基于EM-KF算法的微地震信号去噪方法

针对微地震信号能量较弱,噪声较强,使微地震弱信号难以提取问题,提出了一种基于EM-KF(Expectation Maximization Kalman Filter)的微地震信号去噪方法。通过建立一个符合微地震信号规律的状态空间模型,并利用EM(Expectation Maximization)算法获取卡尔曼滤波的参数最优解,结合卡尔曼滤波,可以有效地提升微地震信号的信噪比,同时保留有效信号。通过合成和真实数据实验结果表明,与传统的小波滤波和卡尔曼滤波相比,该方法具有更高的效率和更好的精度。

基于双注意力U-Net网络的提高地震分辨率方法

提高地震数据分辨率的传统方法,如反褶积、Q补偿等,受到子波为最小相位、反射系数为白噪声等假定条件的限制且需要求取复杂参数,不便于实际应用。深度学习方法使用数据驱动的方式可以自适应地刻画输入与目标间的关系,具备良好的自主学习能力,但目前基于深度学习提高地震数据分辨率的方法对注意力信息的利用不够全面。因此,提出一种基于双注意力U-Net网络的提高地震数据分辨率方法。首先,在原始U-Net网络中加入改进的通道注意力模块、空间注意力模块和级联残差模块,不仅可以快速学习高、低分辨率数据间的映射关系,还能够合理分配不同通道和空间的权重、充分利用数据间的相关性;然后,使用L1损失和多尺度结构相似性指数损失的组合作为损失函数,提高模型对局部信息变化的敏感度,便于恢复细节信息。模拟数据和实际数据的测试结果表明,该方法提升了地震数据的主频,增加了频带宽度,同相轴变得更清晰,细节纹理信息更丰富,有效提高了地震数据的分辨率。

基于事件触发的全信息粒子群优化器及其应用

针对标准粒子群优化算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于事件触发的全信息粒子群优化算法(Event-triggering-based full-information particle swarm optimization,EFPSO).首先,引入一类基于粒子空间特性的事件触发策略实现粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的模态切换,更好地维持了算法搜索和收敛能力之间的动态平衡.然后,鉴于引入历史信息能够降低算法陷入局部最优的可能性,提出一种全信息策略来克服PSO算法搜索能力不足的缺陷.数值仿真实验表明,EFPSO算法在种群多样性、收敛率、成功率方面优于其他改进的PSO算法.最后,应用EFPSO算法对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)去噪算法进行改进,并在现场管道信号去噪取得了很好的效果.

饲料蛋白质水平对黑脊倒刺鲃幼鱼生长性能、消化酶活性、蛋白质代谢及肠道形态的影响

本试验旨在研究饲料蛋白质水平对黑脊倒刺鲃幼鱼生长性能、消化酶活性、蛋白质代谢及肠道形态的影响,旨在探讨黑脊倒刺鲃幼鱼的蛋白质需要量。选择初始体重为(8.4±0.1)g的黑脊倒刺鲃幼鱼450尾,随机分为6组,每组3个重复,每个重复25尾。以红鱼粉和豆粕为蛋白质源,配制蛋白质水平分别为29.83%、33.96%、38.52%、42.43%、46.33%和50.67%的6种等能饲料。试验期56 d。结果表明:1)46.33%蛋白质水平组终末体重、增重率(WGR)和特定生长率(SGR)显著高于29.83%、33.96%、38.52%和50.67%蛋白质水平组(P<0.05),42.43%、46.33%和50.67%蛋白质水平组饲料系数(FCR)显著低于29.83%、33.96%和38.52%蛋白质水平组(P<0.05),42.43%蛋白质水平组蛋白质效率(PER)显著高于其他各组(P<0.05),29.83%蛋白质水平组肠长指数(ILI)均显著低其他各组(P<0.05),38.52%、42.43%、46.33%和50.67%蛋白质水平组肥满度(CF)显著高于29.83%和33.96%蛋白质水平组(P<0.05)。2)42.43%蛋白质水平组肝胰脏胰蛋白酶(TPS)活性显著高于其他各组(P<0.05),38.52%、42.43%、46.33%和50.67%蛋白质水平组肠道TPS活性显著高于29.83%和33.96%蛋白质水平组(P<0.05)。50.67%蛋白质水平组肝胰脏脂肪酶(LPS)活性显著高于29.83%和33.96%蛋白质水平组(P<0.05),46.33%和50.67%蛋白质水平组肠道LPS活性显著高于29.83%蛋白质水平组(P<0.05)。46.33%和50.67%蛋白质水平组肝胰脏淀粉酶(AMS)活性显著低于29.83%、33.96%和38.52%蛋白质水平组(P<0.05),46.33%和50.67%蛋白质水平组肠道AMS活性显著低于其他各组(P<0.05)。3)42.43%、46.33%和50.67%蛋白质水平组血清尿素氮(UN)和氨含量显著高于29.83%和33.96%蛋白质水平组(P<0.05),42.43%、46.33%和50.67%蛋白质水平组血清总蛋白(TP)含量显著高于29.83%、33.96%和38.52%蛋白质水平组(P<0.05)。4)50.67%蛋白质水平组血清谷丙转氨酶(ALT)和谷草转氨酶(AST)活性显著高于29.83%、33.96%和38.52%蛋白质水平组(P<0.05)。46.33%蛋白质水平组肝胰脏ALT活性显著高于50.67%蛋白质水平组(P<0.05),46.33%蛋白质水平组肝胰脏AST活性显著高于33.96%和38.52%蛋白质水平组(P<0.05)。5)42.43%蛋白质水平组肠道皱壁高度和肌层厚度显著高于其他各组(P<0.05),42.43%蛋白质水平组肠道上皮细胞高度显著高于29.83%、33.96%、46.33%和50.67%蛋白质水平组(P<0.05),42.43%、46.33%和50.67%蛋白质水平组肠道杯状细胞个数显著高于29.83%、33.96%和38.52%蛋白质水平组(P<0.05)。由此可见,饲料蛋白质水平过低时,黑脊倒刺鲃幼鱼生长缓慢,TPS活性低,肠道形态发育不良;而饲料蛋白质水平过高时,则会影响黑脊倒刺鲃幼鱼肝胰脏功能和肠道发育。在本试验条件下,以SGR和FCR为评价指标,得出黑脊倒刺鲃幼鱼饲料适宜蛋白质水平为42.10%~42.71%。

