产学研联合培养专业学位研究生模式探索与实践——以江苏淮阴工学院为例

专业学位研究生的培养更加重视实践和应用,产学研联合培养方式能将理论与实践有机结合,切实提高研究生的工程应用能力。文章结合江苏省淮阴工学院化工过程自动化专业学位研究生的培养实际,基于双导师制和产学研联合培养方式,分别从课程体系设置、师资培养建设、实习基地建设和管理考核机制建立等多方面展开讨论研究,并提出联合培养过程中面对的主要问题和应对策略,探索出一套符合地方高校发展的专业学位研究生培养机制。

自适应概率神经网络及其在白酒电子鼻中的应用

为了探索电子鼻对白酒品质鉴别的可能性,利用自制的新型无线白酒电子鼻对洋河海之蓝、今世缘省接待、安徽迎驾大曲和牛栏山陈酿进行了分析.对所采集的数据进行平滑处理后提取稳态响应值和斜率值,利用主成分分析对特征向量进行降维处理,并将获得的前2个主元得分作为概率神经网络识别模型的输入参量.针对传统概率神经网络平滑因子σ单一易导致分类错误的缺陷,利用差异演化算法优化σ参数集,建立了自适应概率神经网络识别模型.实验结果表明,DE-PNN相比BP-PNN、PSO-PNN和SVM等,识别精度更高,抗噪性能更好,同时也证明了电子鼻能有效地检出不同品牌的白酒.

基于电子鼻的猪肉新鲜度的检测

为了探索电子鼻对猪肉新鲜度检测的可能性,以STM32和CC2430为核心设计了新型无线电子鼻,并对5种不同新鲜度的猪肉样品进行了分析。对数据进行平滑处理后提取稳态响应值,并分别利用主成分分析和概率神经网络建立新鲜度识别模型。结果表明,主成分分析的前2个主元累计贡献率达92.79%,分类效果明显;概率神经网络模型识别率达到100%。

基于PSO-SVM的白酒品质鉴别电子鼻

研制一套白酒品质识别电子鼻,对检测样品的气味数据进行预处理,提取稳态响应值,并作为支持向量机(support vectormachine,SVM)分类模型的输入。为提高识别的准确度,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)来优化SVM的参数c和g。不同品质的白酒所对应的电子鼻传感器响应特性不同,PSO-SVM分类模型的识别准确率达到了97.5%。结果证明基于PSO-SVM分类模型具有较强的学习能力和泛化能力,可用于白酒品质鉴别电子鼻。

基于虚拟仪器的无线白酒电子鼻的设计

为了实现白酒生产过程的质量控制,设计了基于虚拟仪器的无线白酒电子鼻系统。该系统利用STM32作为下位机核心控制器,采用CC2430实现数据的无线通信。上位机采用虚拟仪器软件LabVIEW开发了一套集数据采集、存储和处理于一体的应用平台。经过实验验证,系统运行稳定可靠,采集的数据可供进一步分析。

基于电子鼻的不同香型白酒快速识别

为了探索电子鼻对不同香型白酒的识别,以STM32为系统核心,筛选TGS2600、TGS2602、TGS2610、TGS2611和TGS2620共5个TGS传感器组成传感器阵列,设计了白酒检测电子鼻。利用该系统对浓香型、酱香型、清香型、米香型4种香型的代表酒样进行了气味数据采集。对数据进行平滑处理后提取其稳态响应值,并分别利用主成分分析、线性判别分析和概率神经网络建立了识别模型。实验数据显示:主成分分析的前2个主元累计贡献率达93.55%,线性判别分析的前2个主元累计贡献率为97.33%,概率神经网络模型识别率达到100%。结果表明,设计的电子鼻可以应用于对不同香型白酒的快速识别。

基于电子鼻的鱼类新鲜度检测系统设计

针对鱼类新鲜度检测的实际需求,提出基于电子鼻系统的鱼类新鲜度检测方案,对其关键技术及系统构架进行了研究。在研究电子鼻气体传感器阵列及其工作原理的基础上,通过分析检测系统功能需求,利用STC12C5A单片机结合气味传感器采集鱼类新鲜度气味信号,上传至数据分析处理系统,最终通过模式识别实现气体组成分析。测试结果表明,利用电子鼻系统可以快速、简便、准确地检测鱼类新鲜度,可应用于鱼类的物流和仓储等领域。

基于遗传小波神经网络的白酒识别电子鼻

为研究不同品质白酒快速识别的电子鼻技术,利用自制的电子鼻采集四种白酒样品的气味数据,建立了BP神经网络分类模型。针对BP算法普遍存在的收敛速度慢、易陷入局部极小且网络参数需要人工设定的缺陷,提出一种将遗传算法的自适应全局优化搜索能力、小波分析的非线性逼近能力和BP算法自学习能力结合在一起的遗传小波神经网络白酒识别模型。仿真结果表明,与BP神经网络和小波神经网络相比,GA-WNN分类模型的收敛速度和分类准确率都得到了较大提高,可应用于白酒识别电子鼻。

