力日益增大。

因此，寻找新型、可持续的蛋白质来源成为了全球科研和工业界的重要任务。

昆虫作为地球上数量最多、分布最广的生物群体，其体内含有丰富的蛋白质，且生长周期短、饲养效率高、环境适应性强，被视为一种具有巨大潜力的新型蛋白质来源。

本文旨在对昆虫蛋白质提取工艺进行比较研究，分析不同提取方法的优缺点，以期为提高昆虫蛋白质的生产效率和经济效益提供理论支持和实践指导。

本文首先介绍了昆虫蛋白质的营养价值和潜在应用前景，阐述了昆虫蛋白质提取工艺研究的必要性和紧迫性。

然后，综述了国内外在昆虫蛋白质提取工艺方面的研究进展，包括提取方法、提取效率、提取成本等方面的情况。

在此基础上，本文重点对不同昆虫蛋白质提取工艺进行了比较研究，包括物理法、化学法、生物酶法等多种方法。

通过对比分析各种方法的提取效果、操作简便性、环境影响等因素，评估了各种方法的优劣和适用范围。

本文提出了昆虫蛋白质提取工艺的未来发展方向和潜在挑战，为进一步推动昆虫蛋白质产业的发展提供了参考和借鉴。

二、昆虫蛋白质提取工艺概述昆虫作为生物多样性的重要组成部分，其体内含有丰富的蛋白质资源，具有极高的营养价值和应用潜力。

随着人们对昆虫蛋白质的认识日益加深，昆虫蛋白质提取工艺的研究也取得了显著的进展。

本章节将对几种常见的昆虫蛋白质提取工艺进行概述，包括机械破碎法、化学提取法、酶解法以及微生物发酵法等。

机械破碎法是最早应用于昆虫蛋白质提取的方法之一。

通过高速搅拌、研磨或超声波等手段，将昆虫体壁破碎，使蛋白质释放到提取液中。

这种方法操作简单，成本低廉，但提取效率较低，且易导致蛋白质变性。

化学提取法则是利用化学试剂对昆虫体壁进行处理，破坏其结构，从而提取蛋白质。

常用的化学试剂包括酸、碱、盐等。

这种方法提取效果较好，但可能引入有毒物质，影响蛋白质的安全性。

乙肝病毒DNA检测2种不同核酸提取方法的性能验证情况分析董剑;许小华【摘要】目的:对乙肝病毒DNA(HBV-DNA)检测的2种不同核酸提取方法,即手工法(煮沸法)和全自动核酸提取仪法(磁珠法),在使用相同的检测试剂和核酸扩增仪的条件下进行性能验证,以评价其验证结果.方法:依据《医学实验室质量和能力认可准则》《全国临床检验操作规程》等相关文件,由同一操作人员应用中山达安公司生产的HBV-DNA检测试剂盒和ABI7500实时荧光核酸扩增仪,分别采用手工法和全自动核酸提取仪法提取HBV-DNA进行临床样本的批内精密度、批间精密度、正确度、线性范围性能验证实验.结果:手工法的高值血清批内精密度为2.18％,低值血清批内精密度为3.76％;高值质控品批间精密度为3.29％.全自动核酸提取仪法的高值血清批内精密度为1.78％,低值血清批内精密度为2.44％;高值质控品批间精密度为2.84％.正确度验证分别取浓度为2.0×103、2.0×104、2.0×105、2.0×106copies/ml的可溯源标准品进行验证,手工法偏倚分别为-4.88％、-2.51％、-2.46％,-2.12％,全自动核酸提取仪法偏倚分别为-2.37％、-0.95％、0.74％、-1.33％.线性范围验证中,手工法和全自动核酸提取仪法的相关系数分别为0.9660、0.985 8,均能满足临床检测的需求.结论:全自动核酸提取仪法较手工法提取核酸有利于简化HBV-DNA提取流程,实现分子生物实验室自动化提取核酸.【期刊名称】《医疗卫生装备》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】4页(P40-43)【关键词】乙型肝炎病毒DNA定量检测;手工(煮沸法);全自动核酸提取仪法(磁珠法);性能验证;血清【作者】董剑;许小华【作者单位】联勤保障部队第909医院检验科,厦门大学附属东南医院检验科,福建漳州363000;联勤保障部队第909医院检验科,厦门大学附属东南医院检验科,福建漳州363000【正文语种】中文【中图分类】R318;R446.10 引言乙型肝炎也被称为乙肝，是目前世界上最常见的一类传染病，据不完全统计[1] ，在全世界范围每年至少有100万以上的患者死于乙肝。

灵芝子实体中三萜酸的提取及其稳定性研究不同提取方法对灵芝（Ganoderma lingzhi）子实体中三萜酸提取率的影响，结果表明，采用乙醇回流法所得三萜酸的提取得率最大，影响提取的关键因素为液料比、提取时间和提取次数；采用BoxBehnken设计及响应面分析法对这3个因素进行优化，并通过回归拟合，建立了预测灵芝三萜酸提取的多项式模型，可预测灵芝子实体中三萜酸提取率的回归模型如下：Y=0.33+0.003125X1+0.021X2-0.014X3+0.0005X1X2-0.019X1X3-0.005X2X3-0.04 4X12-0.040X22-0.032X32。

经响应面最优分析，获得3个因素的最佳水平为：液料比25∶1，提取时间2 h，提取次数3次。

经实际试验验证，在该条件下，灵芝子实体三萜酸提取率可达0.335 mg/g，与预测值相比，实测值低1.18%。

稳定性试验结果表明，在较低温度下（25 ℃以下），三萜酸化合物较稳定；但在50 ℃及以上温度条件下，三萜酸存在明显的降解现象，三萜酸的稳定性与温度及保藏时间呈负相关。