微生物转化过程中利用OD值实时监测细菌生物量变化的研究

通过对不同稀释度菌液OD值的测定 ,结合平板计数结果 ,建立了一种假单胞菌干重 (y)—OD值 (x)之间的回归方程 :y =30 1 77x - 0 2 5 4 6 (R2 =0 9875 )和活菌数 (y)—OD值 (x)之间的回归方程 :y =2 0 0 37x +0 0 2 12 (R2 =0 992 9) .证明用OD值进行细菌生物量的实时检测具有简便、迅速、准确等优点 .

一种基于多示例学习的动态样本集半监督聚类算法

针对时域空间动态样本模式分类和标记信息的有效利用问题,提出了一种基于多示例学习的动态样本半监督聚类算法。根据时间信号的结构关系和模态特征,建立动态样本的多示例信息表示模型;通过定义一种可度量时变函数样本包间近似度的广义Hausdorff距离和基于近邻传播的聚类原则,构建多示例动态样本包的半监督聚类算法。算法利用样本包的类别先验知识构建样本集初始划分种子簇并探索样本的分布特征,采用基于广义Hausdorff距离的近邻传播策略调整样本包聚类,突出动态指标局部模态变化特征在样本分类中的差异性。以油田地质研究中测井曲线油层水淹状况判别为例,验证了模型和算法的有效性。

三峡工程的防洪调度运用与风险分析

根据三峡工程防洪调度任务、方式以及历史来水来沙情况统计,讨论了控制防洪限制水位的影响因素,提出了三峡水库防洪限制水位的动态控制方式,并分析了动态控制方式所产生的发电、航运效益以及可能导致的水库泥沙淤积和防洪安全风险。结果表明,通过采用相应的调度与工程措施,在不增加风险的前提下能显著提高发电和航运等效益。

基于改进涡流搜索算法的支持向量机分类模型

支持向量机(SVM:Support Vector Machine)是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,参数的选择决定了其学习性能和泛化能力。针对此参数选择问题,采用改进的涡流搜索算法对支持向量机参数进行选择,寻找最优适应度函数。仿真实验表明,改进的涡流搜索算法是一种有效的SVM参数选择方法,有利于跳出局部最小值,其优化性能不低于涡流搜索算法。

HPLC法测定大枣提取液中环腺苷酸含量的研究

采用HPLC法对大枣提取液中的环腺苷酸(cAMP)含量进行测定.色谱条件为,色谱柱为VP-ODS(25cm×2.6mm,5μm)柱,流动相为v(甲醇):v(0.05mol/L磷酸二氢钾)=20:80,流速0.8mL/min,紫外检测波长254nm,检测器UV254nm×0.1AUFS.测定结果表明:标准曲线在0.02～0.64mg/mL范围内线性良好,回收率为98.45%,相对标准误差为0.93%.

