竹子热水预抽提过程中糖组分的溶出规律

研究了不同工艺条件下竹子热水预抽提过程中主要糖类组分的溶出率,总糖和戊糖占抽提液中固形物的比例,以及糠醛、羟甲基糠醛的生成随H因子的变化规律.结果表明:为了获取最大量的糖、减少糠醛(F)和羟甲基糠醛(HMF)的生成量,lgH应控制在3.2～3.4的范围内;在获得相同最大量糖的前提下,热水预抽提的最高温度不应超过160℃;当lgH低于3.2～3.4的范围时,糖的溶出率较低;高于此范围,部分糖降解生成F和HMF,总糖占抽提液固形物的比例和糖组分溶出率下降;在总糖溶出率达到最大值时,相同H因子作用下,温度超过160℃会导致糖降解生成的F和HMF增多.关键词:竹子半纤维素;热水预抽提;H因子;糖溶出率;糠醛;羟甲基糠醛     

近场麦克风阵列幅相误差校正技术

针对近场均匀麦克风线阵,提出了一种利用单个校正源对存在阵元幅度和相位误差的阵列模型进行校正的方法,该方法要求在已知校正源和各个阵元位置的前提下对阵列幅相误差进行估计,从而得出了阵列误差校正矩阵.对实际麦克风阵列校正的结果表明,该方法简单快速,计算量小,且具有较高的估计精度.     

禽网状内皮组织增生流行病学概述

禽网状内皮组织增生病病毒属于C型反转录病毒。该病毒可引起家禽免疫功能抑制和慢性肿瘤。本文就禽网状内皮组织增生病病毒的生物学特性、引起免疫抑制机制、引起肿瘤的发生和预防措施的研究进行简要综述。     

一种基于周期图解调2FSK信号的新算法

提出一种基于周期图解调2FSK信号的新算法.它将功率谱估计的周期图法与离散短时傅里叶变换相结合来求取接收信号的时频关系,在时频域对2FSK信号进行检测.研究了周期图解调算法的解调原理,并对关键参数进行了数学建模和理论推导,建立理论公式.实验结果表明,解调算法优于传统解调方法.另外,还通过对几种窗函数解调性能的仿真实验得出矩形窗的解调性能最差,汉宁窗解调性能最好的结论.     

Co2Ti1-xMxA（X=0,1/4;M=C,Si）晶体的电子结构的第一性原理研究

用广义梯度近似密度泛函和全势能线性缀加平面波方法研究了晶体Co2Ti1-xMxA（lX=0,1/4;M=C,Si）的电子结构.为了更好的了解杂质元素对晶体AlCo2Ti结构的影响,对杂质元素M（M=C,Si）替代晶体AlCo2Ti中的Ti（1/2,1/2,1/2）位进行了对比研究.同时,对杂质元素M（M=C,Si）对晶体AlCo2Ti的晶格常数、体弹模量和原子之间的化学键产生的作用进行了探讨.     

基于GA优化BP神经网络的WSN数据融合技术研究

为减少无线传感器网络中节点的数据通讯量,降低能量消耗,达到数据融合的目的,设计了一种基于遗传算法优化BP神经网络的数据融合算法(BPGA),阐述了数据融合原理、BP神经网络和遗传算法,介绍了遗传算法优化BP神经网络的数据融合方法,利用遗传算法优化神经网络的权值、阀值及隐含层结构,然后通过优化后的神经网络提取无线传感器网络中原始数据的特征信息,并将特征信息发送给汇聚节点,从而提高网络数据采集效率,延长网络生命周期。最后通过与LEACH、BPNDA算法进行仿真实验比较,证明了其有效性。     

采用BP算法和深度SAE网络的学生综合能力评价方法

针对现有评价方法需人工提取特征且评价准确率低的问题,提出基于反向传播(BP)算法的深度堆栈编码器(SAE)网络的学生综合能力评价方法.通过SAE网络对输入的学生各项指标成绩进行无监督训练,将SAE学习到的特征结合相应的样本标签,利用柔性最大值分类器(Softmax)进行有监督式分类.采用BP算法进行反向传播调整隐层权重,优化整个模型,以避免过拟合现象的发生.结果表明:该评价方法有利于解决需对传统神经网络进行人工提取和分析特征的问题,可提高评价结果的准确率.     

脉冲激光诱导薄膜损伤阈值的二种定义方法比较

根据脉冲激光放诱导薄膜损伤的缺陷统计模型，讨论了损伤阈值的二种定义方法，结果表明新的定义方法比传统定义方法优越。     

确定架空线路控制气象条件的多目标优化法

架空线路应力控制气象条件的判定,需要考虑控制气象条件及弧垂限制等条件,一般采用临界档距判定法或试推比较法处理.本文建立了解决该问题的多目标优化数学模型,并采用罚函数法求解模型,算例证明了相对于传统方法的优越性.     

改进型PDC钻头在辽东油田群的探索与应用

辽东湾海域分布着多个大型油田群,贡献突出,但特有的底砾岩层常导致PDC钻头过快损坏,严重制约了作业时效再提升。为攻克此难题,联合PDC钻头厂家,在分析已钻数据及岩石特性的基础上,对力平衡设计、结构稳定性、刀翼防涡设计、井底流场优化等方面进行针对性改进优化。改进型PDC钻头从根本上解决了PDC钻头钻砾岩层及毗邻砂泥岩复合层的难题,节省了大量作业时间,经济效益明显,具有重要的推广应用价值。