水稻苯达松敏感致死基因的RAPD标记的克隆及测序

用3S Spin DNA Agarose Gel Purification Kit试剂盒将与水稻苯达松敏感致死基因相连锁的RAPD遗传标记S20—420和S316—600回收纯化，连接于pGEM—T载体并克隆测序，得到了S20—420和S316—600的全序列，其长度分别为423bp、606bp．将两端序列设计特异PCR扩增引物可用于检测水稻苯达松敏感致死基因和标记辅助育种．     

~(13)C-NMR研究溶液法丁苯共聚物的微观序列

本文利用~(13)C-NMR,对“准”稳态下以n-BuLi-THF引发的丁苯共聚物的序列结构进行了研究。获得了THF与n-BuLi在不同比例下产物的数均嵌段长度、混合单体嵌段长度和交替结构的变化情况。     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

泵闸混凝土施工期智能温控关键信息识别

为实现施工期大体积混凝土温控要素的智能快速识别,提高智能温控系统的反馈及预测模型精度,提出了一套智能算法对物联网技术采集到的各类温控要素原始测值进行识别及转化。针对浇筑温度、浇筑时间、最高温度、内外温差、冷却通水起止时间与表面保温覆盖等施工期关键温控参数,结合工程经验分别给出相应识别任务的判定逻辑并编写对应程序,然后应用多个实际工程数据进行验证,并分析各识别功能的准确率。验证结果表明,本文算法识别效果良好,能够实现温控要素采集的自动化、智能化、快速化、精准化,具有较强的工程实用价值。     

基于荧光SSR标记的紫薇遗传多样性分析

【目的】以收集的239份紫薇属(Lagerstroemia)种质和1份黄薇属(Heimia)种质为材料,开展种质种间特征分析和紫薇种内资源的遗传多样性分析,为进一步优化紫薇种质资源收集保存及合理利用提供科学依据。【方法】基于16对荧光引物鉴定样品基因型,利用GeneMarker软件进行基因型数据的读取;对239份紫薇属种质和1份黄薇属种质进行特征位点分析;并利用Popgene、Cervus、NTSYS和GenAlEx软件对227份紫薇种质进行遗传多样性参数估算、聚类分析和主成分分析。【结果】紫薇(L.indica)种内的特征位点信息最为丰富,其中15个引物所体现出的特征位点信息中,紫薇都有其独特的位点区别于其他6个种,而在福建紫薇(L.limii)、川黔紫薇(L.excelsa)和尾叶紫薇(L.caudata)中也有部分特异的特征位点是紫薇中没有的;16对紫薇SSR荧光引物共检测出143个等位基因,平均每个位点有8.938个等位基因,平均有效等位基因数(N_e)为3.600,Shannon’s信息指数(I)均值为1.459,观测杂合度(H_o)均...     

小型化折叠型RFID抗金属标签天线的设计

设计一种小型化折叠型超高频射频识别标签天线.天线由开槽的辐射贴片、 4个感性短接面和两片金属接地板组成.通过改变短接面尺寸及右侧短接面与接地面的距离,可以有效地调谐标签天线的谐振频率及其阻抗,总尺寸(L×W×h)为40 mm×40 mm×1.5 mm.实验结果表明：标签天线阻抗匹配良好,|S₁₁|＜﹣10dB带宽为880～930 MHz.将标签天线放置于200 mm×200 mm的金属板上,4 W有效全向辐射功率条件下的最大实测阅读距离可达到11.2 m.该标签天线通过适当的开槽实现小型化,同时具有抗金属、识别距离远等优点,可较好地应用于工业物联网相关测量领域中.     

Hammerstein系统遗忘因子有限窗口分解辨识

提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统：一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。     

蛋白质组学技术在动物科学中的研究进展

蛋白质组学在后基因组时代以其独特的角度和重要的作用已成为生命科学领域研究的热点内容。动物科学作为生命科学的一个重要分支,其相关研究对人类的生活有着重要意义。为了系统地了解和展望蛋白质组学技术在动物科学中的研究进展,综述了蛋白质组学的概念及其相关技术,归纳和评析了近年来蛋白质组学在动物繁殖、营养、遗传育种和疾病防治方面的研究现状。