交联密度对五层共挤输液用膜性能的影响

目的 分析不同交联密度对五层共挤输液用膜性能的影响。方法 采用不同辐照条件,制得不同交联密度的五层共挤输液用膜样品,通过考察拉伸性能、热合性能、透光率、pH值等指标,分析不同交联密度对五层共挤输液用膜物理性能、化学性能、使用性能等方面的影响。结果 随着交联密度的增加,五层共挤输液用膜的力学性能、光学性能和热合性能均有一定程度的提升,当凝胶含量达到60%以上时,五层共挤输液用膜性能更为优异。结论 确定合适的辐照工艺对五层共挤输液用膜性能十分重要。

一种面向未知环境的无人机群区域覆盖搜索算法研究

近年来,随着无人机技术的飞速发展,旋翼无人机由于具有灵活机动、轻量化、成本低等优点在搜救领域得到了广泛应用。本文面向未知环境研究无人机群执行区域覆盖搜索任务,以任务耗时最短为算法评价指标,提出了回字形扩展搜索算法。首先对传统区域覆盖搜索算法和本文所提出的算法进行了介绍,之后针对算法建立了仿真环境模型和算法模型,并基于NetLogo仿真环境通过蒙特卡罗方法进行了试验及结果分析。与传统随机游走覆盖搜索算法进行对比,结果显示本文提出的基于搜索图的协同模式下的回字形扩展覆盖搜索算法区域覆盖耗时短、重叠率低,具有分布式、自主性、在线实时规划、抗毁性等特点。

基于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测

为了无损快速监测荔枝成熟阶段,该文提出了一种基于电子鼻技术的果园荔枝成熟阶段监测方法,采用PEN3电子鼻获取挂果约25 d到果实成熟过程中6个成熟阶段荔枝样本的仿生嗅觉信息并同步获取了各成熟阶段荔枝的3项物理特征(果实直径、果实质量与果实可溶性固形物含量)。根据不同成熟阶段荔枝物理特征变化可知,荔枝果实直径与果实质量2项物理指标在挂果约32 d^39 d,以及53 d^60 d增长较快,可溶性固形物含量在挂果约32 d前无法测量,53 d^60 d阶段增长速度较慢。提取各样本电子鼻采样数据75 s时刻的各传感器响应值作为特征值后,采用载荷分析(loadings)进行传感器阵列优化,优选了传感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的响应数据进行后续分析。将优化后的传感器响应数据进行归一化处理。采用线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)进一步提取特征信息,降低数据中包含的冗余信息。LDA对荔枝成熟阶段的分类识别效果不佳。为进一步探究电子鼻监测果园荔枝成熟阶段的可行性,采用模糊C均值聚类分析(fuzzy C means clustering,FCM)、k最近邻函数分析(k nearest neighbor,KNN)和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)进行模式识别。研究结果表明,FCM对果园荔枝成熟阶段识别的正确率为89.17%。采用KNN与PNN建立识别模型后,KNN与PNN识别模型对训练集的回判正确率均为100%,对测试集的识别率均为96.67%,具有较好的分类识别效果。试验证明了采用电子鼻进行果园荔枝成熟度监测的可行性,为果园水果品质的实时监测提供参考。

基于高光谱与电子鼻融合的番石榴机械损伤识别方法

提出了一种基于高光谱与电子鼻融合的水果机械损伤识别方法。分别采用高光谱仪与电子鼻对无损伤、轻度机械损伤和重度机械损伤的番石榴进行采样,提取特征信息后,运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、欧氏距离分析(ED)和模糊C均值聚类(FCM)对高光谱仪、电子鼻以及高光谱与电子鼻融合3种识别方法的识别效果进行了对比。PCA和LDA的分析结果表明,高光谱与电子鼻识别番石榴机械损伤是可行的,但单独采用这两种识别方法均无法对番石榴机械损伤程度进行分级。采用高光谱与电子鼻融合方法,结合LDA分析可以较好地识别番石榴机械损伤程度,比单一识别方法具有更好的识别效果。此外,LDA比PCA对番石榴机械损伤识别效果更佳。根据PCA、LDA和ED分析结果可以推测多源信息融合的分类识别方法既可获取更多的样本信息,提高相同样本之间的聚类性,又可较多地保持单一分类识别方法得到的不同样本之间的最大距离。根据FCM分析结果,高光谱识别、电子鼻识别和高光谱与电子鼻融合识别3种方法对番石榴机械损伤识别的正确率分别为89.74%、82.05%和97.44%,验证了多源信息融合方法对提高水果机械损伤识别效果的可行性。

