复凝聚法制备农药微胶囊剂的研究

以壳聚糖和木质素磺酸钠为囊材,以三氟氯氰菊酯为囊芯,采用复凝聚法制备了微胶囊。考察了壳芯质量比、温度、搅拌速度、对包药率的影响,确定最佳工艺条件,并对其性能进行了研究。     

深化实验改革提高实验效果

本文阐述了实验改革的思路,着重从实验内容的设计上探讨了数字逻辑电路实验教学的改革,强调了与应用结合、与特色挂钩,突出趣味性的实验内容设计原则,并通过实践指出这些方法在挖掘学生潜能,调动学生主观能动性方面具有较好的效果.     

粤东地区融入海峡西岸经济区发展研究——谈《海峡西岸经济区发展规划》

鉴于国务院批复同意的《海峡西岸经济区发展规划》将粤东地区纳入海峡西岸经济区范围,阐述了粤东地区融入海峡西岸经济区发展的基础与条件,分析了粤东地区在海峡西岸经济区中的战略地位,探讨了粤东地区融入海峡西岸经济区发展的着力点。     

中长期电力负荷预测研究

为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期电力负荷预测方法.采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度.最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,预测误差明显小于BP神经网络,具有更高的预测精度,为中长期的电力系统负荷预测提供了一种新的科学、有效的方法.     

基于灰色马尔科夫链的小排量汽车销量预测研究

近两年来,我国小排量汽车的销量受到政策、价格等各种原因的影响呈现出波动的形势。为了较为准确的对小排量汽车销量进行预测,本文建立了相应的灰色马尔科夫链预测模型。首先通过灰色GM(1,1)模型获得两年来我国小排量汽车销量的基本走势,然后采用灰色马尔科夫链在GM(1,1)模型基础上进行修正,最后得到最终的预测模型。该模型有效整合了GM(1,1)模型处理光滑序列的有效性和灰色马尔科夫链处理随机序列的有效性。通过对2013年10月、11月、12月的销量数据进行测试,该模型具有较高的预测精度。     

移动终端智能引擎平台研究

随着移动终端的不断发展与普及,它已经变成了一个交流、传感的设备。普通市民只需要通过移动设备就可以从周围的环境中获取海量信息以及分享自己的信息。文中研究了群智感知原理,结合普适环境下情境信息的特点,提出了移动终端智能引擎平台。该平台通过接口能实时、有效地获取、处理用户的感知数据,还原用户情境,获取用户需求,并把用户需求和处理好的数据供第三方应用使用,第三方应用通过平台提供的接口提供应用服务。实验证明,该平台能够有效地获取用户情境信息,提供给第三方应用。     

移动终端群智感知研究

随着移动终端集成了越来越多的内置传感器,移动群智感知成为近几年来的研究热点。通过对移动终端传感器感知数据的收集分析处理,用户所处情境便能被识别,还原用户所处场景,为用户提供个性化服务。文中通过归纳国内外的最新研究成果,提出了移动终端群智感知模型,并从数据处理、激励机制和群智感知应用、群智感知平台等几个方面具体归纳概括了国内外的研究趋势。文中归纳了最新的数据处理技术和群智感知应用场景,并提出了竞争和协作相辅相成的激励模式。     

加强资信管理降低经营风险的探索实践

现代市场经济本质上是信用经济。笔者结合本企业的探索实践，论述了建立完善有效的信用管理体制，制定科学合理的应收账款信用政策，加强应收账款的监督管理，降低企业经营风险的有效方式和具体措施。     

基于DNA编码图像加密系统的FPGA实现

图像相比传统文本蕴含更复杂和丰富的信息,图像的广泛应用使得其对安全和隐私的需求也越来越高,如何实现图像数据的安全传输和存储一直是研究的热点。本文基于DNA编码,提出了一种将DNA计算和线性反馈移位寄存器相结合的图像加密方案,使用线性反馈移位寄存器产生的随机序列作为DNA计算过程中的选择密钥,实现对DNA计算的选择,利用DNA计算的多样性实现数据的加解密处理。设计在国产紫光同创PGL22G FPGA上进行了实现,加密性能测试及统计分析结果显示,此图像加密系统硬件实现简单、资源占用低,且具有良好的随机性和安全性,加密效果良好。     

基于多特征融合的细粒度视频人物关系抽取

视频人物关系抽取是信息抽取问题中的重要任务,在视频描述、视频检索,以及人物搜索、公安监察等方面具有重要价值。由于视频数据的底层像素与高层关系语义之间存在巨大的鸿沟,现有方法很难准确地抽取人物关系。现有研究大多通过粗粒度地分析人物共现等因素来抽取人物关系,忽略了具有丰富语义的视频中的细粒度信息。为解决现有算法难以准确、完整地抽取视频人物关系的问题,文中提出了一种基于多特征融合的细粒度视频人物关系抽取方法。首先,为了准确识别视频人物实体,提出了一种基于多特征融合的人物实体识别模型;然后,提出了一种基于细粒度特征的人物关系识别模型,该模型不仅融合了视频中人物的时空特征,而且考虑了与人物相关的细粒度物体信息特征,从而建立更好的映射关系来准确识别人物关系。以电影视频数据和SRIV人物关系识别数据集为实验数据,实验结果验证了该模型的有效性和准确性,与现有同类模型相比,所提模型的人物实体识别F 1值提高了约14.4%,人物关系识别的准确率提高了约10.1%。