灵芝子实体；三萜酸；提取方法；化合物稳定性现代药理学和化学研究表明，多糖和三萜是灵芝（Ganoderma lingzhi）的关键药效成分[15]。

三萜酸是指弱酸性三萜化合物，如灵芝酸、赤芝酸、灵芝烯酸、赤芝孢子酸、丹芝酸等三萜成分，是灵芝三萜的主要活性组分。

现代药理学研究揭示灵芝三萜酸具有抗肿瘤[67]、抗艾滋病病毒HIV1[8]、抑制真核DNA聚合酶[9]、抑制前列腺增生[1011]、止痛、镇静、解毒保肝、抗菌消炎等功能[1，5]。

但现阶段市场上的灵芝产品大多仍以灵芝子实体、孢子粉或其粗提物为主，灵芝重要药效成分的较纯产品，如灵芝三萜或三萜酸的产品仍较少，而且纯的灵芝三萜单体的价格十分昂贵[12]。

笔者旨在探索一种高效、实用的灵芝三萜酸提取方法，并对其产品的保藏稳定性进行分析，为今后纯化灵芝三萜酸以及规模化开发较纯的灵芝三萜酸产品提供技术依据。

不同DNA提取方法在猕猴桃属植物中的应用张鸿凯;杨曼;石登红;韩振诚;李正文;罗翔【摘要】为了探索从猕猴桃属植物幼嫩叶片中获得高质量DNA的提取方法.以4份猕猴桃资源的幼嫩叶片为试材,用不同提取方法进行实验研究对比,并通过紫外分光光度计与琼脂糖凝胶电泳对所提取样品的DNA质量进行检测.结果表明,各方法均能得到DNA,但效果不同,试剂盒B方法(天根)提取的DNA质量好,纯度较高,得到的DNA OD (260/280)值均处于1.74～1.96之间;该方法适用于这4种猕猴桃资源的DNA提取;其中,软枣、贵长、葛枣猕猴桃提取效果比较好,红阳猕猴桃提取效果一般.【期刊名称】《贵阳学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(013)001【总页数】4页(P101-104)【关键词】猕猴桃;DNA;不同方法【作者】张鸿凯;杨曼;石登红;韩振诚;李正文;罗翔【作者单位】贵阳学院生物与环境工程学院,贵州贵阳550005;清镇市百花社区,贵州清镇551400;贵阳学院生物与环境工程学院,贵州贵阳550005;贵州省山地资源研究所,贵州贵阳550001;贵阳学院生物与环境工程学院,贵州贵阳550005;贵阳学院生物与环境工程学院,贵州贵阳550005【正文语种】中文【中图分类】S682.29;S663.4DNA是动植物的基本遗传物质，是遗传信息的载体。

高质量的DNA样品是进行PCR扩增、分子杂交、遗传多样性分析及基因组学等分子生物学研究的基础[1]。

现阶段，以纯化的DNA分子形式或基因组文库的方式进行遗传物质保存是对传统资源保存方式的重要补充之一[2]，因此，DNA的提取质量直接影响到后续试验的成败，获得高质高量的DNA对实现资源保存显得尤为重要。

关于猕猴桃属植物的DNA提取方法较多[3-8]，在进行提取时虽然能得到一定质量的DNA，但常含有多糖、多酚等杂质，对后续试验有一定影响，为节省试验时间，获得高质量DNA，所以本试验将探究以不同试验方法对猕猴桃属植物DNA提取效果和提取质量进行比较分析确定哪种方法更适用于猕猴桃属植物DNA的提取。

