产纤维素酶的解淀粉芽孢杆菌分离鉴定及酶学性质研究

对一株产纤维素酶菌株进行分离鉴定,并对其酶学特性进行了初步研究.刚果红染色法筛选产纤维素酶菌株B16,采用形态观察、生理生化指标和16S rDNA确定其菌属来源,分析纤维素酶的最适反应pH值和温度、酸碱和热稳定性、金属离子对酶活性的影响,最后考察纤维素酶系的分布.结果表明:筛选菌株为解淀粉芽孢杆菌,其较适反应温度为30℃,较适pH 8.0,在10~60℃呈高稳定性,在pH 5~8时稳定性较强,Mn2+和Ba2+是该酶的激活因子.除微晶纤维素酶活力(16.39 U/mL)稍弱外,滤纸酶(70.37 U/mL)、β-葡萄糖苷酶(131.55 U/mL)、羧甲基纤维素酶(307.23 U/mL)活力均相对较高.结果表明,该酶在饲料添加剂方面具有应用潜力.     

模糊判断矩阵的统计检验方法

提出模糊判断矩阵的统计检验方法,给出模糊判断矩阵为模糊一致矩阵的充要条件,算例结果表明,用统计检验方法检验模糊判断矩阵的一致性是可行的和合理的．     

气相色谱指纹法鉴别白酒真伪的研究

通过气相色谱法建立白酒的指纹色谱图,利用指纹色谱图鉴别白酒的真伪。用ZB-624毛细管柱分离样品中的微量组分,用FID检测器进行测试,直接取1μl白酒进样分析。白酒样品1含量在0.001%以上的微量组分总计40个,占总有机成分含量5.55%。该法能分析白酒中有机微量成分及其量比关系规律特征,可为鉴别白酒真伪提供参考依据。     

基于最小生成树的河南省高速公路多义性路径标识站设置

针对复杂高速公路环路网多义性路径产生的通行费合理公正拆分问题,以河南省高速公路网为研究对象,通过将不同偏好路段赋予相应权重,基于最小生成树理论,运用LINGO编程确定了判定多义性路径的最少标识站数量和位置布置,布置方案满足多义性路径唯一性的判定要求,降低了布置成本,符合管理者的决策偏好.     

基于社会网络与事件关联的恐怖事件监测与识别

 恐怖组织的社会网络结构变化与恐怖事件的发生具有一定的关联性。基于此关联,通过监测恐怖组织社会网络的变化,可以实时、有效地识别恐怖事件。将基于社会网络变化检测的恐怖事件监测与识别问题视为分类问题,并通过神经网络模型进行分类研究。以某一时刻是否发生恐怖事件为标准,对恐怖组织社会网络进行分类;通过网络分析技术,得出网络的参数指标,建立混合算法改进的神经网络模型;将网络的参数指标与恐怖事件发生情况分别作为输入和输出,对神经网络进行训练与测试。案例分析和对比结果表明,基于神经网络模型的社会网络变化检测方法具备较好的恐怖事件监测与识别能力;该方法可在一定程度上弥补现有方法正确率不高、通用性不强、检测结果与恐怖事件实际发生的相关性不高等不足。     

求解TSP的改进模拟退火算法研究

通过分析传统SA算法原理和存在的不足,提出三种改进：增加记忆功能,避免遗失当前最优解;设置稳定抽样判定条件,保证全局搜索能力;提供7种扰动机制,提高结果改进效果。设计对比实验验证各种改进,分析出较好参数配置,构造较理想的改进SA算法。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,改进算法在性能上比GA和传统的SA算法均有较大提高。     

基于数学形态学二值图像分割算法的研究

用数学形态学方法进行数字图像的分析和处理是一种新兴的图像处理技术。图像分割在图像分析、模拟识别目标中将会直接影响到处理的结果。通过讨论数字图像中最基本的二值图像的分割算法,用数学形态算子的序结构和级联的数学形态学算法结合的方法完成对二值图像的分割。     

基于嵌入式雷达的近海渔船分布式监控系统

为对渔船实施有效监控,提出一种基于嵌入式雷达的近海渔船分布式监控系统.系统由多个雷达监控站和一个中心指挥系统构成.雷达监控站使用MD-3641/3642雷达,采用Internet网络技术和CDMA/GPRS通信技术实现与指挥中心的数据传输.采用基于数学形态学原理的目标回波识别算法实现雷达图像去噪和回波边缘提取.应用结果显示:目标回波识别算法有较好的去噪效果,可准确确定目标回波的位置.该系统可实现对渔船的有效监控.     

Environment Elements and Polution Factors Systemativally Identifying and Bolting in Environment Impact Assessment

１ＰｒｅｆａｃｅＩｎｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔａｓｅｓｍｅｎｔｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｔｅｍｓ，ａｆｔｅｒｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｙａｎａｌｙｓｉｎｇａｎｄｃｌａｓｉｆｙｉｎｇｄｉｓｃｈａｒｇｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｅｎｖ...     

BP-DEMATEL在空港竞争力影响因素识别中的应用

空港竞争力影响因素众多且相互关联, 如何识别和区分其影响因素是学术界研究的焦点. 针对传统决策试验与评价实验室方法(DEMATEL)的缺点进行了改进, 提出了适合于影响因素识别的BP-DEMATEL方法, 利用BP 神经网络计算目标指标和影响因素指标之间的权值来得到直接关联矩阵, 然后利用传统DEMATEL方法分析影响因素. 利用BP-DEMATEL和空港实证数据进行了实证分析, 结果证实了方法的可行性, 从而为提升空港竞争力提供理论支撑. BP-DEMATEL方法丰富了影响因素研究的理论与方法, 为有效地提取根本型影响因素提供了可能性.