西洋参中24(R)-拟人参皂苷提取工艺研究

目的 对西洋参中24(R)-拟人参皂苷(p-F11)的提取工艺进行优化。方法 以p-F11为指标物质，采用高效液相色谱-离子阱质谱联用正离子全扫描法检测，经方差分析筛选p-F11的提取工艺。结果 p-F11的提取工艺为：8倍量70％的乙醇加热回流3次，每次3h。结论 提取溶剂浓度对西洋参中p-F11提取效率的影响最大。     

富水氢氧化铝污泥冷冻时间的预测

对描述平板状和圆柱状富水氢氧化铝污泥冷冻的一维非稳态热传导数学模型进行适当的参数简化,并结合修正的Plank表达式,用数值法和半经验法对平板状和圆柱状污泥的冷冻时间进行了预测.结果表明,数值法预测的冷冻时间和温度与实验测定值吻合良好,但此法较烦琐;半经验法预测的冷冻时间比实验值稍偏小,但此法较简便.根据预测结果可以得到,在冷冻环境为-15℃时,8mm厚的平板状或6mm圆柱状污泥从30℃冷冻到-5℃所需的冷冻时间均约为40min,这为冷冻装置工业设计提供了基本依据.     

超声波辐射法合成对、间羧基苯氧乙酸

用超声波辐射法合成了羧基苯氧乙酸，并通过IR、^1HNMR、^13C NMR对所合成的化合物进行了结构表征．通过正交实验，探索出了超声波辐射法合成羧基苯氧乙酸类化合物的最佳合成条件，这种合成方法具有反应条件温和、操作简便以及产率较高等特点。     

正交设计在毛白杨组织培养中的应用

用正交设计法考察了4种激素对毛白杨叶片诱导愈伤组织的影响.结果显示,2,4 D,NAA作用显著,IAA,6 BA作用不显著.它们作用大小依次为:2,4 D>NAA>6 BA>IAA.诱导毛白杨愈伤组织产生的最佳激素配比为:MS+2,4 D1mg/L+6 BA1.5mg/L+IAA0.5mg/L.     

非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

基于支持向量机的短期GDP预测模型与应用研究

支持向量机是最近几年国际上模式识别研究的热点,具有全局最优和良好的泛化能力.本文在理论分析江门市GDP预测指标体系的前提下,研究了基于SVM的预测方法,并运用实际数据进行建模和预测,获得了比较准确的预测结果.     

基于灰色理论的煤炭需求预测模型研究

研究了GM(1，1)模型在我国煤炭需求预测中的应用，并以实际数据为基础，建立了我国煤炭需求量的数列预测模型。经检验，模型可靠，可用于对我国煤炭需求总量的预测。简要分析了根据实际变化不断改进模型的必要性。     

空时编码OFDM/SDMA系统的性能分析

分析了每用户双发送天线的空时编码OFDM／SDMA系统上行链路的性能，对采用空时分组码和空时格码的OFDM／SDMA系统分别给出了不同的多用户检测算法。仿真结果表明，采用相同数目的接收天线时，空时分组编码的系统性能优于无编码的系统；而空时格码编码的系统性能在采用双倍接收天线时才优于无编码的系统，在抑制多用户干扰方面，空时分组码优于空时格码。     

一种Eureka-147数字声音广播系统频率捕获算法

提出了一种新的Eureka-147数字声音广播(DAB)系统的频率捕获算法.该算法采用了基于相邻子载波之间差分检测的频率估计,消除了符号定时误差引起的相移影响,根据频率估计测度的最高值与其左右邻近值关系将粗频率估计分辨率提高到0.5,频率捕获残留的载波频率偏移减少到-0.25～0.25,避免了通常的精频率偏差估计算法在±0.5左右时性能严重恶化的问题.