数据提取方法
数据提取方法是数据分析中的重要一环。

它指的是从大量的数据中，提取出符合条件的数据的过程。

提取数据的目的是为了更好地进行数据分析，得出有价值的信息。

数据提取方法有多种，其中比较常用的包括以下几种：
1. 查询语言：查询语言是一种通用的数据提取方法。

它可以通
过指定条件来查询符合条件的数据。

比较常用的查询语言包括SQL、NoSQL等。

这种方法适合于结构化数据的提取。

2. 数据挖掘：数据挖掘是一种通过分析数据来发现潜在模式的
方法。

数据挖掘可以帮助人们发现在大量数据中存在的关联性和规律性。

数据挖掘可以应用于各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据。

常用的数据挖掘方法包括聚类、分类、预测等。

3. 文本分析：文本分析是一种针对非结构化数据的数据提取方法。

它可以从大量的文本数据中提取出有用的信息。

文本分析可以应用于各种类型的文本数据，包括电子邮件、社交媒体、新闻报道等。

文本分析可以通过关键词提取、情感分析等方法来提取数据。

4. 图像处理：图像处理是一种针对图像数据的数据提取方法。

它可以从图像中提取出有用的信息。

图像处理可以应用于各种类型的图像数据，包括医学影像、卫星图像、数字图像等。

图像处理可以通过图像分割、特征提取等方法来提取数据。

以上是常用的数据提取方法，不同的方法适用于不同类型的数据。

在实际应用中，需要根据数据的类型和需求，选择合适的方法来进行
数据提取。

不同方法提取活性污泥胞外聚合物的特性分析吴桂荣;储昭瑞;荣宏伟;谭炳琰【摘要】本研究采用超声法、甲醛+ NaOH法、Na2CO3-加热法、NaOH+加热法和CER法等5种方法提取普通活性污泥的EPS.通过傅里叶红外光谱、三维荧光光谱对不同方法提取的EPS进行特性分析,并利用平行因子分析法的结果对EPS的EEM光谱信号进行分析.NaOH+加热法和Na2CO3+加热法提取EPS所得的蛋白质和多糖总含量是几种方法中较高的.甲醛+ NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法3种EPS提取方法所得的红外光谱特征峰相对于超声法、CER法所获得的EPS特征峰更明显.从三维荧光光谱图可得:不同方法提取EPS的信号峰位置也不尽相同.从平行因子法分析可得:EPS中的色氨酸可通过CER法提取获得,EPS 中的络氨酸可通过超声法和CER法提取获得,EPS中的类蛋白质类物质可通过超声法、甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取获得.【期刊名称】《广州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(016)006【总页数】7页(P77-83)【关键词】胞外聚合物;三维荧光光谱;平行因子分析法;活性污泥【作者】吴桂荣;储昭瑞;荣宏伟;谭炳琰【作者单位】广州大学土木工程学院,广东广州510006;广州大学土木工程学院,广东广州510006;广州大学土木工程学院,广东广州510006;广州大学土木工程学院,广东广州510006【正文语种】中文【中图分类】X703随着环境污染的加剧，污水处理日益受到民众的关注.污水厂处理污水过程产生的污泥量也急剧上升，成为一个急需解决的难题.研究表明，在活性污泥中，大多数微生物以菌胶团的形式存在；在细胞的周围，具有大量的黏性物质存在，即胞外聚合物(EPS).EPS由细胞分泌的高分子聚合物组成，主要有蛋白质、多糖、核酸、腐殖质等成分[1].活性污泥胞外聚合物(EPS)上的各种官能团，如羰基、羟基、羧基等，在很大程度上影响着污泥絮体结构、脱水性能、沉降性能、重金属的吸收性能，具有重要的环境意义[2].因此，采取有效的提取方法，分析活性污泥EPS的成分，研究EPS对污水处理性能影响和微生物的形态具有重大的意义.污泥的提取方法很大程度上影响了EPS的提取量和成分.目前EPS的提取技术可分为物理法、化学法等，常见的方法有超声法、甲醛-NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法、阳离子交换树脂法(CER)等.但EPS采用不同的提取方法，所得出的EPS成分也不尽相同，一种高效的提取方法难以建立，因此,实验所得出结论的解释和比较具有一定的局限性.本研究旨在通过各种分析手段对不同的提取方法进行比较，得出不同提取方法所得的胞外聚合物成分之间的差别，对未来的胞外聚合的研究提供重要参考.1 材料与方法1.1 污泥的来源污泥取自广州市沥滘污水厂二沉池的活性污泥，具有絮凝性，沉降性能良好，易于沉淀.污泥浓度为4 842 mg·L-1，SVI为89 mL·g-1,含水率为97%.1.2 胞外聚合物(EPS)的提取方法胞外聚合物(EPS)在提取之前先做如下预处理：即取50 mL的污泥液在4 ℃，4 000×g的离心力下离心污泥20 min，并倒掉上清液，收集污泥.补充超纯水至50 mL，重复上述操作2次，最后一次收集的沉淀物进行下一步操作.接着用不同的方法提取胞外聚合物(EPS)：超声法是在0 ℃的温度下以45 W的功率用脉冲超声波去混匀混合物10 min后，离心过滤提取所得的胞外聚合物(EPS)[3].甲醛+NaOH法是加0.3 mL 37%的甲醛溶液，并储存于4 ℃的冰箱中1 h，然后加20 mL 1 M 的NaOH溶液到污泥悬浮液中，并储存于4 ℃的冰箱中，3 h后离心过滤提取所得的胞外聚合物(EPS).Na2CO3+加热法是在80 ℃的水浴加热下加入0.25 g无水Na2CO3或者0.67 g Na2CO3·10H2O以保证Na2CO3溶液浓度为0.5%，并在400 rpm的转速下搅拌混合液35 min后离心过滤提取所得的胞外聚合物(EPS).NaOH+加热法是加20 mL 1 M的NaOH溶液到污泥悬浮液中并储存于4 ℃的冰箱中3 h，然后在400 rpm的转速和80 ℃的温度下搅拌混合液35 min，离心过滤提取所得的胞外聚合物(EPS).CER法是加入阳离子交换树脂(本试验采用的树脂为732纳型阳离子交换树脂)约60 g·g-1 VSS于烧杯中(实验开始前测量MLVSS)，在4 ℃下200 rpm的转速下搅拌12 h后离心提取过滤所得的胞外聚合物(EPS)[4].1.3 多糖、蛋白质和UV254的测定方法胞外聚合物中多糖的测定采用硫酸-苯酚法[5]，蛋白质的测定采用改良型BCA法[6].UV254是在波长254 nm下测得的各个EPS提取液的吸光度值.1.4 傅里叶红外光谱分析取适量EPS提取液进行冷冻干燥，将冷冻干燥后的粉末与KBr进行1∶100混合均匀后，用Tensor27傅里叶红外光谱仪进行扫描，分辨率为0.4 cm-1，测定波长范围为400～4 000 cm-1[7].1.5 三维荧光光谱扫描荧光光谱采用的是(F-4500，Hitachi)荧光分光光度计，光源为氙灯，光电倍(PMT)为700 V.