大豆异黄酮对油脂氧化抑制作用的研究

研究了大豆异黄酮的抗氧化活性，通过对猪油油脂的POV值、TBA值的测定，发现大豆异黄酮对猪油油脂的自动氧化具有很好的抑制作用，同浓度的游离型大豆异黄酮的抑制作用比糖苷型强，接着分析了大豆异黄酮对猪油油脂自动氧化抑制作用的生物活性以及糖苷型与游离型的活性差异与其化学结构的关系。     

双曲拱坝的累计自重应力

通过用三维有限元方法按计划施工顺序计算了某高双曲拱坝在自重、灌浆及水压荷载下的累计应力．并研究了不同施工阶段的累计自重应力的特点及改善、利用该应力的工程措施．     

粗铜冶炼中铜锍品位的动态预测模式 —AR（p）与指数平滑最优组合法

提出了一种对铜锍品位进行预测的新方法 ,即以采集的现场数据为基础 ,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型 .AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列 ,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性 ,考虑到铜锍品位的波动性 ,将 2种模型按最小二乘原理 ,以组合预测误差平方和为目标函数 ,通过使误差平方和极小化来确定 2种预测方法的最优加权系数 ,建立了一种新的组合模型 ,其预测误差最小 .结果表明 ,在当时数据条件下 ,AR(p)与指数平滑组合模型比AR(p)与指数平滑模型单独使用时精确度都要高 ,这对指导生产具有实用意义 .     

中国大沙鼠生态学研究进展

20世纪90年代以来我国对大沙鼠的生态学研究工作进展较快.这些研究成果,明确了中国大沙鼠分为4个亚种以及它们的地理分布;提出了食物、地形和植被覆盖度是决定大沙鼠对栖息地选择的重要因素;鼠洞、洞群和种群的空间分布格局均表现为聚集分布;证实了大沙鼠繁殖三次,其种群的性比存在显著差异,年龄由幼体、亚成体、成体1组、成体2组和老体组成;描述了大沙鼠的生活习性;同时研究表明,大沙鼠与子午沙鼠二者存在着激烈的竞争.     

物种生活史策略的研究现状

保护生物学的研究工作近年来发展非常迅速,而植物生殖对策,生活史策略等方面的研究已成为该领域的研究热点之一。章对最近十年来国内外研究对物种生活史策略的研究现状加以综述。     

用于短期风功率预测的历史数据深度迁移模型

随着全球化石燃料短缺日益严重,可再生能源的开发与利用愈发得到重视。风能是被广泛使用的清洁能源之一,在生产工作中,风力发电作为风能的主要利用形式,需要对其功率进行预测。依托风场日常记录的历史数据,传统学习模型可对风功率进行短期预测,但往往仅使用自己域内的历史数据作为分析对象,该类算法导致结果片面,局限性大,不能有效使用类数据中的隐含联系,抑制原始数据缺失或异常值引起的模型性能下降问题。笔者设计一种基于历史数据深度迁移的短期风功率预测模型。首先,使用带降噪处理的自动编码机构建深度神经网络模型。其次,应用深度迁移方法共享隐藏层,挖掘特征之间的隐含联系。最后,从具有相似特征和地理位置的风场数据中迁移重要知识,提高模型准确率和可靠性。实验结果表明,研究方法较之未使用迁移的方法更充分利用现有数据,预测准确率显著提高。     

农田智能驱鸟器设计与试验

由于鸟类对庄稼的啄食,影响粮食和水果的产量和质量,给农民造成较大的经济损失.针对农田鸟害问题,设计了一种农田智能驱鸟器.驱鸟器由太阳能电池板和锂电池供电,采用热释电红外传感器实时监测.当鸟类飞入传感器有效探测范围时,由主控芯片STC89C52驱动超声波系统和数码语音系统工作,超声波发生器发射有效频段内的变频超声波,数码语音系统随机播放使鸟类恐惧的声音或天敌叫声,有效降低鸟类的适应性,极大地减少了因鸟害引起的粮食作物和水果损失.试验结果表明,该文设计的驱鸟器能够实现对鸟的主动驱赶,成本低,灵敏度和驱离效率高,适合野外长时间工作,有效驱鸟范围达200~240m2/套,可满足农田的驱鸟需求,效果良好.     

基于最大灵敏度的分数阶内模控制器设计

针对分数阶控制器设计参数整定复杂的问题,提出一种基于最大灵敏度的分数阶内模控制器设计方法。采用粒子群优化算法对原系统模型进行简化处理,根据内模控制原理设计分数阶内模控制器;仅通过一个可调参数,实现分数阶内模控制器的快速整定;通过最大灵敏度指标实现分数阶内模控制器的鲁棒整定。仿真结果表明该方法具有良好的控制品质及克服参数摄动的鲁棒性。     

基于模糊关联规则的股票市场交易规则抽取

将模糊关联规则应用于股票市场的交易规则抽取,以期能为投资者投资做出正确决策.首先选用聚类方法对模糊集属性进行离散化,进而构造模糊集和隶属函数,给出模糊集构造算法,最后提出适合股票交易规则抽取的模糊关联规则算法FARS.实验结果表明,所得规则能很好的反映股票交易中的实际情况.     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.