过滤烦恼“直饮”健康

<正>古人云:水为万物之源,土为万物之母,饮资于水,食资于土,饮食者,人之命脉也,而营卫赖之。世界上许多物质都可以找到它的替代品:用陶瓷或塑料代替钢;用一种金属代替另一种金属,但迄今为止,还没有一种物质可以取代水,水是不可替代的有限资源。地球上的水有97.2%是海水,淡水只占2.8%,而全世界可利用的淡水资源不足淡水总量的1%。长期以来,人们都认为水     

一种资源与服务性能关系的建模方法

获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.     

若干因素对多孔水泥混凝土内部孔隙状态影响研究

为研究骨料因素和成型工艺的不同对多孔水泥混凝土内部孔隙状态的影响,采用工业CT扫描技术对多孔水泥混凝土试件内部孔隙进行识别,并通过CT图像数据提取方法获得多孔水泥混凝土内部孔隙率、孔隙连通状态及孔径尺寸等。结果发现,不同骨料级配中,随骨料粒径增大,多孔水泥混凝土试件内部孔隙率、平均孔径大小以及孔隙连通状态整体呈增长趋势。与碎石相比,卵石多孔水泥混凝土孔隙率和平均孔径略小,连通孔隙率略高。振动时间越长,孔隙率越低,平均孔径越小,但随时间的增加,变化并不明显。与此相反,采用插捣法制备的试件内部孔隙分布均匀性较振动法差,且试件内部连通孔隙率要高于振动法。相较于骨料体积比、骨料种类以及成型工艺,骨料级配对孔隙状态影响最为显著。     

一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.     

锂电池异常状态监测的FEKF方法研究

为了保障锂离子电池的使用安全，提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波 （Fading Extended Kalman Filter，FEKF）的电池状态在线监测方法. 建立锂电池一阶等效电路模型，利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识，建立状态方程；引入最优渐消因子，构造FEKF，得到端电压残差；使用端电压残差序列构造χ2分布的诊断函数，计算误检率与状态参数异常阈值. 实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警，证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.     

一类具有毒素和状态依赖时滞的离散种群模型的持久性

研究一类具有毒素和状态依赖时滞的离散种群模型,运用一些引理,得到了保证系统永久持续生存的充分条件。最后通过举例子验证了所得结论的可行性。     

低场核磁共振及成像技术分析天花粉干燥过程中水分变化规律

目的:研究天花粉样品干燥过程中水分含量状态、状态与分布变化规律,为天花粉合理加工提供依据.方法:采用低场核磁共振与成像技术(LF-NMR、MRI)研究天花粉样品在干制过程中氢质子(H)的横向弛豫时间(T_2)、MRI图像的变化.结果:鲜天花粉中水分含量为64.96%,主要为自由水(峰面积占比77.79%),其余为束缚水.在干燥过程中,T_2向左移动,水流动性降低,自由水含量不断降低,束缚水含量先减少后增加,随后再减少;干燥终点时,自由水含量先于束缚水趋近于零值,饮片外层水分先于内层干燥完毕,且干燥过程随干燥温度升高而加快. MRI图像可直观显示样品水分含量和分布区域由外向内的变化.结论:建立了中药水分低场核磁分析技术,为中药干燥终点判定与工艺条件优化提供了新的技术手段与示范.     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

微观剩余油赋存状态的矿物学机制探讨——以鄂尔多斯盆地中部中‒低渗砂岩储层为例

针对现阶段微观剩余油研究中可视化精度低、微观剩余油与矿物之间的依存关系不明确以及形态分类描述不完善等问题, 利用岩芯观察、铸体薄片分析、X射线衍射分析等手段, 以场发射环境扫描电子显微镜(FE-SEM)图像为基础资料, 联合能谱(EDS)分析资料, 研究鄂尔多斯盆地中部长2油层组和长9油层组的微观剩余油分布规律, 并探讨剩余油赋存状态的矿物学机制。结果表明, 微观剩余油的赋存状态由孔隙的大小和形态以及与孔隙相接触的边缘矿物的性质共同决定, 不同类型孔隙对剩余油的赋存能力取决于孔隙边缘矿物的形态、表面粗糙程度、比重和润湿性等物理化学性质。据此, 可将微观剩余油分为残留油团、半自由油岛、半自由油雾、半自由微油团和束缚油5个类型。