首先，为了消除内滤效应对测量结果的影响，须将待测的EPS用超纯水稀释至0.1 cm-1以下.然后，上机进行三维荧光扫描，发射波长的扫描范围从250 nm到550 nm,步长为2 nm，激发波长的扫描范围从220 nm到450 nm，步长为5 nm，发射光和激发光的狭缝宽度均为5 nm，扫描速度为2 400 nm·min-1.扫描结果的分析和光谱图的绘制使用MATLAB2014a完成.1.6 PARAFAC分析平行因子(PARAFAC)分析法最先由BRO提出，它是以三线性分解理论为基础，将三维荧光光谱的高阶部分分解为3个线性结构部分，剩余部分分解为噪声，因而识别出各个荧光组分的特征及浓度[8].平行因子分析法参考STEDMON等[9]提出的分析方法和DOMFluor分析工具.首先，剔除信噪比比较高的部分，并将瑞利散射的数值归零以消除瑞利散射对平行因子分析的影响.然后，将荧光组分从2到7下的平行因子矩阵分别计算，并考虑残差分析、各种荧光组分的光谱特性.最后，根据CHEN等[10]提出的各类物质三维荧光信号对应关系，确定各个组分所对应的荧光物质.2 结果与讨论2.1 EPS成分分析和UV254的测定胞外聚合物(EPS)的主要成分有蛋白质、多糖等.图1比较了5种不同提取方法下蛋白质和多糖的含量变化，一般情况下以蛋白质和多糖的总含量来衡量EPS的提取量.从图1可以看出，甲醛+NaOH法提取EPS的蛋白质和多糖的总含量为117.24 mg·g-1VSS，为所有提取方法中最低的，而NaOH+加热法提取EPS的蛋白质和多糖的总含量为326.41 mg·g-1VSS，是甲醛+NaOH法提取EPS的蛋白质和多糖的总含量的2倍以上.NaOH+加热法和甲醛+NaOH法提取EPS过程中都加入相等量的NaOH，但2者提取所得蛋白质的含量相差巨大，说明在提取过程中加热有助于提高EPS的提取量.NaOH+加热法和Na2CO3+加热提取EPS的蛋白质和多糖的总含量分别为326.41 mg·g-1VSS和254.68 mg·g-1VSS,NaOH+加热法的EPS提取量高于Na2CO3+加热法是因为NaOH的投加量多于Na2CO3，会导致溶液的pH更高，从而加强EPS酸性基团的分离和带负电荷EPS分子之间的排斥，因而会增加EPS在水中的溶解性，易于提取更多的EPS[11].Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取EPS蛋白质的含量分别为225.25 mg·g-1VSS、293.47 mg·g-1VSS，而超声法、甲醛+NaOH法、CER法提取EPS蛋白质的含量分别为151.72 mg·g-1VSS、90.00 mg·g-1VSS、118.24 mg·g-1VSS.Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取EPS蛋白质的含量比超声法、甲醛+NaOH法、CER法提取EPS蛋白质的含量高出48.46%以上，而5种不同提取方法提取的多糖量差别不大，说明Na2CO3+加热法、NaOH+加热法在提取EPS 的过程中比甲醛+NaOH法、超声法、CER法更易于获取更多的蛋白质.从上述可以得出，NaOH+加热法提取EPS所得蛋白质和多糖的量是这几种方法中最多的. EPS中的一些有机物，可以采用UV254的数值作为它们含量的替代参数.分析表明：分子量越大的有机物在波长为254 nm处有较高的吸收峰，特别是分子量大于3 000以上的有机物是紫外吸收的主体，而小于500的有机物紫外吸收很弱[12].因此，UV254越高，表明EPS中的分子量大于3 000以上的有机物含量越高.从图1中的数据可以得出：Na2CO3+加热法、NaOH+加热法的UV254数值最高，达到5，而CER法的UV254数值最低，只有1.334,甲醛+NaOH法的UV254数值也不算太高.从所测的UV254数值来看，CER法、甲醛+NaOH法的所提取的有机物含量不太高，而Na2CO3+加热法、NaOH+加热法所提取的有机物含量相对较高，跟上述所测的蛋白质和多糖总含量所得出的结论基本一致.图1 不同方法对EPS各个成分提取量和UV254数值的比较Fig.1 Comparison of extraction of EPS and UV254 by five different methods 2.2 傅里叶红外光谱分析将EPS溶液冷冻干燥，进行傅里叶红外光谱扫描，得到EPS中各种基团的扫描图.从图2可以得出，这几种方法提取的EPS都含有-OH、-CH、=CH、C=O等活性基团，而且C=O和-OH对应的强频段存在很强的吸收峰.这充分表明了几种提取方法提取所得的官能团都能含有胞外聚合物所对应的相应物质.不同方法提取EPS所含有的EPS基团的吸收峰强度有不同.甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法的红外光谱图的吸收峰强度相对于超声法、CER法强，说明这3种EPS提取方法相对于其他2种方法所获得的EPS提取液在相对应位置的官能团的浓度更高.图2 不同方法提取EPS的红外光谱Fig.2 Infrared spectrum of EPS extracted by five different methods2.3 三维荧光光谱(EEM)胞外聚合物(EPS)的活性成分复杂，包含有大量的芳香类结构和不饱和的脂肪酸链，且这些结构都具有内源荧光特性.因此，可以采用三维荧光光谱(EEM)来分析识别和表征胞外聚合物(EPS)中的这些荧光物质.5种方法提取胞外聚合物(EPS)的三维荧光光谱见图3，可以看出,甲醛+NaOH法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex为250～300 nm和300～350 nm之间各有一个信号峰，比Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取所得的胞外聚合物(EPS)多了一个在Ex为250～300 nm处的信号峰.Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex为250～300 nm和300～350 nm之间只有一个信号峰，即Ex=300～350 nm处的信号峰.但Na2CO3+加热法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex=300～350 nm处信号峰的荧光强度强于甲醛+NaOH法和NaOH+加热法，说明Na2CO3+加热法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex为300～350 nm处信号峰所代表的物质具有更高的物质浓度.CER法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex为250～300 nm处有一个信号峰，其信号峰的荧光强度高于其他4种方法提取所得的胞外聚合物(EPS)在该处信号峰的荧光强度，即CER法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex为250～300 nm 处信号峰所代表的物质具有更高的物质浓度.