基于模型预测的网络化控制系统补偿控制

针对分时控制模式下存在于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化随机控制系统中的空采样和数据拒绝问题,提出了一种基于模型预测的补偿控制法。该方法通过在执行器设立缓冲区窗口并存放一定数目的历史控制量,利用多个历史控制量对当前采样周期的控制状态进行估计预测,对空采样和数据拒绝情况进行补偿控制,达到改善系统性能的目的。通过仿真实验证明了该补偿控制算法的有效性。     

组织结构模具特征分析

本文试图从组织理论的另一个侧面对组织的结构性特征进行研究 .本文主要讨论了组织结构的使用策略 ;组织模具形态分析 ;建立有效模具单元——工作群体等内容.     

决策支持系统中基于面向对象技术的信息反馈机制设计

利用面向对象的设计思想和方法 ,提出了一种在 DSS中实现信息反馈的方案 ,定义了系统中主要类的组成 ,着重研究了信息反馈对模型选择、策略分析以及策略选择的支持作用 ,分析了含信息反馈的 DSS中的信息流程 ,建立了相应 DSS的结构框架     

麦糟水解液中单糖及脂肪酸的HPLC分析

建立高效液相色谱(HPLC)测定麦糟水解液中的单糖及脂肪酸的分析方法,检测条件:色谱柱为Aminex HPX-87H柱,柱温为50℃,流动相为5 mmol.L-1的硫酸,流速为0.4 mL.min-1,检测器为示差折光检测器.在此条件下,水解液中的单糖及脂肪酸的峰面积与浓度线性关系良好,相关系数R2在0.999 91~0.999 98之间,回收率为97.3%~101.5%.通过对样品的分析表明,麦糟水解液中不含有葡萄糖、甲酸及乙酰丙酸,木糖和阿拉伯糖的质量浓度比较高,乙酸的质量浓度比较低,单糖及脂肪酸的混合液得到很好的分离,分离过程在23 min内完成.     

耐高浓度甘油的1,3-丙二醇生产菌的诱变选育

利用紫外线对克雷伯杆菌进行诱变,筛选出耐高浓度甘油且1,3-丙二醇(1,3-PD)产量较高的突变株KpⅥ.实验结果表明,在距离34 cm,功率30 W的紫外灯垂直照射下,最佳紫外诱变时间为6 min,此时,致死率为90.9%.克雷伯杆菌经过紫外诱变后,菌落明显增大,是原始菌株的2~4倍;变异菌株KpⅥ经过6代遗传稳定性考察,甘油消耗率和1,3-PD产量稳定,且保持了较高水平.在甘油质量浓度为90 g.L-1的条件下,变异菌株KpⅥ的甘油消耗率为98.3%,甘油转化率为50.4%,1,3-PD产量为44.81 g.L-1,生产能力达到0.75 g.(L.h)-1.     

三相淤浆床中合成气直接合成二甲醚双功能混合催化剂的失活研究

用双功能混合催化剂在三相淤浆床反应器中进行合成气直接合成二甲醚,考察双功能混合催化剂在三相床中的稳定性和失活现象。探讨了合成气含水蒸气对合成二甲醚以及合成甲醇的影响。分析了三相淤浆床反应器中直接合成二甲醚催化剂的失活原因,认为反应中生成的水是催化剂活性降低的原因之一。氨的程序升温脱附、X射线衍射、X光电子能谱表征结果证实甲醇合成催化剂中活性组分Cu晶粒的长大及甲醇合成催化剂中Cu元素流失导致双功能催化剂活性降低。     

运用交流阻抗技术直接监测DNA杂交

介绍了基于交流阻抗技术构建非标记型脱氧核糖核酸（DNA）杂交传感器的方法.以24个碱基长度的寡聚DNA作为实验对象,将5′端巯基化的单链寡聚DNA（SH-ssDNA）探针与巯基乙酸（RSH）同时自组装到金电极表面,形成杂交识别层,利用交流阻抗技术测量出杂交前后金电极表面电子传递电阻R_et的增量作为杂交信号.实验中对DNA探针的自组装时间、杂交温度、杂交时间和阻抗测量液等实验条件进行了观察和优化;通过选择自组装液中SH-ssDNA探针和RSH的浓度,减少DNA在金电极表面的非特异性吸附,同时保证金电极表面自组装的SH-ssDNA探针有合适的疏密度,提高了杂交效率.在各优化条件下,无需扩增杂交信号,此非标记型DNA杂交传感器的检测下限为3.0×10^-14mol/L;和完全互补序列相比,一个和三个碱基错配序列分别产生55.6%和1.3%的杂交信号.     

岩溶地区地基基础处理的几个问题分析

针对岩溶地区地基的工程特点,讨论分析了地基基础选型中的一些常见方法和相关问题,并进行了归纳总结,提出了对应的处理方法.     

同时存在导体和电介质的边界时电像法问题研究

讨论了导体与电介质同时存在情况下的电像法问题,指出了文献[1-2]中关于这一问题所出现的一些错误,并给出了正确的解答.     

SAR image de-noising via grouping-based PCA and guided filter

A novel synthetic aperture radar(SAR)image de-noising method based on the local pixel grouping(LPG)principal component analysis(PCA)and guided filter is proposed.This method contains two steps.In the first step,we process the noisy image by coarse filters,which can suppress the speckle effectively.The original SAR image is transformed into the additive noise model by logarithmic transform with deviation correction.Then,we use the pixel and its nearest neighbors as a vector to select training samples from the local window by LPG based on the block similar matching.The LPG method ensures that only the similar sample patches are used in the local statistical calculation of PCA transform estimation,so that the local features of the image can be well preserved after coefficients shrinkage in the PCA domain.In the second step,we do the guided filtering which can effectively eliminate small artifacts left over from the coarse filtering.Experimental results of simulated and real SAR images show that the proposed method outstrips the state-of-the-art image de-noising methods in the peak signalto-noise ratio(PSNR),the structural similarity(SSIM)index and the equivalent number of looks(ENLs),and is of perceived image quality.