基于理化指标和电子鼻的果园荔枝成熟度识别方法

采用理化指标和电子鼻识别2种方法分别对6个成熟度（p1~p6）的果园荔枝进行识别。理化指标采样数据显示,荔枝果实直径、果核直径和果实净质量均随着果实的成熟而增大。p1—p4阶段,荔枝果皮绿色和黄色不断加深,亮度不断增大。p4—p6阶段,荔枝果皮亮度先增大后减小,颜色迅速变红,黄色成分先增加后减少。提取特征值后,采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、BP神经网络（BPNN）、简单相关分析（SCA）、典型相关分析（CCA）进行数据处理。理化指标识别法结合PCA和LDA对果园荔枝成熟度识别的正确率均为100%,能够较好地进行识别。但PCA识别结果中p1、p2和p3的距离较近,实际应用中易发生混淆。电子鼻识别法结合PCA和LDA分析均无法较好地对果园荔枝成熟度进行识别,电子鼻识别法结合BPNN对果园荔枝识别训练集的回判正确率为100%,测试集的识别正确率为92%,识别效果较好。SCA分析结果表明,在荔枝成熟过程中,除色差L＊值外,其他各项理化指标均与电子鼻部分传感器的响应信号显著相关。CCA分析结果表明,电子鼻响应信号与理化指标整体相关性显著,电子鼻整体信号与部分理化指标相关性显著。证明了理化指标和电子鼻均能有效地识别水果品质信息变化,并为电子鼻替代理化指标识别法在水果品质信息监测上的应用提供了参考。

不同保鲜环境荔枝褐变的理化指标识别方法研究

为探究理化指标识别荔枝褐变的可行性,试验获取了3种常用保鲜环境（常温保鲜、冷鲜柜保鲜和气调保鲜）荔枝贮藏过程中褐变程度,色差a＊、b＊、L＊,可溶性固形物含量（TSS）和硬度变化。常温、冷鲜柜和气调3种保鲜环境荔枝褐变指数随褐变程度逐渐增大,其中常温保鲜荔枝增大最快,冷鲜柜保鲜荔枝其次,气调保鲜荔枝较慢。理化指标色差a＊、b＊、L＊和硬度均随褐变指数增大呈减小的趋势,TSS随褐变指数增大变化不明显。采用线性判别分析（LDA）对常温、冷鲜柜和气调3种保鲜环境荔枝褐变程度识别正确率分别为96.67%、100%和100%。但冷鲜柜和气调保鲜荔枝4级与5级果LDA分析数据点较近,实际分类易发生混淆。LDA可较好地识别1级、2级、3级和4~5级荔枝果实。采用偏最小二乘回归（PLSR）建立预测模型同时对3种保鲜环境荔枝褐变程度预测时,训练集与测试集测试值与实际值的拟合决定系数R2分别为0.85和0.90,证明了不同保鲜环境荔枝通过同一个模型进行预测的可行性。试验揭示了褐变、理化指标和保鲜时间之间存在的关系,证明了通过理化指标识别褐变程度的可行性,可为水果褐变准确识别以及商品价值评价提供参考。

常规稻与杂交稻谷的仿生电子鼻分类识别

气味是进行稻谷品种及其品质识别的重要方法之一,作为一种基于仿生嗅觉的机器检测方法,仿生电子鼻在水稻品种的分类识别中具有较好的应用前景。常规稻与杂交稻在食味品质等方面存在一定的差异,为了解应用电子鼻进行常规稻谷与杂交稻谷识别的可行性,采用PEN3电子鼻对同季同地域收获的3种常规稻(中香1号、湘晚13、瑶平香)和3种杂交稻(伍丰优T025、品36、优优122)稻谷样品的气味信息进行了采集和分析。首先通过过载分析(Loadings)法分析了电子鼻检测稻谷气体挥发物时的各传感器贡献率,分别针对基于特征值的提取和稻谷气味检测对电子鼻传感器阵列中的传感器进行了优选,阐明了稻谷气体挥发物检测中应以对硫化物、氮氧化合物、芳香成分和有机硫化物敏感的传感器为主。随后,分别采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)、线性判别法(linear discriminant analysis,LDA)和BP神经网络对6种不同稻谷之间、常规稻与杂交稻之间的分类识别进行了研究。结果表明,PCA分析法与LDA分析法在对6种不同稻谷之间的分类以及常规稻与杂交稻之间的分类中均未取得理想的效果,存在部分样本数据点重叠或样本数据点较近的情况,在实际应用中易发生混淆;而BP神经网络在对6种不同稻谷之间的分类中对测试集的识别正确率分别达到了90%,在常规稻与杂交稻之间的分类识别中对测试集的识别正确率达到了96.7%。上述试验验证了电子鼻用于常规稻与杂交稻稻谷分类识别的有效性,为常规稻与杂交稻的快速、无损分类识别提供了一种新的方法。