基于电子鼻和电子舌的白酒检测

研究利用电子鼻和电子舌技术快速检测白酒品质。以不同品牌、不同香型和不同比例掺假白酒为检测对象,采用主成分分析、线性判别分析和偏最小二乘法对电子鼻整体气味响应图谱和电子舌在1、10、100和1000Hz四个不同频段脉冲激发下的金、银、钨、钛四个工作电极组成的传感电极阵列响应信号进行分析。结果显示:电子舌对不同品牌和不同香型白酒的区分能力要优于电子鼻,且LDA的识别效果较PCA更好;利用偏最小二乘法建立的定量预测模型,在主成分数取5时,电子舌所建模型最优。用独立样品检验模型精度,模型预测值和参考值的相关系数为0.881。研究结果可为白酒生产和销售过程中的质量监控提供支持。

基于电子鼻和LabVIEW的鱼类新鲜度检测系统开发

针对水产品质量管理过程中的新鲜度检测需求,设计开发基于电子鼻和LabVIEW的鱼类新鲜度检测系统。通过选取气味传感器,设计信号调理、键盘输入、液晶显示等,采用图形化编程语言LabVIEW,建立了一套鱼类新鲜度检测系统。该系统能够实现气味数据的实时采集、显示、存储和回放等功能,还可以进一步进行气味数据的分析和处理。

基于STM32和LabVIEW的白酒电子舌的设计

为了对白酒进行品质检测,设计了基于STM32和Lab VIEW的白酒电子舌系统;该系统利用STM32作为下位机核心控制器,通过DAC产生多频激发脉冲,通过恒电位电路施加在电极传感阵列上;电极上产生的微弱电流响应信号经调理后传输到上位机;在上位机利用LabVIEW开发一套集数据采集、存储和分析于一体的虚拟检测平台;经实验验证,该系统运行稳定可靠,对4种不同香型白酒获取的味觉数据经LDA分析,前两个主元累计贡献率达到98.18%,4种香型被很好地区分开来。

基于电子鼻技术的混合气体检测方法研究

对基于常规单一BP神经网络的电子鼻系统进行改进,提出一种基于Gabor原子神经网络的电子鼻系统,并以3种混合气体为实验对象,进行混合气体的定量分析研究。实验结果表明,应用Gabor原子神经网络的电子鼻系统的最大相对误差与单一BP神经网络相比得到减小,大大提高了定量分析精度。

基于电子鼻的不同香型白酒快速识别

为了探索电子鼻对不同香型白酒的识别，以 STM32 为系统核心，筛选 TGS2600、TGS2602、TGS2610、TGS2611 和 TGS2620 共 5 个 TGS 传感器组成传感器阵列，设计了白酒检测电子鼻。利用该系统对浓香型、酱香型、清香型、米香型，共四种香型的代表酒样进行了气味数据采集。对数据进行平滑处理后提取其稳态响应值，并分别利用主成分分析、线性判别分析和概率神经网络建立了识别模型。实验数据显示：主成分分析的前 2 个主元累计贡献率达 93.55 %，线性判别分析的前 2 个主元累计贡献率 97.33 %，概率神经网络模型识别率达到 100 %。结果表明了设计的电子鼻可以应用于不同香型白酒的快速识别。

提高工程应用型本科生就业能力的探索

文章分析了当前工程应用型高校存在着办学理念趋于"同质化";人才培养模式与市场脱节;实践教学薄弱,学生综合素质不高;师资队伍不尽人意;就业服务体系不健全等问题。提出了通过转变办学理念,突出工程应用型的办学特色;优化人才培养模式,实行大类招生;加强实践活动,实施"卓越计划";加强师资队伍建设,提高教育质量;构建全方位的就业指导服务体系等措施来提高工程应用型本科大学生的就业能力。

合理运用教学评价,促进《电力电子技术》课程教学改革

教学评价在提高教学质量过程中起着十分重要的作用,本文就我校在《电力电子技术》的教学内容、教学方法、教学手段、实践教学、学生学习成绩评定等环节存在的一些问题,谈谈如何应用教学评价来促进《电力电子技术》课程教学改革。

Proteus在数字电子技术课堂教学中的应用探讨

本文将Proteus仿真软件引入到《数字电子技术》课堂教学中,通过一些实例表明,该方法可以使抽象、乏味的理论教学变得直观、生动,加深学生对数字电路课程以及EDA技术的理解,达到改善课堂教学效果的目的。

智能人体电子秤的系统设计

介绍以AT89C52单片机为核心的智能人体电子秤的设计方案,详述该系统硬件和软件的设计方法。该系统集称重、人体胖瘦信息和时间显示于一体,功能齐全,可进行推广应用。

电子温度计的设计

此电子温度计使用了温度传感器将温度信号转化为电信号,然后用液晶显示器进行温度 指示。这种电子温度计将被广泛应用在工农业生产和人民生活中。

智能楼宇安防系统的工程设计

本文从工程实际出发，较详尽归纳出现代智能楼宇安防系统的工程设计方法，这些方法对于实践有较强的指导作用。

电工电子课程建设探讨

本文针对如何更好完成电工电子课程的建设提出了五个方面的着眼点：要有明确的课程目标、要有适当的课程内容与结构、要采用先进的教学方法与手段、要有形式多样的课程考核以及突出的教学效果，使大家对电子课程进一步的认识与探讨。