ACC含量、EFE活性在甜瓜乙烯生成中的变化与乙烯生成限速的初探

对河套蜜瓜乙烯生成中ＩＥＣ、ＡＣＣ含量、ＥＦＥ活性研究表明，三者变化趋势一致．其中ＡＣＣ含量峰值与ＩＥＣ峰值同时出现；ＥＦＥ活性升高与峰值出现先于ＡＣＣ含量．乙烯利处理呼吸跃变前后果实试验表明，外源乙烯可启动和促进乙烯的合成，ＥＦＥ和ＡＣＣ合酶都为该种甜瓜乙烯合成中的诱导酶和限速酶．利用果胶降解物处理果实的初步研究表明，果胶降解物可明显促进ＥＦＥ活性，但没有测到ＩＥＣ．     

GPS与GLONASS兼容接收机的探讨

文章比较了ＧＰＳ和ＧＬＯＮＡＳＳ二种卫星定位系统的异同，探讨采用兼容接收机的可能性。以便实现两个系统的组合导航，同时改善了定位精度和用户生存能力。     

基于K-means-RBF的鸡肉品质分类方法研究

鸡肉在贮藏和运输过程中容易腐败变质,利用高光谱成像技术的图、谱合一特点,同时获取鸡肉的光谱特征和纹理、颜色特征,通过鸡肉的内在特征与外在特征综合实现鸡肉品质快速分类。制备62份鸡胸肉样品,通过理化分析分为放心食用、可食用、不建议食用和不可食用4类;以已知分类结果的42个样品作为训练集,将纹理、颜色、光谱特征作为K-means-RBF神经网络的输入,确定K-means初始分类中心、训练RBF神经网络,构建K-means-RBF鸡肉品质分类模型,并利用剩余20个样品作为测试集,对K-means-RBF鸡肉品质分类模型进行测试。测试结果显示,通过训练后的K-means-RBF神经网络对20个测试集样品的分类正确率达到100%;而分别采用纹理、颜色和纹理颜色综合特征作为输入建立的分类器,正确率分别为85%、80%、95%。鸡肉品质分类成功利用了高光谱成像技术“图谱合一”的特点,实现了鸡肉品质的综合检测,验证了K-means-RBF融合方法在高光谱数据分析中的有效性,及单一特征在分类中的局限性。     

高氨氮对廖叶眼子菜光合及抗氧化系统影响的分析

在不同质量浓度氨氮条件下,对廖叶眼子菜(Potamogeton polygonifolius)体内氧化物质含量、抗氧化酶活性和叶绿素荧光变化进行了研究.实验结果显示：高质量浓度氨氮（10 mg/L）下廖叶眼子菜的光合作用能力所受影响不大.但是高质量浓度氨氮（5~10mg/L）会提高廖叶眼子菜体内氧化物质含量,植物自身防御机制进而会在一定时间内促使体内抗氧化酶活力及次生物质含量的上升,其中氨氮质量浓度为10 mg/L时抗氧化酶及次生物质反应强烈.结果表明氧化能力的上升有助于缓解氨氮诱导的氧化胁迫及增强植物对氨氮的耐受性.总体而言,较高的氨氮浓度会对廖叶眼子菜具有一定的影响,在使用该植物修复水体时需要考虑氨氮的浓度水平及其影响.     

渣-焦反应对滴落带中炉渣静滞留量的影响

研究了渣-焦反应对滴落带中炉渣静滞留量的影响。结果表明,渣-焦界面生成的Ti(CN)使炉渣润湿焦炭。这是炉渣滞留于焦炭床中的关键。为减少炉渣的静滞留量,要严格控制炉温及高温区的范围,采用合理的炉料结构,控制炉渣氧势,改善焦炭质量。     

用X光透视装置观察钛漳-铁水反应过程

报道了用X光透视装置观察渣铁反应过程。普通渣与铁水反应时渣铁界面清晰,起泡但无泡沫。钛渣与铁反应时,随界面处Ti(CN)的生成、气泡的搅动,铁水逐渐向渣中乳化。重熔乳化了的渣铁样,开始界面清晰、分离良好。渣-铁反应生成的气泡能在渣面形成泡沫,主要由于Ti(CN)微粒起到了稳定剂的作用,但形成的泡沫有限。     

#br# 分数阶反向累加离散灰色模型及其应用研究

为了减小离散灰色预测模型解的扰动界,增加模型的解的稳定性,并且充分利用系统的新信息,提出了分数阶反向累加离散灰色模型。通过数学推导,给出了模型具体的计算公式,并计算了其扰动界。通过比较一阶反向累加离散灰色模型和分数阶反向累加离散灰色模型扰动界的大小,证明了分数阶反向累加离散灰色模型的优越性。最后,将其应用在某型号武器系统的储存可靠性的预测中,计算结果优于传统灰色预测模型,预测精度有了大幅度提高,从而拓展了灰色预测模型的理论研究和实际应用范围。     

红外光谱仪在材料专业实验教学中的利用及实践探索

针对学校现有的傅立叶红外光谱仪及其附件功能，结合材料专业的专业特点，对材料学专业的实验及教学中红外光谱分析这一课程内容进行改进与探索。     

Urban transit assignment model based on augmented network with in-vehicle congestion and transfer congestion

This paper presents an augmented network model to represent urban transit system.Through such network model,the urban transit assignment problem can be easily modeled like a generalized traffic network.Simultaneously,the feasible route in such augmented transit network is then defined in accordance with the passengers’ behaviors.The passengers’ travel costs including walking time,waiting time,in-vehicle time and transfer time are formulated while the congestions at stations and the congestions in transit vehicles are all taken into account.On the base of these,an equilibrium model for urban transit assignment problem is presented and an improved shortest path method based algorithm is also proposed to solve it.Finally,a numerical example is provided to illustrate our approach.     

国家社科基金学科类别自动判定模型构建研究

在把所获取的国家社科基金项目标题按照词表示成训练和测试语料的基础上,基于条件随机场模型和双向长短时记忆模型对所构建的国家社科基金项目学科类别判定模型,进行了多个角度和层面的验证,并与支持向量机模型的实验结果进行对比.基于相应的模型性能评价指标,验证了传统机器学习模型在小规模语料上的整体性能,证明增加了人工特征模型后的条件随机场模型的整体性能并未突出,同时对条件随机场的性能进行个案分析.