基于SPME-GC-MS的不同保鲜环境荔枝挥发性成分变化对比

本文采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术,对常温、冷柜、气调3种保鲜环境下荔枝全果5 d内挥发性成分变化进行测定。研究结果表明,荔枝挥发性成分主要是烃类（烯烃和烷烃）、醇类、酮类等物质。常温保鲜环境下,荔枝挥发性成分主要为烯烃物质,且在0-2 d逐渐增多,2 d后略有波动,但保持着较高的含量。冷柜保鲜环境下,荔枝挥发性成分中烯烃类物质含量最高,在0-3 d期间逐渐增加,第4 d有所下降,酮类、醇类和烷烃类物质含量较少。气调保鲜环境荔枝挥发性成分主要为烯烃类物质（0-4 d均占80%以上）,并有少量酮类、醇类和烷烃类物质检测出来。此外,常温保鲜无烷烃类和其他芳香物质成分（醇类和酮类）检测出来,冷柜保鲜和气调保鲜检测出的其他芳香物质（醇类和酮类）成分较多。该研究结果可为根据气体挥发物评价荔枝品质和检测荔枝货架信息提供参考。

电子鼻对荔枝成熟过程中理化参数的表征

探究了采用电子鼻表征荔枝成熟过程中理化参数变化的可行性。在分别获取不同成熟阶段果园荔枝的电子鼻响应参数和理化特征参数后,对荔枝成熟阶段与电子鼻响应数据之间的关系、荔枝成熟阶段与理化参数之间的关系以及电子鼻响应数据与理化特征之间的关系进行了分析。实验结果表明,随着荔枝不断成熟,电子鼻响应特征逐渐增大。荔枝理化特征在成熟阶段s5之前均呈上升的趋势,s5到s6阶段除L*值与b*值略有减小外,其余理化指标均有所增加且部分理化指标变化在成熟过程中存在一定的线性关系。采用电子鼻传感器响应值建立理化特征表征模型能够较好地对各项理化指标进行表征,R^2均大于0.9。实验验证了采用电子鼻表征荔枝成熟过程中理化参数变化的可行性,为今后机器识别方法在果园果实成熟度监测以及水果品质检测的应用提供参考。

仿生电子鼻对食品货架期识别进展研究

货架期是食品质量评价的重要指标,准确地识别食品货架期能为食品贮藏保鲜提供科学指导。仿生电子鼻技术作为一种模拟生物嗅觉的新颖检测手段,相对其他识别方法在食品货架期识别上更具优势。介绍仿生电子鼻的发展历史、工作机理、传感器以及模式识别方法,围绕仿生电子鼻在果蔬类食品、肉类食品、蛋奶类食品、谷类食品和油类食品上的应用进行综述与分析。总结仿生电子鼻技术尚存在的问题,并提出相应的解决方案,以供深入研究参考。

基于改进YOLO v7-tiny的甜椒畸形果识别算法

甜椒在生长发育过程中容易产生畸形果,机器代替人工对甜椒畸形果识别和摘除一方面可提高甜椒品质和产量,另一方面可解决当前人工成本过高、效率低下等问题。为实现机器人对甜椒果实的识别,提出了一种基于改进YOLO v7-tiny目标检测模型,用于区分正常生长和畸形生长的甜椒果实。将无参数注意力机制(Parameter-free attention module,SimAM)融合到骨干特征提取网络中,增强模型的特征提取和特征整合能力;用Focal-EIOU(Focal and efficient intersection over union)损失替换原损失函数CIOU(Complete intersection over union),加快模型收敛并降低损失值;使用SiLU激活函数代替原网络中的Leaky ReLU,增强模型的非线性特征提取能力。试验结果表明,改进后的模型整体识别精确度、召回率、平均精度均值(Mean average precision,mAP)mAP0.5、mAP0.5-0.95分别为99.1%、97.8%、98.9%、94.5%,与改进前相比,分别提升5.4、4.7、2.4、10.7个百分点,模型内存占用量为10.6 MB,单幅图像检测时间为4.2 ms。与YOLO v7、Scaled-YOLO v4、YOLOR-CSP等目标检测模型相比,模型在F1值上与YOLO v7相同,相比Scaled-YOLO v4、YOLOR-CSP分别提升0.7、0.2个百分点,在mAP0.5-0.95上分别提升0.6、1.2、0.2个百分点,而内存占用量仅为上述模型的14.2%、10.0%、10.0%。本文所提出的模型实现了小体量而高精度,便于在移动端进行部署,为后续机械化采摘和品质分级提供技术支持。