超声法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex为250～350 nm的位置却没有信号峰.CER法和超声法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex<250 nm处的位置有一个信号峰，而其他3种方法提取所得的胞外聚合物(EPS)在相同的位置却没有，CER法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex<250 nm处信号峰的荧光强度强于超声法，即CER法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex<250 nm处信号峰所代表的物质具有更高的物质浓度.图3 不同方法提取的EPS三维荧光光谱Fig.3 3D EEMs of EPS extracted by five different methods2.4 平行因子法(PARAFAC)分析采用平行因子(PARAFAC)分析法对不同方法提取的胞外聚合物(EPS)样品光谱信号进行解析，得出不同方法提取的胞外聚合物(EPS)的荧光物质的主要成分及各组分的变化规律.由图4可知，当荧光组分数从2增加到4时，误差平方和曲线变化不大，结合二分法检验，确定最佳荧光组分数为4.图4 平行因子法解析EPS的EEM不同荧光组分数下的误差平方和曲线Fig.4 The curve of squared errorsum under different components in EEM analysis of EPS by PARAFAC method根据所绘制的组分曲线图(图5B、图5E、图5H、图5K)查阅相关文献，确定每个组分所代表的有机物类别，可将几个组分所含的有机物类别列入表1.从图5C可以得出只有CER法提取的胞外聚合物(EPS)中的色氨酸的含量最高，其他几种提取方法所得胞外聚合物(EPS)的相对应含量偏低.组分2和组分4都代表类蛋白质类物质，从图5F和图5L综合可以得出，NaOH+加热法提取的胞外聚合物(EPS)中的类蛋白质类物质含量最高，而CER法提取的胞外聚合物(EPS)却基本没有这种物质.从图5I可以得出超声法和CER法提取的胞外聚合物(EPS)中的络氨酸相对于甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法的含量高，其中超声法提取的胞外聚合物(EPS)中的酪氨酸最高.从以上的分析综合得出：胞外聚合物(EPS)中的色氨酸可以通过CER法提取获得，而超声法、甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取的的胞外聚合物(EPS)中色氨酸含量偏低.胞外聚合物(EPS)中的络氨酸可以通过超声法和CER 法提取获得，其中超声法提取的胞外聚合物(EPS)中络氨酸的含量高，而甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取的胞外聚合物(EPS)中络氨酸的含量偏低.胞外聚合物(EPS)中的类蛋白质类物质可以通过超声法、甲醛+NaOH 法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法提取获得，其中NaOH+加热法提取的胞外聚合物(EPS)中的类蛋白质类物质含量最高，而CER法提取的胞外聚合物(EPS)中的类蛋白质类物质偏低.图5 EPS的三维荧光光谱的平行因子分析结果Fig.5 Results of PARAFAC analysis for EEM of EPS表1 不同组分所含的有机物类别Table 1 The organic component contained in different categories组分Ex/Em所含的有机物类别参考文献来源组分1225,280/332色氨酸[13,14]组分2235,265/388类蛋白质类物质[15]组分3265/302络氨酸[16]组分4230,280/364类蛋白质类物质[13,17]3 结论本研究采用超声法、甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法、CER法提取普通活性污泥的胞外聚合物(EPS)，可得如下结论：(1)根据蛋白质和多糖的测定结果可以得出，NaOH+加热法和Na2CO3+加热法提取胞外聚合物(EPS)所得的蛋白质和多糖总含量是几种方法中较高的.(2)5种方法得到的红外光谱图上均出现-OH、-CH、=CH、C=O等强峰，甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法、NaOH+加热法等3种EPS提取方法相对于超声法、CER法所获得的EPS特征峰更明显.(3)从三维荧光光谱图可以得出：CER法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex<250 nm和Ex为250～300 nm处信号峰所代表的物质具有更高的物质浓度；Na2CO3+加热法提取所得的胞外聚合物(EPS)在Ex为300～350 nm处信号峰所代表的物质具有更高的物质浓度.从平行因子分析可以得出，胞外聚合物(EPS)中的色氨酸可以通过CER法提取获得，胞外聚合物(EPS)中的络氨酸可以通过超声法和CER法提取获得，胞外聚合物(EPS)中的类蛋白质类物质可以通过超声法、甲醛+NaOH法、Na2CO3+加热法和NaOH+加热法等提取获得.参考文献：[1] 郑晓英，黄希，王兴楠，等．好氧颗粒污泥中胞外聚合物的提取方法及其优化[J]．中国给水排水，2013,29(7):1-4.ZHENG X Y, HUANG X, WANG X N, et al. Optimized extraction of extracellular polymeric substances in aerobic granular sludge[J]．China Water Wastew,2013,29(7):1-4.[2] 杨飘，康得军，谢丹瑜，等.不同方法组合对活性污泥细胞胞外聚合物的提取[J].净水技术，2016,35(6)：88-92.YANG P, KANG D J, XIE D Y, et al. Extracellular polymeric substances from activated sludge by differernt combination of methods[J].Water Purif Tech, 2016,35(6)：88-92.