高粱种子醇溶蛋白的提取条件

以高粱种子为材料,研究了不同提取剂、提取剂用量、浓度和还原剂浓度对高粱种子醇溶蛋白提取的影响.蛋白浓度测定和SDS PAGE电泳表明,DDT浓度为4%的60％叔丁醇溶液,样品质量比提取剂用量为1∶8（g/mL）是提取高粱种子醇溶蛋白的最佳条件.该条件下,提取高粱属不同种的种子醇溶蛋白,得到的高粱属种子醇溶蛋白的“指纹”图谱,可以用来区分高粱属内的种间差异.     

应用Gabor纹理特征的水管内壁图像分类

Gabor滤波器在图像分析和机器视觉方面得到广泛应用.将Gabor滤波用于识别地下水管内壁图像,对管壁损坏程度进行分类.针对Gabor函数之间的非正交性,优化参数,尽量减少滤波输出数据中的冗余信息,使用一组不同频率响应和角度特性的Gabor滤波器获取图像块纹理信息,并用主分量分析(principal components analysis, PCA)对得到的高维特征向量进行降维.对提取的纹理特征进行k-均值聚类,实验结果验证了该方法的有效性.
     

8-羟基喹啉萃取La（Ⅲ）的机理

研究8 羟基喹啉的正庚烷溶液在盐酸介质中对3价稀土离子镧的萃取效应,探讨水相酸度、萃取剂浓度、Clˉ浓度、不同稀释剂等因素对萃取平衡的影响,并运用双对数斜率法确定8-羟基喹啉萃取La（Ⅲ）的机理.     

计算机视觉技术在杂草识别中的研究进展

传统农业中覆盖式喷洒除草剂,浪费除草剂和人力资源、污染环境,采用计算机视觉技术把杂草从农作物和土壤的背景中识别出来,定量、定位地喷洒化学制剂就显得极为重要。从杂草的颜色、形状、纹理以及多特征融合四个方面综述农作物和杂草识别技术,总结了国内外研究中的难点和亟待解决的问题,探讨了未来发展方向。     

印刷文档中数学公式抽取的研究

数学公式抽取是公式识别的首要步骤,目前相关的研究还很欠缺.针对印刷文档中数学公式的抽取展开了研究,对于印刷文档中的孤立式公式采用Parzen窗方法将其从文档中抽取出来.实验表明,这种方法能够取得较好的效果.     

基于DEM和主干河网信息提取数字水系研究

为了弥补DEM中河道信息的缺失,从信息论的角度比较了引入矢量河网与栅格化河网各自在精度与效率上的优势,创建了一套通过“关系树”把：DEM中隶属河道的栅格点群自动连接成水系的源头追索模型,把基于DEM和栅格化河网自动提取虚拟水系的方法推向实用．该模型能够充分利用目前各种电子地图中的水系图层,提高了虚拟河网的精度,而且可以在一定程度上解决传统方法中洼地与平原区的问题．该模型经过不同地区的多次验证,具有很强的实用价值．     

鲨软骨粘多糖的酶法提取及组分分析

通过正交实验法分别研究单酶法提取次数和双酶法不同提取方式对鲨软骨粘多糖提取率的影响,从而获得胰蛋白酶和／或木瓜蛋白酶水解鲨软骨提取粘多糖的最佳工艺：并采用乙酸纤维素薄膜电泳和琼脂糖凝胶电泳分析不同提取方法获得的粘多糖的组分．实验结果表明：双酶水解方式比单酶水解方式的软骨降解率和多糖提取率要高;在双酶水解方式中,木-胰方式比胰-木方式能更有效地降解软骨,并且能获得更高的粘多糖提取率;而木瓜蛋白酶法提取的粘多糖纯度比胰蛋白酶法高．     

基于Creator/Vega的战场视景仿真

为了建设作战仿真实验室,开发虚拟战场视景仿真系统,进行作战模拟训练,并针对以往对场景建模与管理等技术方面的不足。探讨了基于Creator／Vega软件实现战场场景建模与管理的优势及在数据格式兼容性、复杂三维模型的构建与渲染、LOD等方面存在的问题,给出了相应的解决方法实现战场视景仿真,并对关键技术作了探讨。结果表明实现的战场视景仿真系统能增加指挥人员的真实感和沉浸感,并能提高系统的渲染程度。     

基于自然语言理解的文本标图系统设计与实现

提出和实现了一套基于自然语言理解的军用文书到标绘图智能转换的解决方案。文本标图系统通过标绘信息提取模块和军标标绘模块,针对军事文本标图的需求和汉语的特点,由计算机在自然语言理解的基础上对作战文书文本进行分析、理解、提取标绘信息、自动标图作业,最后生成战场态势图。该系统完成了军事标图作业和文书处理的手工作业向机器作业的转换,提高了指挥作业的速度和效率。     

N-苄氧羰基氨基酸配位萃取拆分外消旋苯丙氨酸

以外消旋中性氨基酸苯丙氨酸为研究对象,以N-苄氧羰基手性氨基酸为手性配体,研究其配位萃取拆分特性。着重考察了有机稀释剂、手性配位剂和配位离子种类、被萃取水相中苯丙氨酸初始浓度、萃取时的温度、萃取相pH值等因素对拆分过程的影响。结果表明:以低碳醇类正丁醇作有机稀释剂,所用5种N-苄氧羰基氨基酸(分别为Z-Phe、Z-Hyp、Z-Pro、Z-Glu、Z-Val)与Cu2+或Ni2+形成手性配位体后,以Z-Val作手性配体,萃取相pH值接近苯丙氨酸等电点时,萃取拆分效果最佳.