林蛙营养成分的多元分析

为了充分利用林蛙输卵管特殊的药理活性和林蛙等水陆两栖动物的资源,通过对蛙肉、蛙皮、卵、输卵管、蛙肉、有卵有输卵管的蛙、有卵无输卵管的蛙、无输卵管和无卵的蛙、商品哈什蚂油的氨基酸和脂肪酸含量进行了检测,可根据林蛙不同部分的营养价值而选择不同的部位进行食用。研究发现:哈什蚂油中亮氨酸含量为15.69g/100g、赖氨酸7.20g/100g。蛙肉中赖氨酸为7.20g/100g、色氨酸为90.5mg/100g。不饱和脂肪酸含量为蛙卵124.36mg/g、整蛙79.8mg/g。二十碳五稀酸(EPA,C20:5)和二十二碳六稀酸(DHA,C22:6)总量为蛙卵12.41mg/g为最高,整蛙7.2mg/g,哈什蚂油0.37mg/g,为最低。聚类分析显示:氨基酸含量上有卵蛙和蛙、蛙卵和蛙肉、整蛙和哈什蚂油最近,蛙皮是主效成分。脂肪酸含量上,输卵管和蛤什蟆油、有卵蛙和蛙最近,蛙肉是主效成分。     

固定化微生物处理化工废水实验研究

主要研究固定化高效微生物处理高浓度硝基酚、新戊二醇废水的可行性。实验结果表明,采用固定化高效微生物工艺,在p H为6~9,实验温度为25~35℃时:(1)水力停留时间为36h,进水硝基酚浓度为819mg/L,出水硝基酚浓度为9mg/L,去除效率为98.9%;(2)水力停留时间为33h,进水新戊二醇浓度1 087.53mg/L,出水新戊二醇未检出,去除效率达100%。通过上述数据可以得出:固定化高效微生物对硝基酚、新戊二醇具有良好的处理效果。     

面向可重构的离散式生产系统快速建模方法

以离散式生产系统为研究对象,提出了一种快速构建面向具体应用对象的建模的方法。该方法将仿真资源分为实体模型库、逻辑控制库和仿真数据库,模型生成器可以利用仿真资源将模型实例化后自动放入仿真平台中,实现快速建立仿真模型。同时也解决了建模过程中由于生产模式的变化而产生的多次重构问题,提高仿真模型的可维护性、可扩展性。最后以某企业的生产为例,验证了该方法的有效性。     

"崇高"范畴的美学意义重探

作为一个重要的美学范畴,"崇高"的含义经历了一个不断发展的演变过程.美学史上对"崇高"的论述往往是孤立地对其本体特征进行描述,而普遍忽视了它作为审美感受、情绪体验等方面的解释.结合心理学与人学视角重识"崇高",它就是人性追求与发展历程中特有的、必然的精神现象;揭示其"呼唤""超越"等功能,将有助于探析"崇高"应有的本真内涵及其对当代人的生存的美学意义.     

基于基因表达式编程的移动通信网络性能指标预测

移动通信网络性能指标的准确预测对移动通信行业有着极其重要的意义.将基因表达式编程(GEP)技术引入移动通信网络性能指标分析领域,提出了基于GEP的网络性能指标预测模型GEP-WirelessAP.对某市电信公司的全年AP利用率记录进行了时间序列分析试验,并进行了预测检验和结果分析.实验结果表明,GEP-WirelessAP模型有效地避免了传统预测方法的盲目性,从而使预测效果更加客观、有效.     

基于改进希尔伯特-黄变换的电力系统谐波检测方法

由于电力系统谐波谐振点检测结果存在较大噪声,导致谐波检测精准度较低,由此提出了基于改进希尔伯特-黄变换的电力系统谐波检测方法.通过希尔伯特-黄变换建立相应的解析信号,并分解模态,使信号呈局部对称形式,获取瞬时变化频率和幅度.经过模态分解后,检测谐波参数,将特征值的倒数定义为模态阻抗,获取最小特征值,以该点为电力系统谐振点,采用希尔伯特-黄变换方法,从间接谐波次数开始逐渐递增,得到最大模态阻抗图,从图中获取最大模态阻抗的峰值,也就是谐波谐振点.设计谐振点检测流程,并进行去噪处理,在改进希尔伯特-黄变换方法支持下,获取真实信息,完成电力系统谐波检测.由仿真实验结果可知,该方法在有无噪声环境下,都具有较高检测精准度,保证电力系统的稳定运行.     

基于流形正则化的支持向量回归及应用

利用流形正则化的思想,围绕半监督学习,提出了一种针对回归问题的新算法。该算法基于流形上的正则化项和传统的正则化项相结合的方法,利用支持向量机回归已有的结果,解决半监督学习的回归问题,提高了泛化能力。通过数值试验,验证了该算法具有较好的泛化能力,对噪音具有较强的鲁棒性,与支持向量回归相比,具有更高的学习精度。     

一种基于帧差法结合 Kalman 滤波的运动目标跟踪方法

为解决视频帧目标跟踪中的尺度变化导致的目标跟踪发生跟丢的问题,提出一种自适应跟踪窗口的处理 方法,利用下一帧的估计位置与当前帧目标位置的差值作为检测量,自适应调整跟踪窗口,实现目标的有效检测和 跟踪。实验结果表明：该方法能有效降低目标跟丢的概率,预防目标的误跟踪,适应目标尺度变化。     

基于GEP的金属矿尾矿坝变形预测模型研究

尾矿坝的变形监测是金属矿山企业生产管理极其重要的环节,针对目前尾矿坝变形预测模型存在不足的现状,论文采用了基因表达式编程（GEP）算法,以Eclipse 为开发工具,通过选择函数集和终止符集、种群初始化、染色体解码、适应度评估、遗传操作等过程,建立了基于GEP - Deep Excavation的尾矿坝变形预测模型,并对某金属矿山尾矿坝监测点位移数据进行了预测; 经与灰色GM（1,1）和BP 神经网络2 种模型试验对比分析,证实了基于GEP 的尾矿坝变形预测模型的可行性和有效性,从而为金属矿山尾矿坝的变形预测提供了一种新方法.      

创新风险视角下的煤炭行业高质量发展路径研究

随着煤炭行业供给侧结构性改革步伐的不断加快,创新成为煤炭行业转型升级和高质量发展的必然选择。文章从风险防御与企业创新两难困境构成的高质量发展陷阱出发,分析了煤炭行业高质量发展过程中的五类主要创新风险,并以鲁尔集团转型发展历程为例,基于创新风险视角,从行业、企业、职工三个层面构建全方位、系统化的煤炭行业高质量发展路径,为煤炭行业规避高质量发展陷阱提供理论指南。