定量分析食品中的矿物油污染物

矿物油是碳数为10~50的直链、支链和烷基取代的环状饱和烷烃与芳香烃的混合物,其化学组成非常复杂。近年来,食品中的矿油油污染问题受到持续关注,主要原因是食品包装涉及使用回收纸和再生纸,其残留印刷油墨中的大量工业级矿物油造成与其接触食品的污染。调查显示:几乎所有食品中都或多或少含有矿物油。目前,国内对于食品中矿物油的分析方法还仅局限于定性鉴别。欧洲对矿物油的定量研究较多,陆续开发出在线联用的高效液相色谱-气相色谱-氢火焰离子化器检测法(HPLC-GC-FID)、离线固相萃取法(SPE-GC-FID)以及二维气相色谱法(GC×GC)等定量分析方法。本文综述了食品中矿物油污染物的最新分析技术、操作步骤以及定量结果的数据处理方法,目的是通过借鉴,研发出适用于我国食品中矿物油的定量分析方法,开展市售食品调查,保障食品安全。     

膜分离技术在氨基酸发酵生产中的应用

文章简要介绍了膜的种类、作用机理,并从氨基酸发酵液菌丝体的去除、等电点回收氨基酸及废水处理等方面阐述了膜分离技术在氨基酸生产行业中的应用,膜分离技术的应用为氨基酸行业实施高效、清洁生产提供了坚实的技术保障.     

一种频繁加权概念格的批处理构造算法

概念格是知识表示和数据分析的一种有效工具,加权概念格是一种刻画内涵重要性的概念格结构。文中通过引入虚结点的概念,提出一种频繁加权概念格的批处理构造算法。该算法首先通过引入虚结点概念,证明频繁加权概念格是一个完全格,从而纠正先前张继福提出的频繁加权概念格结构中某些频繁加权概念结点不存在上下确界的缺陷。其次,采用自底向上的方法来生成频繁结点和虚结点,以及对应的边关系,从而降低频繁加权概念格构造的时空复杂性,提高批处理构造效率。最后在恒星光谱数据上的实验验证算法的正确性和有效性。     

H.264/AVC帧间预测快速模式选择优化算法

为了提高编码效率,H.264/AVC采用了许多新技术,多种分割模式是其重要技术,但全模式遍历法大大增加了编码复杂度.为了减小H.264/AVC的编码算法复杂度,提出了一种快速的帧间模式选择算法.该算法采取的主要方法包括:SKIP模式早期终止;利用空时相关性,在候选模式范围内采取自适应阈值早期终止技术;判断是否跳过帧内模式.实验结果表明,与JM10.2相比,编码时间减少最大超过30%;与JVT算法相比,编码时间减少最大超过10%,而码率和峰值信噪比基本不变.     

电涡流传感技术的原理与应用

电涡流传感技术可以用于水表的机电转换装置,其原理、结构及信号处理方法对机械水表实现机电转换功能、提高转换性能、降低转换功耗至关重要。分析了电涡流传感器的工作原理、关键特性参数及采用的信号处理;明确了机械水表实现较高转换准确度和较低制造成本的有效途径;介绍了电涡流传感技术应用于水表机电转换装置的部分发明专利;旨在帮助相关技术人员开拓思路,做好产品研发工作。     

基于响应面法的玻璃钻孔支撑结构优化设计

对玻璃进行钻孔加工过程中,机床中钻孔支撑结构的变形会使钻头发生偏移,降低钻孔的质量,提出了以最小化钻孔支撑结构的变形量和构件质量为优化目标的结构优化设计方法.考虑到支撑结构多目标优化模型缺乏的问题,在ANSYS Workbench软件中进行钻孔支撑结构的有限元分析,通过试验点选取、拟合函数选择和响应面合理性评估,建立了...     

控制棒组件置换策略优化研究

目前国内在运核电厂控制棒组件并未考虑置换策略,控制棒组件在堆内位置固定,由于控制棒组件功能不同导致承受辐照不均匀,控制棒吸收体材料在辐照下发生肿胀及蠕变,影响电厂安全运行。使用控制棒组件工程分析评价程序CRABE V3.3对CPR1000核电机组控制棒组件设计寿命进行评价,通过对比分析控制棒组件置换策略对寿命的影响发现,若采用置换策略,功率调节棒组件设计寿命可显著提高至目前寿命的2倍以上,温度调节棒组件设计寿命也有明显提高。因此,在充分考虑电厂大修的实际情况下,通过优化控制棒组件在机组内置换策略,增加控制棒组件使用年限,从而提高机组安全性及经济性。     

BIM可视化技术在园林景观工程中的应用

目前国内园林景观设计基本处于二维施工图绘制阶段,在可视化技术处理上存在限制性,因此通过三维实体建模方式,实现实时虚拟呈现,满足可视化功能需求。本文对BIM可视化技术在园林景观工程中应用进行研究,提出应用策略,以期为工作人员提供一些参考。     

面向带宽碎片最小化和QoS保障的数据中心网络流量调度算法

随着数据中心网络流量的迅速增长,如何提高数据中心网络性能和服务质量成为了研究热点。然而现有的流量调度算法在网络负载加大时,一方面会导致网络带宽碎片化从而使得网络吞吐量降低,另一方面忽视了流量应用需求导致网络服务质量较差。为此,该文提出一种面向带宽碎片最小化和QoS保障的动态流量调度算法,算法综合考虑了带宽敏感的大流、时延与丢包敏感的小流的不同需求,首先根据待调度流的源地址和目的地址建立最短路径集,其次从中筛选出满足待调度流的带宽需求的所有路径,然后根据路径剩余带宽信息和小流应用需求情况为每条路径建立权重函数,最后根据权重函数值利用轮盘赌算法选择转发路径。实验仿真结果显示,与其它算法相比,所提算法降低了小流的丢包率和时延,同时在网络负载较大时提升了网络吞吐量。

     

基于蚁群算法和轮盘算法的多Agent Q学习

提出了一种新颖的基于Q-学习、蚁群算法和轮盘赌算法的多Agent强化学习。在强化学习算法中,当Agent数量增加到足够大时,就会出现动作空间灾难性问题,即：其学习速度骤然下降。另外,Agent是利用Q值来选择下一步动作的,因此,在学习早期,动作的选择严重束缚于高Q值。把蚁群算法、轮盘赌算法和强化学习三者结合起来,期望解决上述提出的问题。最后,对新算法的理论分析和实验结果都证明了改进的Q学习是可行的,并且可以有效地提高学习效率。