4个群体西太公鱼mtDNAD—loop区段的限制性片段长度多态性分析

应用PCR技术对天津市于桥水库、北京市密云水库、日本北海道和日本青森县4个群体共151尾西太公鱼（Hypomesusnipponensis）的mtDNAD-loop区段进行扩增,得到长度约为1．8kbp的扩增片段．扩增出的DNA片段使用13种核酸内切限制酶进行酶切,其中8种核酸内切限制酶（AluI、DraI、HaeⅢ、Hindm、HinfI、MboI、TaqI和XspI）有酶切位点,5种核酸内切限制酶（AluI、HinfI、MboI、TaqI和XspI）个体间存在变异．不同酶切结果组合后,共得到28种单倍型,于桥水库、密云水库、北海道和青森西太公鱼均以单倍型6为主,分别为36．36％、38．30％、43．33％和26．67％;于桥水库、密云水库、北海道及青森西太公鱼单倍型多样性指数（危）分别为0．8171、0．8141、0．7793和0．8828;核苷酸多样性指数Or）分别为0．007918、0．007326、0．007255和0．009710．于桥水库西太公鱼与密云水库西太公鱼之间的Rogers遗传距离最小,为0．1499;于桥水库西太公鱼与日本青森西太公鱼之间的Rogers遗传距离最大,为0．2215;日本北海道西太公鱼与密云水库西太公鱼之间的遗传距离为0．1511,大于于桥水库西太公鱼与密云西太公鱼之间的遗传距离,但小于日本境内北海道西太公鱼与青森西太公鱼之间的遗传距离．     

我国水产食品安全与质量控制研究现状和发展趋势

旨在揭示我国水产食品安全和质量控制等研究的发展规律,通过分析近几年国内外文献报导,聚焦水产食品安全与质量控制科研方面的发展,得知国内大部分研究工作聚集在质量检测和控制技术,其余的分布于追溯体系、预警机制和风险评估.目前,我国的水产食品安全性已经达到可控状态,质量检测与控制技术等已获得很大进步.但与国外先进的技术和管理制度相比较,我国仍存有一些问题,在下一步的工作中,需要借鉴国际上的先进经验,结合我国社会与科技状况,进一步推动和完善我国水产食品质量安全保障技术.     

双共识混合链跨异构域身份认证方案

针对目前基于区块链的身份认证方案存在节点性能损耗严重的问题,提出一种基于双共识混合链的跨异构域身份认证方案。采用多因子分析方法对基于综合性能的Raft共识算法进行优化,实现了对节点综合性能的合理评估;选出综合性能优异的节点作为跨域节点,可避免因跨域节点性能不佳而引起的系统故障。该方案结合实用拜占庭容错共识机制并引入监督节点,增强了认证系统的拜占庭容错能力,解决了因恶意节点导致的域内错误认证问题。利用SM9广播密码算法对认证过程中的通信数据进行加密,实现了系统的双向认证和保密通信,确保了系统的安全性。实验表明：该方案的双共识认证机制相较于单一共识认证机制,具有较强的拜占庭容错能力和较高的吞吐量,不但能使系统更加安全稳定,而且减少了单对单加解密计算操作,降低了系统的计算开销和时间开销。     

步伐姿态在虚拟机舱中的识别

以虚拟现实三维机舱训练系统为基础,针对目前光学跟踪器灵敏度低、实训者活动范围小以及头戴式显示设备的交互安全性无法保证等问题,设计了一套能够识别步伐姿态并在虚拟现实机舱中具有实时交互的可穿戴设备。通过实训者穿戴的传感器设备,对操作者步伐信息进行采集并解算,通过无线终端发送至虚拟现实服务器完成实时交互。首先,通过空间状态数据采集实现传感器数据融合、欧拉角姿态矩阵更新;其次,采用嵌入式开发技术设计步伐识别硬件系统,通过上位机编写交互脚本,并通过实验验证过程的可行性;最后,针对设计的方法,通过分析实验,通过二分法在下位机程序中调节权重,找到合适的滤波加权平均值,实现步伐信息的融合处理。实验表明算法合理、数据更新及时、设备运行可靠,能够有效地提高实训者的沉浸感与交互体验。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于Spark框架的电网运行异常数据辨识与修正方法

由于电网运行数据具有多源、异构、高维等典型大数据特征,使得传统检测方法已无法实现异常数据高效辨识;因此提出一种基于Spark框架的电网运行异常数据辨识与修正新方法。首先,提出了并行化最小生成树方法对待检测数据进行初始聚类;在此基础上结合并行K-means算法对数据进行二次聚类实现异常数据辨识;然后,在Spark框架下设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的异常数据修正模型,实现对异常数据修正。最后,利用某省调度中心SCADA数据对方法的有效性进行了验证,结果表明所提方法能够有效处理电网运行异常数据,具有实际应用价值。     

基于卡尔曼预测的外骨骼摆动腿随动控制研究

针对一种双关节驱动助力外骨骼机器人中人机交互系统所获取的传感器信息滞后于人体运动意图,从而造成执行机构无法及时跟踪摆动腿的运动,导致无法提供助力的情况,运用卡尔曼滤波算法对采集到的下肢运动信息进行运动意图预测,以弥补延时。利用采集的步态周期数据进行控制仿真实验:依据下肢外骨骼单侧腿简化的二连杆动力学模型,将预测信号输入模型,并采用PD控制验证系统稳定性和预测准确度。仿真结果表明,利用该方法可以对人体运动意图进行有效的预测,可用于驱动外骨骼摆动腿进行随动控制。     

基于综合停运概率模型的电网薄弱环节评估

为了预防大规模停电事故的发生,评估电网运行时的薄弱环节,提出了一种计及多种因素的综合停运概率模型。该模型统筹考虑了电网在冰灾、风灾气候运行时的故障概率模型、线路老化失效故障概率模型以及线路在不同负载率下的故障概率模型;然后采用了一种负载率与非序贯蒙特卡洛模拟法相结合的线路状态抽样方法,对不同线路故障后的运行状态进行判断,并计算出相应的损失负荷量;最后采用风险价值、平均超额损失两个指标对不同的线路故障进行评估,从而得出电网的薄弱环节。在此基础上,以湖南电网为实例进行分析,证明了综合停运概率模型的有效性和可行性。     

异构带宽约束的动态源组播路由

提出异构带宽约束的动态源组播路由(heterogeneous bandwidth-constrained dynamic source multicast routing, HBMR). 为了支持组成员的动态性和异质性,收集了组播树分布信息和组播树上节点的最大可接收能力信息. 并设计了一个基于该信息的异构带宽约束的动态源组播路由算法. 仿真实验结果表明,HBMR不但解决了异构带宽约束费用优化的动态组播路由问题,而且在路由成功率、路由消息开销和组播树占用的带宽资源等方面的性能都有综合提高.     

在软岩中测量地应力传感器与围岩的相互作用

讨论了传感器引起的钻孔变形随时间的变化,最后推出了由测值反算地应力的公式,此方法称为流变法应力测量.通过实测数据,利用非线性最小二乘法求得原岩应力,流变法应力测量与孔壁应变法应力测量在应力大小和应力方向基本保持一致.