企业盈利能力评价与分析——以青岛海尔集团有限公司为例

分析企业盈利能力,不仅能了解企业的经营状况,为利益相关者提供科学决策的有力依据,还能发现管理者在经营管理中存在的问题。本文以杜邦分析体系为基础,根据海尔集团2013—2015年的相关财务数据,分析该集团的盈利能力。分析中主要选取营业净利率、总资产周转率和平均权益乘数三个指标来衡量对股东权益报酬率的影响,并运用因素分析法定量说明各指标对盈利能力的影响程度。计算结果发现三年中2014年的盈利能力最强,2015年盈利能力有所下降,并剖析原因,提出了提高盈利能力的相应建议,这将对海尔集团的经营管理具有理论和现实指导意义。

圆形多轴多旋翼电动无人机辅助授粉作业参数优选

圆形多轴多旋翼无人直升机与单轴单旋翼无人直升机相比,结构上有很大差异,因而其旋翼所产生气流到达作物冠层后形成的风场参数亦有所不同。该文采用3种圆形多轴多旋翼无人直升机,根据正交试验设计法设计了3因素(飞行高度、飞行速度以及飞机与负载质量)3水平的正交试验,通过考察平行于飞行方向(X)、垂直于飞行方向(Y)、垂直地面(Z)3个方向上的峰值风速、Y向风场宽度(越宽越好)、动力电池的压降(放电越慢越好)3个指标,对该机型用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数进行优选,试验结果分析表明:圆形多轴多旋翼无人直升机在水稻冠层形成的X向风场宽度明显大于Y向的风场宽度;有别于单旋翼无人直升机,圆形多轴多旋翼无人直升机X向风场只有1个峰值风速中心,Y向风场存在2个峰值风速中心,这一现象主要由飞行器多个旋翼的侧向气流叠加形成,相互之间存在干扰,而且也影响了Y向风场的有效宽度。在实际应用中,对于能实现GPS自主导航飞行的机型,应根据作业的便利程度尽量利用X向的风力,更有益于辅助授粉作业;而对于未采用GPS自主导航飞行的机型,为便于飞控手对飞机位置的判断与姿态操控而必须沿父本行方向进行飞行作业时(即利用Y向风力),应充分考虑垂直于飞行方向风场宽度较窄的实际情况,通过降低作业效率来弥补。圆形多轴多旋翼无人直升机在水稻冠层所形成风场的峰值风速主要受飞机的飞行速度、飞机与负载质量、飞行高度影响。结合有效风场宽度及电池电量消耗程度来考量,3种主要因素的主次排序及其较优水平依次为飞行速度1.30 m/s、飞机与负载质量18.85 kg和飞行高度2.40 m。该结果可为其他圆形多轴多旋翼无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数设置提供参考,而且也可为制定基于农用无人直升机的水稻制种辅助授粉作业技术规范提供依据。

基于点、面光谱技术的生鱼片品质检测

鱼生作是消费者钟爱的菜式之一,其品质主要受蛋白质、脂肪、含水率指标影响。传统品质检测操作繁琐、检测时间长、专业要求高,无法满足产业品质快速监管需求。因此,以草鱼生鱼片为研究对象,用点光谱(光纤光谱)、面光谱(高光谱成像)技术作为研究手段进行对比,探究一种快速、高效的生鱼片蛋白质、脂肪、含水率检测方法。研究发现:点光谱技术在鱼生鱼片品质无损检测上比面光谱技术更优,其光谱数据经卷积平滑法(SG)+标准正态变量变换(SNV)+竞争性自适应加权算法(CARS)+偏最小二乘(PLSR)建模后,蛋白质的指标训练集决定系数(R^(2))为0.9957,均方根误差(RMSE)为0.0006,验证集决定系数(R^(2))为0.9419,均方根误差(RMSE)为0.0024;脂肪指标训练集R^(2)为0.9993,RMSE为0.0006,验证集R^(2)为0.9976,RMSE为0.0017;含水率训练集R^(2)为0.9992,RMSE为0.0017,验证集R^(2)为0.0941,RMSE为0.0144,均可较准确地获取生鱼片蛋白质、脂肪含量,但对水分含量识别效果不佳,可能是鱼肉含水率差异非常小所致。

