简介：建立可快速准确测定海洋小单孢菌发酵液中RakicidinB含量的HPLC方法。采用液相色谱系统（HPLC）Agilent1260infinifty,色谱柱：SyncronisC18（5μ,4.6×250mm）。流动相：乙睛：水=85：15,检测波长为260nm,柱温为30℃。结果：RakicidinB浓度范围在30-600ug/ml线性良好,相关系数为0.9998（n=7）;发酵液样品的加样回收率为99.2-105%,平均回收率101.57%,回收率相对标准偏差RSD为2.2049%（〈3%）,方法的精密度RSD为0.444%。结论：方法准确可靠,可以用于RakicidinB发酵、提炼及纯化过程的含量测定。

简介：在圈图上研究了两类组合优化问题．第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大，得到了线性时间算法；第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大，得到了求解该问题的多项式时间算法．

简介：针对推荐系统的准确性提出了一种优化算法，该算法首先利用用户的特征进行聚类，然后在聚类之后的各个聚簇中运用混合协同过滤框架为每个聚簇训练一个模型；同时在运用混合协同过滤时，针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似度方面进行了改进.实验表明，提出的优化算法显著提高了预测的准确性，从而提高了推荐结果的质量.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：针对变量为梯形模糊数的模糊线性规划问题,利用结构元方法定义了一种模糊数的排序准则,讨论了如何将变量是梯形模糊数的线性规划去模糊化,即将含有变量为梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典模糊线性规划.同时,证明了该模型的最优解等价于经典的线性规划的最优解,再利用单纯形法求出最优解.并设计了求解该类模型的算法.通过算例验证了该方法的可行性和算法的有效性,从而为变量模糊的广义模糊线性规划问题的研究提供了新的方法.

简介：建立了测定维生素B1含量的高效液相色谱（HPLC）方法。方法采用ultimateC18柱（300×4.6mm,5μm）色谱柱,流动相为0.2%磷酸氢二钾水溶液（含5%甲醇,用磷酸调pH2.6）,检测波长245nm。维生素B1在0.002～2.0mg/mL范围内与峰面积呈现良好的线性关系（r=0.9968）。所建立的方法简单、准确、重现性好,可用于制剂中维生素B1含量的测定。

简介：本文建立了养殖虾类中PCP气相色谱检测方法，当样品中添加1．0—100μg／kg浓度梯度时，平均回收率在83．0％-101％，精密度在5．24％-11．3％，方法检测限为1．0μg／kg，该方法操作简单方便、重复性和稳定性好，适合实验室分析。

简介：为了检测医用体外碎石机焦点位置的声场特性，判断是否符合国家标准要求，特采用直接测量的方法，使用针式水听器在时间和空间域内进行逐层扫描，寻找焦点位置并测量焦点位置的声压强度；通过能量图直观显示焦点位置的能量分布，通过测量采集到焦点位置连续10次冲击波的声场强度、脉冲上升时间、脉冲宽度．这样所得到的医用体外碎石机焦点声场特性符合国家标准的要求．

简介：利用双峰泰勒展开矩方法结合大涡模拟方法,研究在湍射流情况下硫酸合水纳米颗粒的形成以及随后的成核、凝并、凝结等生长情况.包含了水蒸气和硫酸分子的不可压缩气体射入含有背景气溶胶颗粒物的稳定流体域形成纳米颗粒,对颗粒的尺寸分布、质量浓度以及背景颗粒与生成颗粒之间的竞争关系进行了研究.结果表明,大涡拟序结构会增强颗粒在流动中的扩散运动,造成了不同峰之间颗粒的转移.在背景颗粒浓度为5×10^11、直径为100nm时,背景颗粒物对新颗粒的抑制作用最为显著.

简介：建立了固相微萃取（SPME）-气相色谱-串联质谱（GC—MS／MS）同时测定牛奶中16种有机氯类农药残留的方法。对萃取模式、纤维涂层、萃取温度等实验条件进行了优化。用HP-5MS弹性石英毛细管柱经柱程序升温技术分离，并用质谱检测器检测，外标法计算含量。待测农药的标准加入回收率在80％～110％之间，方法的相对标准偏差（RSD）≤9．6％，各农药组分的检出限为0．003μg／kg-0．15μg／kg。所测样品不含几种有机氯农药残留。本法简便、干扰小、检测效果好，可用于牛奶中有机氯类农药残留的检测。

简介：本研究建立了紫外-可见分光光度法测定肉苁蓉中多酚类物质(以没食子酸计)含量的方法。当乙醇浓度为70%、温度为60℃、提取时间为30min、料液比为1:20时,肉苁蓉中多酚类物质(以没食子酸计)的提取效果最好。同时肉苁蓉样品中多酚类物质(以没食子酸计)的平均质量百分比为0.2422%。精密度、稳定性和加标回收结果显示该方法可行可靠。

简介：建立了黄豆饼粉中B族维生素的RP—HPLC测定方法，采用C18柱，流动相为甲醇：水（30：70，水相含5mmol／L的PIC—B6，冰醋酸1％，三乙胺调pH），检测波长为275nm，苯甲酸为内标物，4种维生素（Vb1、Vb2、Vb6、叶酸）的平均回收率在99．35％-100．03％；RSD在0．42％-1．08％。本方法同时测定四种维生素具有快速、简便、准确的特点。

简介：设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：在C-R2A数据处理机上,根据故障现象结合电路原理,用替换法查找故障,并进行元件代换。