吃肥肉可降胆固醇

吃点肥肉挺好的.特别是女孩吃点肥肉,脸上更有光泽,更妩媚动人.过去,一谈食肥肉,人们往往想到它会引起肥胖、高血压、血管硬化.其实,这是一种片面的认识. 　　据日本医学专家介绍,冲绳县的居民平均寿命高于全国水平,而该县的居民均爱吃肥肉,尤其80岁以上的老人几乎每天都吃.他们吃肥肉的烹调方法是将肥肉文火炖4小时左右.     

果汁中乙醇质量浓度的抗干扰检测方法

针对生物传感器法测定果汁中乙醇质量浓度易受电化学活性物质干扰的问题,通过制备乙醇辅助酶电极,使工作酶电极和辅助酶电极协同工作,构建了一种新型的乙醇检测系统,实现了乙醇含量快速准确的检测。结果表明,该检测系统用于果汁乙醇质量浓度检测时,稳定性好、结果准确,抗干扰能力强。重复测定的相对标准偏差为0.80%;加标回收率为99.10%~101.10 %;葡萄糖、蔗糖、柠檬酸、Ca²⁺、过氧化氢酶以及电化学活性物质维生素C等干扰物存在的情况下,乙醇测定结果不受影响;与国标法、气相色谱法相比较,差异不明显(P>0.05)。该方法操作简单、成本低廉且准确度高,能够满足低成本要求的实际生产要求。     

基于集群智能的高速公路交通状态识别算法

针对传统交通状态识别算法仅考虑交通参数个体特征差异而存在识别率较低的问题,引入集群智能概念,提出了既考虑交通参数个体特征差异,又考虑个体参数所蕴含的群体特征差异性的高速公路交通状态识别算法。由于模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means algorithm,FCM)在交通状态识别泛化能力上存在收敛缓慢的不足,基于反向学习策略以及鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),考虑个体交通参数所蕴含的集群行为增强了交通状态初始聚类中心种群的多样性,设计了一种具有良好的全局搜索能力集群智能的高速公路交通状态识别算法,融合了反向学习、WOA和FCM算法,克服了FCM识别算法容易陷入局部最优的局限。实证分析结果表明,所提出的交通状态识别算法具有良好的识别效果,准确率达到92%,且收敛速度较FCM算法更快。     

基于客流需求的城市轨道交通行车计划与列车时刻表优化

满足客流需求和提高运输效率对提高城市轨道交通的吸引力具有重要作用。为平衡城市轨道交通运力、客流需求以及运输效率,对城市轨道交通行车计划和列车时刻表的优化进行研究。首先根据客流需求制定行车计划,然后在此基础上以列车运行安全和运力为约束条件,建立以乘客在站台等待时间最小化为目标的优化模型,并设计遗传和声算法求解该模型。通过算例进行分析计算,得到了满足要求且合理的列车时刻表,该研究可以为匹配城市轨道交通运输资源和客流需求提供决策依据。     

高新技术产业统计方法研究

一、高新技术产业统计方法研究的背景、意义和目的 近年来,以微电子、计算机、核工程、生物工程、航天工程、海洋工程、新材料、新能源等为代表的高技术的兴起和发展,对世界经济和社会产生了重大的影响。特别是以信息技术为主要标志的高新技术革命来势凶猛,高科技向现实生产力的转化越来越快,高新技术产业在整个经济中的比重不断增加,经济与科技的结合日益紧密,科技、经济越来越趋于全球化。我国的高新技术产业,在小平同志提出“科学技术是第一生产力”,尤其是党的十四届五中全会     

吴文俊院士、李迪教授访问我校

20 0 0年 1 0月 1 7日下午 ,我国著名数学家吴文俊院士应邀来我校数学与科学史研究中心参观访问。在气氛热烈融洽的座谈会上 ,吴先生就科学史方法和数学史研究的前沿问题作了生动有趣、见解深刻的发言 ,使与会的师生极受启发。1 0月 2 3日下午 ,内蒙古师范大学科学史研究所教授、著名数学史专家李迪先生访问我校数学与科学史研究中心 ,并作了题为“科学史研究中的不可能和悬案问题”的学术报告 ,有 30多位师生参加了这次报告会 ,大家就感兴趣的问题展开了热烈的讨论。参加座谈会和报告会的还有我校双聘教授、中国科学院数学研究所李文林研究…     

技术站单组列车编组计划的禁忌搜索算法研究

技术站列车编组计划是铁路运输组织工作中的难点之一?国内现有对单组列车编组计划的研究,以运用0~1规划研究编组去向的车流递推关系最为典型,这类研究的本质在于优化各支车流的第一到站?基于此,本文设计了一种实数编码的禁忌搜索算法,可用来求解路网性列车编组计划?算例表明该算法能快速?有效地求解技术站单组列车编组计划?与LINGO软件相比,禁忌搜索算法只需较少的时间便可搜索到全局最优解?     

改进正则项的图像盲恢复方法

图像恢复是一个反卷积过程,这一过程通常是病态的,其中的盲恢复是一个最常见也最具挑战性的问题?由于盲恢复过程中缺乏点扩散函数的相关先验信息,使得这个过程变得更为复杂?为了保证在得到光滑图像的同时也可以很好地保持图像的边缘信息,本文提出了一个改进的全变分正则项的盲恢复模型,并结合分裂Bregman算法对模型进行了求解?数值计算中采用了快速傅里叶变换和shrinkage公式来降低计算复杂度?数值实验分别对模糊图?含有噪声和高斯模糊的灰度图进行了处理,得到了满意的结果?