一手抓生产经营 一手抓企业管理：武汉晨鸣业绩良好

上半年，武汉晨鸣完成纸品产量17．85万吨，销售纸品总量17．84万吨，同比分别增长3．9％、3．8％，呈现良好的发展态势。今年以来，武汉晨鸣从开发新产品和产品结构调整入手，先后开发了瓦楞原纸、铸涂原纸和全木浆胶版纸等多个新产品，经济效益初步显现。     

计算甘油代谢目标函数的一种新算法

通量平衡分析是代谢工程研究中能够定量预测细胞内通量分布情况的有效工具,然而其预测准确性的前提是需要设计合理的代谢目标函数。研究了克雷伯氏杆菌歧化甘油生产1,3-丙二醇的代谢目标函数计算问题。该问题的数学形式是一个双层规划模型,首先应用线性规划的对偶理论将其转化为等价的单层非线性优化问题,然后采用非线性优化算法对其进行求解。与已有的研究结果相比,所提方法获得了克雷伯氏杆菌歧化甘油代谢的全局最优通量分布情况。     

Al(i-Bu)_2OR′在VO(OR)_2Cl-Al(i-Bu)3体系丁-丙交替共聚中的催化作用

采用VO[OCH_2C(CH_3)_3]_2Cl-Al(i-Bu)_3(Al_1)-Al(i-Bu)_2OC(CH_3)_2 CH_2CH_3(Al_2)体系进行丁-丙交替共聚,研究了Al_2/Al_1(mol比)对钒离子价态的影响及钒离子价态随反应温度和时间的变化,测定了上述三组分的紫外可见光谱和红外光谱,提出了Al_2活化的活性小心模型。认为Al_2有抑制V~(3+)继续还顷成V~(2+)的作用,使钒离子稳定在市价态;由于Al_2参加了活性中心的配位,使V-Al_1体系产生了一种在低温下无活性,而在高温下能被部分活化的V~(3+),从而使催化体系在较高温度下仍能保持较高活性。     

手背静脉图像分割及细化算法研究

手背静脉识别技术通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行验证。为了准确地提取出手背静脉纹路中的细节特征点,提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化、增强和去噪处理．分别采用局部最大类间方差法（OSTU）、阈值图像法和NiBlack法对图像进行分割,分别采用Hilditch算法、快速细化算法、Zhang＆Suen算法和OPTA算法对分割后得到的二值图像进行细化以获取静脉纹路。实验结果表明,基于合理的参数,NiBlack法和Hilditch算法分别取得较好的分割与细化处理结果。     

VO(OR)_2 Cl-Al(i-Bu)_3-Al(i-Bu)_2 OR′体系催化丁-丙交替共聚的研究

合成了四种不同R′基的Al(i-Bu)_2OR′,并与V-Al_1体系组配成新的VO(OR)_2Cl-Al(i-Bu)_3-Al(i-Bu)_2OR′(V-Al_1-Al_2)催化体系,研究了Al_2/Al_1值(mol比)对丁-丙共聚的转化率和共聚物(η)及催化效率的影响。结果表明,随着R′基的不同,可使转化率分别提高8—13％。当配比适宜时,在-20℃下聚合,转化率可达80％以上,最高催化效率可提高2.7倍。     

远程协作学习的效果研究

远程学习需要通过协作来增加交流和互动．适当的学习工具有利于促进学习者进行知识建构并对学习资源进行有效管理。对利用思维可视化工具进行远程协作学习的方式和效果进行研究．探索在远程学习环境中利用思维可视化工具进行协作学习的应用策略。并为更好地组织学习者进行远程协作学习提出建议。     

定碳定硫分析仪示值误差测量值的不确定度的评定

在定碳定硫分析仪的测量过程中,由于所使用的标准物质、电子天平和人为因素的影响,会对仪器的测量结果示值误差产生一定的不确定度,故本文主要根据JJG395-1997《定碳定硫分析仪检定规程〉的计量方法对定碳定硫分析仪的不确定度进行了评定。     

面向IP快速路径切换的OSPF冗余路径算法

在IP网络中,当某链路或者节点发生故障时,通过路由协议的收敛来绕开故障的链路或节点.对OSPF路由协议,这个时间至少为5秒,期间经过故障节点或链路的流量将会被丢弃,绝大多数的应用可以承受这种程度的延迟.但是,对延迟敏感的应用如VoIP而言,这种量级的延迟是很难为用户所接受的.基于现有的OSPF路由协议的最短路径树(SPT)算法,提出一种支持IP快速重路由的多冗余路径树计算算法.算法计算除最短路径外至少一条不相交无环备份路径,保证在最短路径的链路或节点故障时,通过快速切换到备份路径,以提高IP网络的故障收敛时间.     

PLC顺控指令在废渣回收系统中的应用

废渣回收系统的逻辑控制是典型的顺序控制,利用PLC可以简便、准确地实现该控制,以西门子S7-200小型PLC为例,介绍了顺序控制的编程方法和优点.     

一种基于最少出现文档频的文本特征提取方法

传统特征提取改进方法在特征分布信息的量化方面存在不足,很大程度上影响了其分类效能。针对这一问题,提出一种基于最少出现文档频的特征提取改进方法,即TF-LDF算法。该算法用最少出现文档频来量化特征类间集中度与类内离散度,能够更加准确地反映特征分布情况。通过实验结果比较,可以证明TF-LDF算法分类效果更佳。