含噪运动模糊图像恢复

提出一种新算法来估计含噪图像线性运动模糊的方向和长度。结合空间域及频域分析,使用Radon变换检测运动方向,双谱模型估计运动长度,最后利用Richardson-Lucy滤波恢复清晰图像。仿真实验结果表明,对于含噪图像该算法比以往算法更优胜。基本满足图像复原的稳定性、可靠性、精度高等要求。     

GN海带新品系脂肪酸的气相色谱-质谱联用分析

首次用乙醇提取、甲酯化处理的方法,对GN海带新品系脂肪酸的化学成分采用GC-MS技术进行分析研究。结果表明:海带中含有10种不饱和脂肪酸,占37.98%,其中亚油酸占9.29%,γ-亚麻酸占3.74%,EPA占1.12%,DHA占0.63%,花生四烯酸占4.9%;含有4种饱和脂肪酸,占56.22%的,其中棕榈酸(又名软脂酸)的含量高达36.23%。为海带新品系在生物制药和营养保健品领域的深度开发应用提供了科学依据。     

采用序优化的改进蚁群算法

为了评价蚁群算法在有限时间内所得优解的质量,基于序优化方法提出了一种改进的蚁群算法:使用盲目挑选规则选择初始解,并对信息素进行相应的初始化;确定得到满足要求的优解所需要的迭代次数,将其作为算法的终止条件;为了更好地利用每次迭代中的优解,在算法开始阶段使用前l个迭代优解更新信息素,以增强探索能力;在算法结束阶段采用当前迭代最优解更新信息素,以加快收敛速度.改进算法在保证收敛的前提下,并没有增加算法的时间复杂度.对旅行商问题进行的仿真实验表明,改进算法在解的质量和收敛速度方面优于最大-最小蚂蚁系统.     

2010年第11期科技期刊亮点

研究出处方图控制变量喷药系统 吉林大学工程仿生教育部重点实验室王利霞、张书慧等设计的变量喷药系统,可根据农田病虫草害防治的不同需要开出处方并按处方合理喷洒药量．且具有精度高、成本低、通用性强等特点,对提高农药利用率．保护环境,保证农产品品质有重要推广意义。     

困难型腹腔镜阑尾切除的治疗体会

目的 探讨困难型腹腔镜阑尾切除术的手术技巧. 方法回顾分析我院2005年5月～2009年12月用腹腔镜治疗50例困难型阑尾的临床资料结果手术困难原因:阑尾暴露困难、阑尾根部处理困难、阑尾系膜处理困难. 除1例异位阑尾改开腹外, 其余所有病例均在腹腔镜下完成. 结论困难型阑尾在腹腔镜下切除是安全可行,不增加手术并发症,具有腹腔镜手术的优点.     

挤压膨化对玉米蛋白肽得率影响的研究

采用挤压膨化的方法处理玉米蛋白粉,使玉米蛋白变性,探索提高玉米蛋白粉酶解后肽得率的挤压条件。以物料水分含量、挤压机机筒温度、挤压机螺杆转速、挤压机模孔孔径为考察因素,酶解后玉米蛋白肽得率为评价指标,采用五元二次正交旋转设计,建立回归方程,通过响应面分析方法,探索试验因素对评价指标的影响规律,确定最佳的挤压工艺条件。实验结果表明,机筒温度为78℃,螺杆转速为175r/min,模孔孔径为8mm,物料水分含量为24.5%的挤压条件下,酶解后肽得率达到74.02%。     

低温燃料电池用质子交换膜的气体渗透性研究

以目前应用较为广泛的Nafion 211膜为对象,研究温度、湿度以及压差对膜的氢/氧渗透性影响.结果表明,提高温度和阴阳极两侧气体的压力之差均会导致膜渗透性增加,氢、氧渗透量随温度的升高近乎呈指数增加,而随压差的增加近乎线性增加.湿度对Na-fion 211膜的渗透性的影响不呈单一趋势,当膜从干态到约40%RH时,氢气渗透量随之减少;继续增加湿度到100%RH,氢气渗透量随之增加.     

小鼠细小病毒VP2蛋白在昆虫细胞-杆状病毒系统中的表达和免疫原性分析

目的 利用杆状病毒表达系统合成重组小鼠细小病毒(MVM)VP2蛋白,并对其免疫原性分析。方法 将优化后的MVM VP2序列克隆至表达载体pFastBac1,命名为pFastBac1-MVM VP2,再将其转化至DH10Bac感受态大肠杆菌中形成重组杆粒,提取重组杆粒经PCR鉴定正确后转染昆虫细胞Sf9,镜下观察到细胞明显病变后收获重组杆状病毒rBac-MVM VP2。Sf9细胞接重组病毒48和72 h后,用间接免疫荧光(IFA)和蛋白免疫印迹(Western blot)法验证重组蛋白的免疫原性。结果 构建的rBac-MVM VP2重组杆状病毒感染Sf9细胞后,可成功表达MVM VP2重组蛋白,经Western blot和IFA检测分析,重组蛋白具有较好的免疫原性且在病毒感染72 h时表达量较高。经蛋白纯化后可得到纯度较高的VP2重组蛋白。结论 本研究利用昆虫细胞-杆状病毒系统成功表达MVM VP2蛋白并具有良好的免疫原性,为VP2相关功能的研究和临床诊断方法的建立奠定基础。     

人工蜂与K-means混合算法在VANETs的应用

针对车载自组织网（Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs）拓扑结构经常变化导致通信链路容易断裂而通信质量不可靠的问题,将人工蜂与K-means混合算法应用在VANETs中。在成簇阶段,该混合算法利用人工蜂算法较强的全局搜索能力确定初始聚类中心,代替传统的K-means对初始聚类中心的选择,这样就消除了K-means对随机初始聚类中心的依赖。在簇头选取阶段,类内具有最小的速度方差以及到其他节点最小平均距离的车辆节点被选择为簇头。在簇的维护阶段,当最优节点即簇头有变化时,次优节点被选为临时簇头,直至更新为最优节点的簇头信息。为测试该混合算法的性能,将其和PSO与K-means混合算法、经典K-means算法进行实验对比,结果表明,该混合算法能够更加稳定VANETs通信链路,具有更高成簇质量和更高通信质量。     

LEO卫星网络的重构与自恢复

针对使用星际链路ISL(intersatellitelinks)的LEO(lowearthorbiting)卫星系统,提出一种基于动态路由策略的网络重构与自恢复算法,通过该算法管理卫星能够尽可能快地检测出故障链路,并通过快速的、自主的测试可精确定位故障链路·重构网络拓扑,当故障链路恢复后,再在拓扑图中恢复该链路·通过在卫星网络上的仿真表明,具有实时性、精确性且可能不占用或只占用很少的额外带宽·