[3] FELZ S,AL-ZUHAIRY S, AARSTAD O A, et al.Extraction of structural extracellular polymeric substances from aerobic granular sludge[J]. J Visual Exp Jove, 2016, 115: 3-8(e54534).[4] FROLUND B, PALMGREN R, KEIDING K, et al. Extraction of extracellular polymers from activated sludge using a cation exchange resin[J]. Water Res, 1996,30(8): 1749-1758.[5] TAN C H, KOH K S, XIE C, et al. The role of quorum sensing signalling in EPS production and the assembly of a sludge community into aerobic granules[J].Int Soc Microb Ecol J, 2014, 8(6): 1186-1197.[6] SHENG G P, YU H Q, LI X Y. Extracellular polymeric substances (EPS) of microbial aggregates in biological wastewater treatment systems: A review[J].Biotech Adv, 2010, 28(6): 882-894.[7] 张宇，梁彦秋，贾春云.不同方法提取PAHs高效降解菌EPS的特性[J]. 生物学杂志，2014,33(4)：1027-1033.ZHANG Y,LIANG Y Q, JIA C Y. Characteristics of EPS extracted from a high efficient PAHs-degrading bacterium by different methods[J].Chin J Ecol, 2014,33(4)：1027-1033.[8] ISHII S K L, BOYER T H. Behavior of reoccurring PARAFAC components in fluorescent dissolved organic matter in natural and engineered systems:a critical review[J]. Environ Sci Tech, 2012, 46(4): 2006-2017.[9] STEDMON C A, BRO R. Characterizing dissolved organic matter fluorescence with parallel factor analysis: A tutorial[J]. Limnol Oceanogr Meth, 2008, 6: 572-579.[10] CHEN W, WESTERHOFF P, LEENHEER J A, et al. Fluorescenceexcitation-emission matrix regional integration to quantify spectra for dissolved organic matter[J].Environ Sci Tech, 2003, 37(24): 5701-5710. [11] WINGENDER J,NEU T R,FLEMMING H C. Microbial extracellular polymeric substances: Characterization, structures and function[M]. Berlin: Springer-Verlag,1999.[12] 蒋绍阶, 刘宗源. UV254 作为水处理中有机物控制指标的意义[J]. 重庆建筑大学学报, 2004, 24(2): 61-65.JIANG S J, LIU Z Y. The meaning of UV254 as an organic matter monitoring parameter in water supply & wastewater treatment[J]. J Chongqing Jianzhu Univ,2004, 24(2): 61-65.[13] MURPHY K R. Organic matter fluorescence in municipal water recycling schemes: Toward a unifed PARAFAC model[J].Environ Sci Tech, 2011,45(7): 2909-2916.[14] SHAO S L, LIANG H, QU F S, et al. Fluorescent natural organic matter fractions responsible for ultrafiltration membrane fouling: Identifcation by adsorption pretreatment coupled with parallel factor analysis of excitation-emission matrices[J]. J Membr Sci, 2014,464:33-42.[15] SANCHEZ N P, SKERIOTIS A T, MILLER C M. Assessment of dissolved organic matter fluorescence PARAFAC components before and afer coagulation-filtration in a full scale water treatment plant[J]. Water Res, 2013,47: 1679-1690.[16] CHEN W, WESTERHOFF P, LEENHEER J A, et al. Fluorescence excitation-emission matrix regional integration to quantify spectra for dissolved organic matter[J].Environ Sci Tech, 2003, 37(24): 5701-5710.[17] SHUTOVA Y, BAKER A, BRIDGEMAN J, et al. Spectroscopic characterisation of dissolved organic matter changes in drinking water treatment: From PARAFAC analysis to online monitoring wavelengths[J]. Water Res, 2014,54:159-169.。

