荷叶生物碱的研究进展

概述了荷叶生物碱的化学成分及其减肥、降脂、降血压、抑菌、抗衰老等保健作用以及荷叶生物碱的提取、分离技术的研究进展,为荷叶生物碱的合理开发利用提供参考.     

弱激光照射周氏新对虾心脏细胞的显微和超微结构观察

采用He-Ne激光照射周氏新对虾的心脏组织.组织学和生物统计学表明:He-Ne激光照射后,心脏组织具有明显异染色质的细胞数量有所增加.在同一照射强度的情况下,照射的时间越长,其心脏组织具有明显异染色质的细胞数量就越多;电镜观察结果表明:经过2 h照射立即取材的心肌细胞,细胞核形态发生变化,异染色质增加,线粒体出现空泡化、嵴断裂、水肿,粗面内质网出现扩张、颗粒脱落.     

菲律宾蛤仔黏附污泥用于废水处理的生物絮凝剂特性研究

菲律宾蛤仔黏附污泥已被报道为一种新型的天然生物絮凝剂,适合淡水处理和海水处理。本文探究了菲律宾蛤仔黏附污泥在实际废水处理中的应用效果。结果表明:菲律宾蛤仔黏附污泥作为絮凝剂可以有效去除废水中悬浮物(SS),去除率可达49.3%,并能有效改善膨胀的活性污泥的沉降性能,促进光合细菌的挂膜,促进率为33.3%;另外,其还有效吸附去除水中的重金属,当重金属离子Cd~(2+)、Zn~(2+)、Cu~(2+)的浓度分别为5.09 mg/L、14.09 mg/L、255.81 mg/L时,去除率分别达72%、67%、92%。     

基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.     

基于政策工具与创新价值链双重视角的政策文本分析 ——以宁波市科技创新政策为例

科技创新政策是政府引导和助推创新驱动发展的主要手段。通过政策工具和创新价值链两个维度,综合运用政策文本分析方法,以宁波2006年提出创新型城市建设以来的科技创新政策为例进行文本分析,找准政策在制定和实施过程中的着力点和主要短板,并提出在下一阶段如何进一步完善政策布局,实现科技创新高质量发展的对策建议。     

基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略

在多逆变器并联的孤岛微电网系统中,由于线路阻抗以及负荷分布不均等因素的影响,采用传统的下垂控制会导致稳态下系统频率偏离额定值.为了消除频率偏差,通常采用分层控制方法,但二次层中采用PI控制无法解决不确定通信延时对系统稳定性的影响.为此,在分层控制的基础上,提出了一种基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略,在二次控制系统设计中采用模型预测控制方法,以此解决不确定延时对系统频率的影响;并采用小信号模型和参与因子分析系统的稳定性.最后,通过Matlab/Simulink仿真验证采用所提控制方法的分层控制系统对不确定延时具有较强的鲁棒性,验证了所提控制方法的有效性和可行性.     

回声状态网络的递推训练算法

针对回声状态网络(ESN)传统的训练方法无法解决高维矩阵不可逆时的训练,以及无法应用于需要在线训练的建模当中等问题,提出了两种新的递推训练算法。分别将含遗忘因子递推最小二乘算法（FFRLS）和无先导卡尔曼滤波算法（UKF）应用到回声状态网络输出神经元为线性函数和非线性函数的权值训练中,进而直接对网络的输出权值进行递推更新。与传统的训练方法相比,所提新方法不仅具有在线更新、精度高的优点,而且还可以解决传统训练方法中批量数据构成的向量矩阵不可逆及输出神经元为非线性函数且其反函数不可求的题。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）浓度和温度的预测仿真,结果证明了所提新方法的有效性。