发芽对裸燕麦营养品质的影响

发芽是一种有效提升谷物营养特性的绿色加工方法,为了进一步改善裸燕麦的营养价值,研究了不同发芽时间处理对裸燕麦营养品质的影响。研究结果显示,发芽对蛋白质含量无影响,但能提升裸燕麦内源淀粉酶及脂肪酶活性,造成脂肪含量显著下降及淀粉颗粒形貌改变。游离氨基酸含量随发芽时间增加呈先下降后上升的趋势,且氨基酸组成中谷氨酸、丝氨酸显著降低,丙氨酸、甲硫氨酸、异亮氨酸显著增加。体外模拟消化结果显示,发芽能显著改变淀粉、蛋白质及脂肪的消化特性,相比于0 d,发芽1 d的裸燕麦还原糖释放量下降17.95 mg/g,蛋白质水解度提升14.23%,脂肪酸释放量下降29.73 μmol/g。综合上述研究结果,发芽1 d的裸燕麦是一款具有低升糖、低脂肪消化和高蛋白利用的营养产品,本研究为裸燕麦提质增效开发与研究提供了新思路。     

轧制工艺对TA15钛合金板微观组织及拉伸力学性能的影响

对比研究了采用包套轧制工艺及普通冷轧工艺制备的TA15 钛合金薄板的纵、横向微观组织及室温和高温拉伸力学性能。研究表明：两种工艺获得的钛合金板纵、横向微观组织的物相、尺寸、体积占比相似,纵向维氏硬度较横向的高。热轧工艺与冷轧工艺制备的钛合金板相比,力学性能更加优异、力学性能纵横向差异小、综合性能更好、室温屈服强度更高,呈现出“横向大于纵向、热轧大于冷轧”的对比特征。热轧工艺可弱化织构的方向,使成品钛合金板呈现出“强度高、屈强比大、纵横差小”的拉伸力学性能特性。     

接地共面波导与芯片级联结构设计与优化

针对传输线与芯片级联时产生阻抗突变,导致传输效率下降的问题,基于接地共面波导与芯片级联结构,提出了一种适用于X~Ka波段的匹配带线解决方法。通过S参数提取芯片的输入阻抗,并对射频电路中的阻抗不连续点进行分析,设计阻抗匹配电路并建立三维仿真模型。通过有限元仿真分析,讨论了匹配电路和键合引线中心间距对射频传输性能的影响,对比分析了不同结构及不同匹配电路的传输性能差异。仿真结果显示：在X~Ka波段范围内,匹配电路可令接地共面波导与芯片级联结构的S₁₁<-21 dB,S₂₁>-0.19 dB。优化后的接地共面波导与芯片级联结构可在降低传输损耗的同时显著提高射频信号的隔离度,减少信道串扰,为厘米波频段下射频电路的设计提供理论参考。     

基于超表面的宽带太赫兹热释电探测器设计

为了解决传统太赫兹（THz）探测器吸收效率低,频率范围小的问题,提出将双层超表面吸收阵列结构与钽酸锂热释电探测器相贴合,构成宽带太赫兹超表面热释电探测器。采用MATLAB和CST联合仿真的优化方法对超表面结构进行按需优化;使用ANSYS对热释电探测器进行仿真分析,得到敏感层、绝热层等特征参数对太赫兹热释电探测器的温度变化率以及响应电流的影响。结果表明,采用超表面阵列结构提高了全THz波段的探测性能,凳型热释电探测器在给定条件下的平均热释电电流输出为31.52 pA。使用超表面作为吸收结构可以使热释电探测器具有连续且高效的吸波特性,为宽带太赫兹探测器的设计提供参考。     

蚁群算法与免疫算法的混合算法

蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象.针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法.将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能.     

Design of electric-field coupled underwater wireless power transfer system based on class E amplifier

针对单级LC谐振型电场耦合式水下无线电能传输(electrical-field coupled power transfer,ECPT)系统的输出功率低、谐振容量小、频率漂移大等关键问题,设计一种更适于海水环境下的无线电能传输系统。该系统基于CLC-S调谐网络,综合E类放大器效率高、频率高等优点,实现较大的功率输出。利用Maxwell有限元仿真软件,对海水环境下耦合机构的电容值进行了有限元分析。通过对水下耦合机构进行试验,分析负载品质因数Q、归一化频率μ对水下无线电能传输系统的影响规律,可为水下ECPT系统设计提供参考。     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

结合低秩分解与多流融合的行为识别方法

运动信息对行为识别任务至关重要。现有方法仅利用了局部运动信息,忽略了全局运动信息的重要作用。为解决该问题,提出了一种基于低秩分解与多流融合的行为识别方法。通过3条支路分别提取视频的特征,第1条支路利用低秩分解提取全局运动信息;第2条支路提取视频的光流特征以得到局部运动信息;第3条支路利用原始视频作为输入,以保留完整的空域信息。将3条支路的预测结果进行后融合,得到最终的行为识别结果。通过多流融合,充分利用视频的多尺度时域运动信息和丰富的空域信息,提高现有模型的行为识别能力。实验结果表明,提出的方法优于现有模型的多流融合行为识别方法。     

Multi-Level Error Detection and Concealment Algorithm to Improve Speech Quality in GSM Full Rate Speech Codecs

Digital mobile telecommunication systems, such as the global system for mobile (GSM) system, want to further improve speech communication quality without changing the channel encoders and decoders. Speech quality is most affected by residual bit errors in received speech frames. Conventional methods use binary decision strategies for error detection and concealment in frames. This paper presents a multi-level error detection and concealment algorithm for GSM full rate speech codec systems. The algorithm use...     

Optimal dividend strategies in a double compound poisson risk process

In this paper, we consider a double compound Poisson risk model involving two independent classes ofinsurance risks with a threshold dividend strategy. We derived the integro-differential equations (IDE) with certain boundary conditions for the present value of dividends until ruin. When the claims from both classes are exponentially distributed, we show that the threshold dividend strategy is an optimal dividend strategy.