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公开(公告)号：CN118749633A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410996577.6
申请日：2024-07-24
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种降低鲅鱼嘌呤含量的方法，通过香辛料浸泡与超声波联合处理能显著降低鲅鱼嘌呤含量，改善了鲅鱼高嘌呤的局限，在特定的超声条件下结合香辛料浸泡，能显著降低鲅鱼中鸟嘌呤、次黄嘌呤、黄嘌呤和腺嘌呤的含量，且该方法对于鲅鱼背部鱼肉品质的影响较小，突破了现有超声处理不利于保持鱼肉品质完整的问题；本发明在保证鱼肉质量和嘌呤脱除效果相均衡的同时降低了超声处理对鲅鱼品质的影响，比现有技术中单独进行浸泡、蒸煮或超声处理相比，具有更加显著的嘌呤脱除效果，还提升了鲅鱼中较难去除的黄嘌呤的效果，为降低鲅鱼的嘌呤含量提供更多高效可靠的方法。
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公开(公告)号：CN119830421B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510300156.X
申请日：2025-03-14
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的生态友好型柱群防波堤构建方法及系统，为解决防波堤施工成本和难度大的技术问题，保护港区水质生态平衡；亟需提出一种方案能够实现对模型预测结果进行判定，评估工程价值和经济效益，降低了施工难度和筹备时间，节省成本的同时提高消波减浪的效果；本方案通过波浪相关数据，使用机器学习技术建立预测模型；并对预测模型进行学习训练，得到训练好的模型，同时，得到模型预测结果；根据粒子群优化算法来搜索模型预测结果中的最佳柱群相对排布距离，通过选代优化过程，不断逼近最优解，得到有关最佳柱群相对排布距离的最终模型预测结果。
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公开(公告)号：CN119830421A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510300156.X
申请日：2025-03-14
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的生态友好型柱群防波堤构建方法及系统，为解决防波堤施工成本和难度大的技术问题，保护港区水质生态平衡；亟需提出一种方案能够实现对模型预测结果进行判定，评估工程价值和经济效益，降低了施工难度和筹备时间，节省成本的同时提高消波减浪的效果；本方案通过波浪相关数据，使用机器学习技术建立预测模型；并对预测模型进行学习训练，得到训练好的模型，同时，得到模型预测结果；根据粒子群优化算法来搜索模型预测结果中的最佳柱群相对排布距离，通过选代优化过程，不断逼近最优解，得到有关最佳柱群相对排布距离的最终模型预测结果。
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