温室模糊控制系统设计

针对温室环境控制的特点,介绍了温室控制系统的硬件组成,重点介绍了温度和相对湿度的模糊控制推理机制,给出了执行机构的模糊控制规则.测试结果表明了本控制方案是有效的.     

海藻糖对银杏叶过氧化物酶活性的影响

对银杏叶过氧化物酶热稳定性、最适pH值及海藻糖对酶热稳定性的保护作用和pH值的影响进行了初步研究.结果表明,用40℃和50℃分别处理30 min,过氧化物酶活性分别剩余78%和39%,在60,70,80℃下活性可分别维持27,18和3 min.银杏叶过氧化物酶最适pH值为6.4和9.2.加入海藻糖后酶活性略有降低(活性丧失约8%),但加热后海藻糖的保护优势得以显现,海藻糖浓度为0.14 mol/L时保护效果最好,而且不同温度处理下酶活的下降趋势均较对照组缓慢,尤其在50,60,70℃条件下,相比对照组高出12%~27%的活性,加热时间长短对海藻糖的保护效果无太大影响.经0.14 mol/L浓度的海藻糖处理后,酶活的最适pH值为6.6和9.4.     

咖啡乳饮料稳定性优化

通过单因素试验确定了卡拉胶为最佳的稳定剂,并通过二次回归正交旋转组合试验,得到各配料添加的最佳优化工艺组合：乳化剂质量分数为1．42 g·kg~(-1),卡拉胶质量分数为0．21 g·kg~(-1),柠檬酸钠为0．79 g·kg~(-1)。     

化学浴沉积法制备纳米氧化亚铜薄膜

用改进后的化学浴沉积法制备了纳米Cu2O薄膜,并对成膜条件及膜的性能进行了研究．结果表明：化学浴沉积法改进后有利于制备高质量的纳米Cu2O薄膜;最佳反应温度为60～70C,此温度范围内Cu2O薄膜的膜厚随着循环次数线性增加．制备的薄膜纯度较高．表面较平整和致密,Cu2O粒径为14～22nm,其禁带宽度为2．01eV．     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

一种稳健的多主瓣干扰抑制方法

当训练数据含有期望信号时,传统的基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法会产生严重退化。这是因为在期望信号的扰动下主瓣干扰对应的特征波束易产生峰值偏移,导致主瓣干扰难以完全去除,当多个主瓣干扰存在时尤为突出。通过估计信号与噪声功率并将期望信号功率置零重构干扰加噪声协方差矩阵,排除了期望信号的影响,使得主瓣干扰能够充分去除。进一步将主瓣干扰功率置零重构旁瓣干扰加噪声协方差矩阵进行波束形成,方向图较协方差重构法在旁瓣干扰方向上能够形成更深的零陷。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制多个主瓣干扰并具有良好的稳健性。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷,提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群,增强算法全局搜索能力;其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度,判断种群是否早熟;然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索,变异已陷入局部最优的粒子位置;最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数,并为粒子位置公式添加收缩因子,促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验,结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题,具备更好的寻优性能。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能,需对其进行有效分类,以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题,提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先,根据战时备件分类储备的影响因素,作为备件分类的特征指标,其次,利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维,得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine,SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优,提升备件分类精度,得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后,通过对演习装备备件分类的实例分析,验证了模型的可行性和合理性,并对比分析了其他分类方法,表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

A Bounded Commitment in Vertical Collaborations of New Product Development

Uncertainty is a main source of opportunistic behaviors in research and development co-operations,which challenges strategic decisions ranging from investments ...