经皮穴位电刺激联合石蜡疗法在脑卒中后偏瘫患者手功能及肢体康复中的作用

目的观察和分析经皮穴位电刺激(TEAS)联合石蜡疗法在脑卒中后偏瘫患者手功能及肢体康复中的作用。方法选取162例脑卒中后偏瘫合并手功能障碍患者作为研究对象,将其随机分为观察组和对照组,每组各81例。对照组患者在常规康复训练的基础上给予石蜡疗法进行康复治疗,观察组患者在对照组疗法的基础上加用TEAS治疗。对2组患者治疗前、后的Fugl-Meyer运动功能评分上肢部分(FMA-UE)评分、腕屈肌群改良Ashworth痉挛量表(MAS)评分、手运动功能状态评分等手功能指标进行评价和比较。对2组患者治疗前、后的WOLF运动功能测试评分表(WMFT)评分、日常生活活动能力改良Barthel指数(MBI)评分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分进行观察评价和比较。对2组的疗效进行评价和比较。结果观察组患者治疗后的FMA-UE评分、手运动功能状态评分显著高于对照组,腕屈肌群MAS评分显著低于对照组(P<0.05)。观察组患者治疗后的WMFT评分、MBI评分显著高于对照组,NIHSS评分显著低于对照组(P<0.05)。观察组和对照组的临床有效率分别为90.1%和69.1%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在脑卒中的康复治疗中联合应用TEAS和蜡疗,能够改善患者的手功能,促进肢体运动功能的康复,提高日常生活质量和治疗效果。

不同交通方式对旅游效率的影响与评价——以张家界为例

以张家界为案例地,运用数据包络分析法（DEA）、Malmquist指数模型及Tobit回归模型对张家界2005~2015年城市旅游效率进行分析,并从综合效率、纯技术效率、规模效率以及技术进步变化、全要素生产率变化进行实证研究,最后从公路、铁路及民航等不同交通方式探讨张家界对旅游效率的影响程度。结果显示：（1）综合效率、纯技术效率呈现先下降后上升的趋势,全生产要素变化基本呈上升趋势。（2）Tobit回归模型中,劳动力投入、资本投入、旅游资源吸引力以及铁路客运量和航运客运量在0.01的水平上对综合效率、纯技术效率有显著影响,而其他因素对规模效率的影响不大。（3）交通条件的优化对提升旅游交通有着正向影响作用,且铁路、航运对张家界旅游效率有显著影响,而公路对其有影响但不显著,因此针对不同交通方式提出要进一步完善张家界景区内外部交通网络建设,形成公路交通、铁路交通、航空与景区交通无缝对接以及建成立体交通网络体系等优化策略,以提高张家界的旅游效率,实现旅游产业健康快速和可持续发展,这将为张家界实现旅游效率最优化水平提供理论指导。

考虑虚拟机间性能互扰的虚拟资源分配方法

提出了一种考虑虚拟机间性能互扰的虚拟资源分配方法。构建了虚拟机性能互扰度量模型,并给出了基于虚拟机负载模式的性能互扰度预测方法。在此基础上将对虚拟机间性能互扰的预测结果应用于资源分配方案性能互扰评价中,以作为虚拟资源分配的依据,能够有效保证虚拟资源分配方案的有效性。实验结果表明,和已有方法相比,提出的虚拟资源分配方法能够保证虚拟机上所部署应用的执行性能。

正丁醇/煤油混合物非预混燃烧压力振荡特性

为探索生物混合燃料在燃气轮机燃烧室内的应用,将丁醇掺混入航空煤油中,根据燃烧室的实验结果构建熵波对流模型,定量分析其不同体积分数对燃烧室内压力振荡频率的影响。实验结果表明:在燃烧室进口压力1.98 MPa、温度600 K和油气比0.03下,随着丁醇所占体积分数增大,燃烧室内压力振荡频率逐渐下降,而幅值变化无明显规律。熵波对流模型结果与实验吻合较好,通过分析表明,不同燃料组分热值变化引起的对流时间改变,是燃烧室压力振荡频率变化的主要原因,为控制燃烧室内压力振荡提供了参考。

张家界地区居民对环境教育的感知分析

以张家界为研究案例,运用因子分析法分析了张家界居民对环境教育感知维度以及贡献力大小。结果表明,居民对环境教育感知维度主要有"知识储备"、"意识"、"技能与行为"、"满意度"四个维度,其中,"知识储备"维度感知度最弱,"满意度"维度感知度最强,这将为针对居民开展环境教育活动提供指导建议。