食用天然红花红、黄色素的研制

本文报道了采用1,2——丙二醇提制优质红花黄色素及使用简易高效的吸附与透析技术生产优质红花红色素的工艺,使红色素的提制工艺完全不使用有机溶剂,为综合利用花渣生产红色素提供了一条新途径。色素产品的化学本质、物化性质及稳定性能的研究结果,为生产和使用色素及改善产品质量提供了必要的科学资料。色素的有毒元素分析、毒理学、药理学及应用试验的研究结果表明,本工艺生产的天然色素安全可靠,可广泛应用于食品、日用化工、制药等工业,是一种理想的天然着色剂。     

西北五省（区）矿产资源开发与水资源保护对策

针对西部大开发战略的贯彻落实，分析了西北五省区矿产资源和水资源的基本状况，讨论了矿业开发对水资源的损害，进而提出了西部矿业开发和水资源保护应当采取的对策，指出西北五省区矿业开发应开展矿产资源大调查、加大地下水资源勘查力度、加强水资源管理、不资源保护与要矿产资源开发并重、组织科技攻关和进行“绿色矿区”示意工程研究，从而在不降低西北五省环境容量的前提下，以矿业开发为龙头促进西北五省区经济快速增长，并确保西北山川秀美工程的实现。     

试论中国特色教育券制度的建构

建构中国特色教育券制度应当实施三步走战略：发放“过渡期”教育券，缩小校际间差距；其次，发放“短期”教育券，“公平优先，兼顾效率”；发放“长期”教育券，“效率优先，兼顾公平”。     

论高校实践教学体系的建立与完善

此文在阐述高校实践教学重要性、实践教学现状及存在问题的基础上，分析建立和完善实践教学体系的必要性，并结合福建师范大学实践经验，提出从实践教学内容体系、实践教学质量保障体系和实践教学运行条件体系三方面建立和完善学校实践教学体系。     

葡萄糖的添加对富锂锰基正极材料Li1.2Ni0.2Mn0.6O2的影响

采用溶胶凝胶法制备合成富锂锰基正极材料Li_1.2Ni_0.2Mn_0.6O₂,在前期配制金属离子溶液时,通过添加不同量的葡萄糖（葡萄糖添加量分别为试剂总质量的0,6%,12%,36%,48%）来分析其对Li_1.2Ni_0.2Mn_0.6O₂的结构、形貌、电化学性能以及倍率性能的影响.恒流充放电测试结果显示,少量葡萄糖（6%,12%）加入,可以明显提高材料首次放电比容量.0.05C首次放电比容量由未加入葡萄糖材料的174 mAh/g提升至添加12%葡萄糖材料的265.9 mAh/g.倍率性能测试结果显示,葡萄糖的加入可以明显提高材料倍率性能.其中葡萄糖添加量为48%的材料倍率性能最好,首次放电比容量达到141 mAh/g,经过0.05C,0.1C,0.2C,0.5C,1C循环测试后再进行0.1C循环测试30次,放电比容量为110 mAh/g,容量保持率为78%.     

图的Seidel Laplacian-Estrada指标

设G为简单图,d_i表示顶点v_i的度,G的Seidel Laplacian矩阵S_L(G)是一个对角元为n-1-2d_i,非对角元为±1的实对称矩阵,当顶点v_i和v_j相邻时,(S_L(G))_(ij)=1,否则,(S_L(G))_(ij)=-1。引入并研究了Seidel Laplacian矩阵的Estrada指标,给出了该指标的上、下界,以及它与Seidel Laplacian能量之间的关系。     

汽车车窗摇手柄注塑成形优化设计与试验分析

利用Moldflow软件对汽车车窗的塑料摇手柄注塑成形过程进行模拟和优化,通过DOE试验对工艺因素熔体温度和保压压力进行分析,生成3D响应曲面图,对比分析填充时间、流动前沿温度、体积收缩率、翘曲变形等参数,然后进行模流分析,使用正交试验法分析影响摇手柄翘曲变形和体积收缩率的因素,寻找最优加工参数.结果表明:保压压力和熔体温度对各参数影响程度较大,响应曲面图形状比较陡峭,各因素对翘曲变形和体积收缩率影响的最优组合为A1B3C1D4E4,利用最优参数进行模拟,得到最大翘曲变量和体积收缩率为0.636 mm和11.37%.     

基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。