为了探究不同品种糙米的理化特性及食味品质的差异，运用皮尔逊相关性分析法对13个指标之间的关系进行分析，采用主成分分析法对12种糙米的品质进行综合评价。结果表明：糙米的食味值与蛋白质含量、直链淀粉含量呈负相关(P<0.01)，硬度与直链淀粉含量呈正相关(P<0.05)，黏度与蛋白质含量、直链淀粉含量呈负相关(P<0.05)。通过主成分分析确定了3种主成分，累计贡献率达到88.50%，用这3个主成分评价不同糙米的品质。主成分1综合了质构指标，主成分2综合了理化指标，主成分3综合了食味值、蛋白质含量和水分含量这3个指标。根据各指标的贡献率及综合评分，12种糙米的品质由高到低排名为津育粳1(小粒米)、津育特28(SF28)、津育特1(SF1)、津育特7(SF7)、津育特20(SF20)、津特优140(TD140)、津特优1(TZ1)、津育特39(SF39)、津特优6(TZ6)、津特优139(TD139)、津育特8(SF8)、津育粳2(降糖米)。本研究为优质糙米的筛选提供一定的理论依据。

为了探究挤压技术对柚皮可溶性膳食纤维(SDF)理化、功能及结构特性的影响，对柚皮的SDF进行提取后，对SDF进行理化特性、比表面积测定，观察SDF微观结构，进一步测定分析SDF的生物活性。结果表明：与对照组相比，挤压(螺杆转速160 r/min，挤出温度140℃)处理后，SDF的提取得率提高了214%，比表面积增大到原来的1.63倍；持水力、持油力和膨胀力分别提高了13.1%、160.5%和25.1%；葡萄糖吸附能力和阳离子交换能力分别提高了180.3%和70.5%；亚硝酸盐吸附能力在pH为2时提高了19.1%，在pH为7时提高了36.2%;DPPH和ABTS自由基清除率分别提高了88%和22%。挤压处理后SDF的热稳定性更高，结构疏松，表面凹凸不平，颗粒化明显，化学基团暴露数量被改变但未产生新的基团。

由于传统的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)都是以卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)作为基本框架，CNN无法处理远程依赖关系，因此会导致图片特征分辨率低和精细细节损失的问题。CSWin Transformer中的十字形窗口自注意力机制可以有效捕获图像组件之间的远程依赖关系，本文提出一种基于CSWin Transformer的生成对抗网络模型CTGAN(CSWin Transformer GAN)，模型在CIFAR-10数据集和更高分辨率的CelebA数据集上进行测试，模型表现出了较好的生成效果，可以生成保真度高且细节丰富的图片。