图像分类中传统手工特征提取方法与深度学习方法的比较研究近几年，机器学习领域的一大热门研究方向就是图像分类。

在这个领域，有两种广泛应用的算法：传统手工特征提取方法和深度学习方法。

虽然这两种算法都可以被用于图像分类，但它们之间有许多的不同点。

本文将比较这两种算法的优缺点，帮助我们更好地了解它们的特性和适用场景。

1.传统手工特征提取方法传统手工特征提取方法是指对图像进行一系列预处理和特征提取以便于分类。

这一算法的基本框架是将一张图像转化为一个向量，用这个向量表示图像的特征，并将该向量与已知标签的训练集做一定的距离判别来进行分类。

这种方法在早期的图像分类中非常有效，是许多计算机视觉应用的基础算法。

在传统手工特征提取中，我们需要预处理图像以减少信息噪声和提取关键信息。

这些预处理包括调整大小、对比度增强、滤波和边缘检测等。

然后，我们能够提取特征以描述图像的本质。

这些特征可能包括图像的形状、颜色、纹理和方向等。

最后，我们将这些特征组织成向量并用一些分类器，如支持向量机（SVM）和k最近邻（k-NN），来进行分类。

优点传统手工特征提取方法的优点是：（1）易于理解和实现。

传统手工特征提取方法的基础算法不复杂，容易入手，不需要高深的数学和编程技能。

（2）在小数据集上表现出色。

当数据量较小的时候，传统手工特征提取方法表现优异，可以比深度学习模型更快地训练。

缺点传统手工特征提取方法的缺点是：（1）手动特征提取不够准确。

对于大规模的、动态变化或非结构化的数据集，手动特征提取会非常困难。

手动特征提取方法通常需要大量的试错，因此对于输入数据的变化不够鲁棒。

（2）泛化能力差。

传统手动特征提取方法最大的问题在于泛化能力不够好。

对于接近或在训练集中未出现的新数据，它可能会表现得非常糟糕。

2.深度学习方法深度学习是一种神经网络模型，是最近几年比较流行的机器学习算法。

和传统手工特征提取方法不同，深度学习可以自动从输入数据中提取特征，因此不需要手工提取。

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不同提取方法对杜仲胶提取率及胶特性的影响
袁 婷 1，秦利军 1，赵德刚 1，2
（1. 贵州大学 生命科学学院 / 农业生物工程研究院，贵州 贵阳 550025； 2. 山地植物资源保护与种质创新省部共建教育部重点实验室，贵州 贵阳 550006）
摘 要：【目的】研究不同提取方法对杜仲胶得率以及胶热稳定性的影响，以期为杜仲胶的工业化和规模化提取
杜仲 Eucommia ulmoides Oliv. 是我国特有的古 生且分布较广的药用树种和重要的胶源树种，具有 较高的经济价值，杜仲在我国的种植面积为天然橡 胶树 Hevea brasiliensis 的数倍 。 [1-3] 杜仲叶片、树 皮和翅果中均含有一种特殊物质，外力作用下会出 现一种白色丝状物，该物质即为杜仲胶（Eucommia rubber，EuR），不同组织中含胶量不同，叶片中 含胶量为 3% ～ 5%，树皮中为 6% ～ 10%，而翅 果中为 12% ～ 18%[4-7]。分子结构测定表明，杜仲 胶为反式聚异戊二烯（trans-polyisoprene），与天 然橡胶（Natural rubber，NR）（顺式聚异戊二烯， cis-polyisoprene）互为同分异构体 [8]。两者结构的 微观差异引起宏观性能的不同，杜仲胶属于硬橡胶 （Hard rubber）具橡塑二重性，而天然橡胶属于软 橡胶（Soft rubber）具高弹性 ， [9-11] 与三叶橡胶树 的天然橡胶相比，杜仲胶常温下结晶，具有耐疲劳 性能、粘接性能、物理机械性能等优点 ， [12] 杜仲 胶的优良特性决定了其在绿色轮胎、医疗器械和海 底电缆等领域的潜在应用前景 [13-15]。尽管杜仲树皮 中的杜仲胶含量仅次于杜仲翅果，但由于树皮采割 量有限和新皮生长周期长等缺点，极大限制了杜仲 皮作为杜仲胶规模化提取的原材料。与杜仲皮相比， 杜仲翅果因收获周期短、含胶量高及再生性能好等 特点，可被用作杜仲胶提取的理想材料 [16]。不同 于天然橡胶，杜仲胶在杜仲植株中分布于特化的含 胶细胞中，因为杜仲含胶细胞中杜仲胶的含量比较 低并且黏度高，因此杜仲胶不能像天然橡胶一样通 过割胶直接收集，所以通常需采用物理、化学或生 物等方法，如强酸碱或使用生物酶处理破碎植物器 官和组织获得杜仲粗胶后，才能实现杜仲胶的有效 提取和分离 [12, 15, 17-21]。这些方法中大多以强机械力、 强化学作用等引起植物组织破裂，从而分离出杜仲 胶，而这样的处理也势必会引起杜仲胶分子结构和 聚合度的改变，从而改变杜仲胶的性能 。 [22]

不同单元格提取相同内容的函数在Excel中，有时候我们需要从不同的单元格中提取相同的内容，然后将其整合在一起。

这样的需求可能是因为我们需要对数据进行汇总分析，或者是为了方便进行比较和展示。

为了实现这样的需求，我们可以使用一些Excel函数来提取相同的内容，并将其整合在一起。

常用的函数包括VLOOKUP函数、INDEX和MATCH函数、以及FILTER函数等。

下面我们将逐一介绍这些函数的用法，以及如何利用它们来提取相同的内容。

1. VLOOKUP函数VLOOKUP函数是Excel中常用的函数之一，它可以在一个区域中查找特定的值，并返回该值对应的相关信息。

我们可以利用VLOOKUP函数来从不同的单元格中提取相同的内容。

例如，假设我们有两个表格A 和B，分别记录了某个产品的销售情况，表格A记录了产品的名称和销售数量，表格B记录了产品的名称和销售额。

我们需要从这两个表格中提取相同的产品名称，并将其销售数量和销售额整合在一起。

在这种情况下，我们可以使用VLOOKUP函数来实现。

假设表格A的产品名称列位于A2:A10，销售数量列位于B2:B10，表格B的产品名称列位于D2:D10，销售额列位于E2:E10。

我们可以在表格A中新增一列，用来通过VLOOKUP函数从表格B中查找对应的销售额，并将其整合在一起。

具体的公式为：在C2单元格中输入`=VLOOKUP(A2, B!D2:E10, 2, FALSE)`，然后拖动该单元格至C10单元格，这样就能从不同的单元格中提取相同的产品名称和销售额了。

