简介：在企业环境日益复杂多变的今天，如何从战略上管理企业已成为一个迫切而重要的问题。本文首先指出战略管理时代的来临，并认为企业战略管理实质上是指对企业的战略性管理。在此基础上，提出了一个以战略、文化、结构为顶点的企业战略管理三角形模型，并阐述了该模型的理论和实践意义。

简介：粮食安全是国计民生的头等大事,关系到国家的长治久安和老百姓的安居乐业。小麦是我国的重要粮食作物,它的生产和收成对我国的粮食安全至关重要。科学预测我国小麦的产量,对制定小麦生产规划,保证我国粮食安全具有重要意义。ARMA模型既能对平稳的时间序变化趋势进行预测,也能对有一定变化趋势的时间序列进行预测,能准确地预测随机事件的短期变化趋势。文中运用ARMA模型预测我国小麦产量,取得了理想的效果。

简介：为提高双孢菇废弃物菇柄综合利用率,探讨其热风干燥过程中水分含量的变化,分析热风干燥过程中热风温度、切片厚度对干燥特性的影响,建立水分比与干燥时间的动力学模型,并对模型进行拟合检验。结果表明,随热风温度的升高,切片厚度的减小,双孢菇废弃物菇柄干燥时间缩短。热风干燥过程主要为降速期,其干燥过程符合Page方程。该模型预测值与试验值拟合良好。双孢菇废弃物菇柄的水分有效扩散系数随热风温度的升高而增大,随切块厚度的增加而降低。通过阿伦尼乌斯公式计算双孢菇废弃物菇柄的干燥活化能为27.274kJ/mol。

简介：

简介：为获得超高压提取大豆皂苷的最佳工艺条件，描述提取的动力学过程，以压力、保压时间、乙醇体积分数和液料比为试验因子，大豆皂苷得率为响应值，分别采用单因素试验和二次正交旋转组合试验对工艺条件进行优化。根据Fick第一扩散定律。以所得数据为样本，建立超高压提取大豆皂苷的动力学模型。结果表明：影响大豆皂苷得率的因素主次顺序为液料比〉压力〉乙醇体积分数〉保压时间，边际效应大小顺序为乙醇体积分数〉液料比〉保压时间〉压力。确定超高压提取大豆皂苷的最佳工艺条件为：压力439．09MPa，保压时间16．28min，乙醇体积分数83．53％，液料比32．28mL／g，在此条件下大豆皂苷得率为1．252％，优于传统的回流提取。所得动力学模型可较好地描述提取液中大豆皂苷浓度随压力、保压时间及液料比的变化关系。超高压提取工艺具有操作简便，提取效率高，提取时间短等优点，可用于天然产物有效成分的提取。

简介：以鱼糜制品为研究对象，在不同贮藏温度（0℃、5℃、15℃、25℃），对鱼丸的TBA值变化情况进行研究，并以TBA值判断不同贮藏温度下鱼丸的货架期终点。研究发现货架期预测模型回归方程y=166．52e－0．0512x（R^2=0．99295），可对不同温度保藏下的鱼糜制品货架期进行预测。

简介：原料奶在实际运输过程中的温度是波动变化的。本文在建立10~37℃温度范围的金黄色葡萄球菌在原料乳中生长模型的基础上,得到温度变化对金黄色葡萄球菌生长状态的影响。采用＂等效生长时间＂理论,结合modifiedGompertz模型得到波动温度下原料乳中金黄色葡萄球菌的生长模型。验证结果显示,R2,Af,Bf均接近于1,表明所建预测模型能够较好地预测波动温度下原料乳中金黄色葡萄球菌的生长状况。此外,将模型与CombasePredictor（CP）软件在相应条件下所建波动模型作比较,CP模型基于肉汤培养基而建,金黄色葡萄球菌的生长速率明显大于牛奶中培养的,表明预测软件应用于食品中进行波动温度建模时应作验证,在牛奶中建立的波动模型的适用性较高。

简介：丙烯酰胺是食品热加工过程中形成的一种内源性化学污染物,能引起细胞毒性。矢车菊素-3-葡萄糖苷作为一种果蔬中广泛存在的花色苷,具有显著的抗氧化活性。目前应用花色苷进行AA细胞毒性的干预尚无系统性研究。为了筛选适用于AA细胞毒性干预的细胞模型,对体外培养的HepG2、L02、Caco-2、BHK-21及MDA-MB-231等细胞,通过不同浓度AA和Cy-3-glu培养,采用结晶紫染色法测定不同时间的细胞存活率,最终确定AA最适的作用时间为24h,适宜作用浓度分别为2.5mmol/L和5.0mmol/L;Cy-3-glu的最适预处理时间为4h。筛选出适合Cy-3-glu干预的AA诱导的细胞模型为MDA-MB-231细胞。通过Cy-3-glu抑制细胞内活性氧生成和谷胱甘肽的降低并验证,10~100μmol/LCy-3-glu预处理表现出显著的AA毒性的保护作用,为毒性干预研究提供模型基础。

简介：采用生物传感器-人工神经网络建立基于游离氨基酸含量对胶原蛋白胰酶酶解进程的预测模型,以实现对酶解进程的在线监控,获得最大量的目标活性肽。以大马哈鱼皮为原料制备胶原蛋白,对其酶解,建立不同条件下的酶解动力学曲线。结果显示：酶解液中游离氨基酸含量随酶解时间的延长而增加,与胶原蛋白的水解度呈良好的线性关系。以酶浓度、底物浓度、游离谷氨酸含量、赖氨酸含量、谷氨酸和赖氨酸含量为输入参数,水解度DH为输出参数,建立基于谷氨酸含量、赖氨酸含量以及谷氨酸赖氨酸含量的蛋白酶传感器-人工神经网络预测模型。对3个模型的水解度样本值与拟合值进行比较分析,R2分别为0.98,0.9805和0.981,对样本值拟合度很高。利用模型进行独立试验验证,理论值与实验值相符合,水解度实验的相对误差范围分别为0.404%~6.45%,0.76%~2.27%和1.67%~2.72%。3个模型在一定程度上实现了仿真监控,可用来在线预测水解反应的动态进程。

简介：为建立金黄色葡萄球菌在原料乳中的生长模型,比较不同样本容量条件下预测模型的适用性,测定10,15,20,25,30,37℃条件下牛奶中金黄色葡萄球菌的生长数据,拟合建立最大比生长速率与温度之间的预测模型一;结合ComBase数据库中收录的相似环境试验数据,建立预测模型二。根据主要评价参数R2、Af、Bf等,对所建模型进行内部和外部验证。内部验证结果显示模型能够较好地预测微生物生长状况,而在外部验证中模型二的Af值,Bf值均优于模型一。一个简单的预测生长模型能够很好地预测相似条件下的微生物生长状况,然而存在普适性不高的问题。一个适用性高的可靠微生物预测模型应建立在大样本容量基础上。