响应面法优化田基黄总黄酮的吸附工艺

以田基黄为原料,选择乙醇质量分数、吸附温度和吸附时间为影响因子,总黄酮吸附率为响应值优化了大孔树脂对田基黄总黄酮的吸附工艺条件,应用Box-Behnken设计建立数学模型,并进行响应面分析.结果表明,用12%乙醇为溶剂,28 ℃温度下吸附36 min,总黄酮的吸附率为87.14%.     

日本3．11地震能量释放状况分析

在目前,地震还不能预知,但在地震（主震）发生通过监测能够已知主震级与震源深度大小条件下,通过能够反映地震过程（释放能量过程）中量能关系的基本公式可以分析已发生地震的能量释放状况,能够求出已发生地震还需要通过余震继续释放多少能量,相应可知能够导致最大余震震级的大小（需要通过余震继续释放的能量一次性全部释放所能达到的震级）。     

数字出版与术语规范

数字出版给传统出版带来了生机和创新,并促进了术语的发展。数字出版的发展使大量术语进入出版业,原有术语内涵和外延有所变化、发展,规范出版术语更为重要。     

磨料水射流切削皮质骨断面形貌特征研究

为探索磨料水射流切削过程中对皮质骨材料的切削机理,提高切削断面质量,分别以石榴石、氯化钠为磨料对皮质骨进行切削,对比不同切削方向下断面粗糙度变化规律以及微观划痕特征. 实验结果表明,断面粗糙度数值均呈现先减小后增大的特点,依据表面粗糙度数值将断面分为初始区、光滑区、粗糙区3部分. 当使用磨料为氯化钠,切削方向垂直于骨单元时,断面粗糙度平均值分别是切削方向平行和横向于骨单元时断面粗糙度平均值的1.74倍和1.70倍.当使用磨料为石榴石,切削方向垂直于骨单元时,断面粗糙度平均值分别是切削方向平行和横向于骨单元时断面粗糙度平均值的1.41倍和1.55倍. 切削过程中断面形成大量微米级划痕,对比氯化钠、石榴石2种磨料对断面划痕特征的影响,与石榴石相比,当使用磨料为氯化钠时,皮质骨切削断面划痕尺寸偏大,长度、宽度值跨度相近,划痕深度值跨度较大.     

一种GNSS非接触式地理信息采集方法与装置

GNSS是地理信息采集的重要手段.传统GNSS定位采用接触式测量,当待定点卫星观测条件较差或因条件限制无法安置GNSS接收机时,通常利用全站仪或MEMS传感器进行辅助,存在作业效率低、作用范围小、硬件成本高等缺陷,根本原因在于交会依赖于角度观测值.为此,该文给出了一种基于距离交会的GNSS非接触式测量方法,设计了RTK接收机与手持激光测距仪组合的测量装置,摆脱了GNSS非接触式测量对角度观测值的依赖.模拟及实地实验均表明,定位精度可达厘米级,与RTK直接测量的精度相当,该文所述方法简便易行,且装置成本低廉,可有效解决室外GNSS盲点的测量问题.     

八月瓜果皮中齐墩果酸的大孔树脂分离工艺

对7种商品化大孔树脂吸附分离八月瓜果皮齐墩果酸的性能进行对比筛选,发现XDA-1型树脂最适合八月瓜果皮齐墩果酸的分离.在单因素实验基础上,用响应面优化法考察了固液比、吸附温度和吸附时间对齐墩果酸提取率的影响.结果表明,在固液比为 1∶8（g/mL）,40 ℃温度下吸附 315 min,齐墩果酸的提取率为0.265 6%.模型预测值为 0.243 2%,实验结果与模型预测值吻合.     

AOS虚拟信道/帧分离估算的调度算法

提出了一种适用于AOS的虚拟信道/帧分离估算的调度算法.该算法根据信源的数据类型将传输时隙分成同步时隙和异步时隙,在同步时隙时采用轮询算法进行调度,在异步时隙时则首先分别估算虚拟信道的紧迫度与数据帧的紧迫度,再将二者结合起来构造新的虚拟信道传输紧迫度函数,以满足各信源数据传输的时延要求.与传统的动态优先级调度算法相比,提出的算法在各虚拟信道丢帧率和系统信道利用率保持不变的情况下,大幅度的降低了重要性较高的虚拟信道的平均调度时延、最大调度时延与缓存剩余量.实验表明,本算法的性能明显优于传统的算法,更适合空间链路的多样化数据传输.     

TRANSCAD在交通量分配中的应用

公路交通需求预测是公路交通规划的关键,它能否符合未来的发展,将直接影响所规划的交通系统的效益。以务川县为例,介绍了TransCAD中几种交通预测模型标定流程和操作方法。     

食用菌中高分子活性中心元素分布与其自由基清除能力之间的关系

测定了食用菌的含水量(w_水)、高分子活性中心元素含量以及羟自由基清除能力,计算了食用菌中高分子活性中心元素(Ti、V、Cr、Mn、Mo、Zn、Fe、Co、Ni、Cu和Sr)的分布。结果表明,由含水量校正过的高分子活性中心元素分布参数(1－w_水)^１／３ln(k^２r_１/r_２)与羟自由基清除能力参数ln[F(1－w_水)^３]之间有很好的线性关系。由此笔者认为可以把此高分子活性中心元素分布参数作为近似判断抗氧化能力大小的依据之一,通过此参数可评价食用菌的抗氧化性。     

基于BP神经网络和遗传算法技术的边坡稳定性评价

本文将BP神经网络和遗传算法技术应用于边坡的稳定性评价,通过对标准BP算法进行改进,提出了用遗传算法优化神经网络的GA-BP算法,这样既发挥了神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,实现了两者的优势互补,也加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力。