2. INDEX和MATCH函数除了VLOOKUP函数，我们也可以使用INDEX和MATCH函数来实现从不同单元格中提取相同内容的需求。

INDEX和MATCH函数常常被用来进行复杂的查找和匹配操作，其灵活性和强大性都超过了VLOOKUP函数。

例如，假设我们有两个表格A和B，分别记录了某个产品的名称和销售数量，需要从这两个表格中提取产品名称和销售数量，然后将其整合在一起。

几种特征提取算法性能的评估摘要：随着机器学习和人工智能的不断发展，特征提取是实现高质量数据预测和分类的关键步骤。

然而，如何评估特征提取算法的性能一直是学术界和实践界需要解决的难题。

本文探讨了几种常用的特征提取算法性能评估方法，包括召回率、准确率、精确度、F1 值、信息熵等，以及它们的优缺点。

我们提出了一种既考虑分类准确性，又考虑特征提取效率的新方法，并在实验中证明其有效性。

关键词：特征提取算法，性能评估，召回率，准确率，精确度，F1 值，信息熵正文：一、引言在机器学习和人工智能应用中，特征提取是数据预处理的关键步骤。

通过特征提取可以把数据转换为特征向量，使得机器学习算法可以对数据进行分类、回归等任务。

因此，特征提取的品质直接影响了机器学习算法的性能。

但是，如何评估特征提取算法的性能一直是学术界和工业界需要解决的难题。

在本文中，我们将介绍几种常用的特征提取算法性能评估方法，并对其进行比较和分析。

此外，我们提出一种新的评估方法，既考虑分类准确性，又考虑特征提取效率，并在实验中证明其有效性。

二、常用的性能评估指标1. 召回率召回率是评估分类算法表现的常用指标之一。

召回率定义为真实正例中被分类器判断为正例的比率。

当召回率较高时，分类器可以正确识别出大多数正例。

但是，召回率较高时可能会出现过多的误判，导致精度降低。

2. 准确率准确率是评估分类算法表现的另一个常用指标。

准确率是分类器正确分类的比率。

当准确率较高时，分类器可以正确识别出大多数样本，但是当样本不平衡时，准确率可能不是很有用。

3. 精确度精确度是评估分类器精度的指标之一，定义为预测为正例的样本中实际为正例的比例。

当精确度较高时，分类器可以避免过多的误判。

4. F1 值F1 值是综合召回率和精确度的指标。

F1 值越高说明分类器的性能越好。

5. 信息熵信息熵是一个用来评估分类器每个分支信息量的指标。

当分类器的分枝信息熵越小时，说明分类器的分类能力越强。

八角茴香中莽草酸不同提取方法的初步研究陈歆;龚晶晶;彭黎旭【摘要】莽草酸是抗禽流感特效药达菲的主要原料.本文以天然植物八角茴香(Illicium verum)为原料,使用高效液相色谱仪,采用单因素试验方法,分别以水、乙醇及甲醇为提取液,探讨从八角茴香中提取莽草酸的效率.结果发现,水的提取效率为8.12％、乙醇为6.06％、甲醇为8.86％.从经济和安全角度考虑,认为选择水作为提取液的试验效果好、成本低且安全,且温度为100℃时提取率最高,为9.47％.【期刊名称】《热带农业科学》【年(卷),期】2015(035)011【总页数】5页(P76-80)【关键词】莽草酸;八角茴香;蒸馏水;乙醇;甲醇;高效液相色谱【作者】陈歆;龚晶晶;彭黎旭【作者单位】中国热带农业科学院环境与植物保护研究所海南海口571101;江西省临川第一中学江西抚州344100;中国热带农业科学院环境与植物保护研究所海南海口571101【正文语种】中文【中图分类】R284.2莽草酸（Shikimic acid）是一种极性较大的有机酸。

自100多年前从植物中提取出以来，人类对莽草酸的研究就一直没有停止过［1-4］。

禽流感暴发后，莽草酸作为抗禽流感特效药达菲的主要原料而受到人们关注。

莽草酸主要存在于木兰科植物八角茴香（Illicium verum）干燥成熟的果实中，是八角茴香里一种重要的生理活性物质，具有抗菌、抗肿瘤、抗血栓形成等多种药理功能［5-6］。

我国有丰富的八角茴香资源，主要分布于福建、广东、广西、云南、贵州及台湾等地［7］。

莽草酸的化学合成方法比较多，主要由奎宁酸合成以及由碳氢化合物合成等［7-13］，但其步骤繁琐，效率也有所偏低。

在莽草酸的合成研究上，瑞士的罗氏公司与德国一家生物技术中心合作开发了采用基因重组得到的大肠杆菌来生产莽草酸的方法。

其中，罗氏公司制造的达菲的莽草酸三分之二来自八角茴香，三分之一由大肠杆菌提供［14］。

各种模态分析方法总结与比较模态分析方法是一种通过对多种数据模态进行分析来获得更全面、准确的信息的方法。

在现实生活中，我们常常面临着多模态数据的情况，如文本、图像、语音、视频等。

利用集成多种模态数据的分析方法，可以更好地理解问题，并取得更好的结果。

常用的模态分析方法包括多模态特征提取、多模态融合以及多模态分类等。

下面将对这些方法进行总结与比较。

1. 多模态特征提取：多模态特征提取是指从每个数据模态中提取有用的特征表示。

对于文本模态，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法；对于图像模态，可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征；对于语音模态，可以使用Mel频谱系数等进行特征提取。

每个模态都有其独特的特征提取方式。

2.多模态融合：多模态融合是指将不同模态的特征进行融合，以获得更全面、准确的信息。

常见的多模态融合方法有特征级融合和决策级融合。

特征级融合是将不同模态的特征直接拼接或加权求和，形成一个统一的特征向量；决策级融合是将每个模态的分类结果进行集成，例如投票或加权求和。

多模态融合可以充分利用多种模态的信息，提高系统的性能。

3.多模态分类：多模态分类是指利用多种模态的信息进行分类。

常见的多模态分类方法有融合分类和级联分类。

融合分类是将每个模态的分类模型进行集成，例如使用投票或加权求和；级联分类是先对每个模态进行单独分类，然后将分类结果传递给下一个模态进行分类。

多模态分类能够利用多种模态的信息，提供更全面、准确的分类结果。

以上是常用的模态分析方法的总结与比较，以下是它们的优缺点：多模态特征提取的优点在于能够从不同模态中提取出丰富、多样的信息，有助于更好地理解问题。

但是，不同模态的特征提取方式不同，需要根据具体模态进行选择，并且在融合时可能存在信息不一致的问题。

多模态融合的优点在于能够综合利用多种模态的信息，提供更全面、准确的分析结果。

但是，融合方法的选择和权重的确定可能会对结果产生较大影响，并且融合过程可能会引入多种噪声。

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