基于涡流搜索算法的过程支持向量回归机模型

针对传统支持向量回归机在机制上难以直接对时变信号进行处理的问题,提出了一种用于时间序列预测的过程支持向量回归模型,采用涡流搜索算法优化选择模型参数,采用UCI(University of California Irvine)数据库的空气质量数据集和比利时SIDC(Solar Influences Data Analysis Center)的太阳黑子数据进行仿真实验。实验结果表明,该模型预测结果均优于粒子群过程支持向量回归机和支持向量回归机的预测结果,具有较好的预测能力。

基于粒子滤波的微地震信号去噪方法

针对微地震信号非高斯、非线性且信号能量较弱等问题,提出一种基于粒子滤波的微地震信号去噪方法。通过建立微地震信号的状态方程,提取原始信号的背景噪声,将其与状态方程之和作为观测方程,联立状态方程与观测方程建立状态空间模型,并通过重要性采样和重采样近似估计后验概率密度,从而求解去噪后的微地震信号,提高微地震信号的去噪效果。在模拟微地震资料和真实微地震资料中的应用表明,与传统去噪方法相比,该方法处理效果更好,去除噪声同时保留有效信号,信噪比得到有效提高,因此具有良好的应用前景。

基于涡流搜索算法的支持向量机分类模型

提出一种将涡流搜索算法用于支持向量机参数选取的新算法,利用该算法不必遍历搜索空间内所有的参数点即可找到全局最优解。给出了具体的算法流程,并进行了仿真。仿真实验结果表明涡流搜索算法是选取SVM参数的有效方法。

螯合剂在山楂软化过程中对防止Vc损失的作用

山楂果实的软化是山楂加工过程中Vc损失最为严重的工序之一。探讨了在山楂软化过程中加入螯合剂六偏磷酸钠、EDTA和植酸对防止Vc损失的作用。

基于LVQ过程神经元网络的储层岩性识别

针对基于取心井岩心分析数据和测井过程数据的储层岩性判别问题,建立了一类学习向量量化过程神经元网络模型(LVQ-PNN:Learning Vector Quantization Process Neural Network)。该模型通过增加输出层,扩展了自组织过程神经元网络的深度结构;采用无监督竞争与有教师示教相结合的算法策略,提高了多维信号特征的自适应提取和自组织综合能力。实验证明,该方法具有较好的岩性特征综合和辨识能力,岩性识别率达到了84.7%。

几种药物对欧洲鳗鲡毒性及对拟指环虫病冶疗效果的观察

欧洲鳗鲡已成为我国淡水渔业的主要养殖品种。本实验采用生物实验测定常用治疗药物:硝酸亚汞、晶体敌百虫、孔雀石绿、甲苯咪唑、福尔马林和高锰酸钾等,对欧洲鳗鲡进行急性毒性实验。结果表明,48小时半致死浓度(LC_(50))分别为1.2,>2.0,>0.2,>3.0,>200和>7ppm。另外,对自然感染拟指环虫病的欧洲鳗进行药浴处理,仅高浓度(100ppm)福尔马林、高锰酸钾(2.0ppm以上)杀虫效果好,高锰酸钾(2.5ppm以上)8小时药浴即基本杀灭。甲苯咪唑药浴处理不能杀虫,但活力减弱,起驱虫作用。

基于支持向量机和粒子群优化的油层开采状态识别

针对开发小层生产状态评价问题,基于油井套损检测信号和储层岩性、物性、生产动态等动静态数据,提出了一种支持向量机和粒子群优化相结合的判别算法,较大提高了对多学科信息的综合能力和判别的准确性。

胭脂鱼苗种培育技术

胭脂鱼（Myxocyprinus asiaticus）属鲤形目，胭脂鱼科，胭脂鱼属，俗称“火烧鳊、黄排”，主要分布于长江及闽江水系，是集学术、食用、观赏于一体的珍稀特有鱼类，是国家二级保护动物。作为观赏鱼，该鱼容易饲养，色彩美观，型体优美，

荷系列产品腌制技术

荷,亦称阳藿,含纤维素、半纤维素较多,我国南部和日本有分布。该文主要介绍了几种荷产品的制作技术,包括咸荷、酱荷、泡荷、虾油荷、糟白荷和糖醋荷。

萝卜干的腌制原理及方法

为了保证萝卜干产品的特色,介绍了萝卜品种的差异和成熟度对产品质量的影响,给出了常州萝卜干、如皋萝卜干、箫山萝卜干和南方五香萝卜干等的加工工艺流程及加工注意事项,论述了萝卜干香气的形成、甜味的形成和嫩脆的来由与生产工艺流程的关系,以及食盐和翻缸翻池在萝卜干腌制工艺中的作用,并介绍了盐封法、装坛密封法、倒扑坛密封法和塑料袋真空包装等几种萝卜干的贮存方法。

三峡电站初期运行期调峰能力分析

根据初期运行期三峡水库、电站运行特点及下游航道要求,利用等间距穷举搜索的方法,对不同来水、不同装机情况下电站的调峰能力进行了计算,并利用不恒定流数学模型对推求的调峰幅度所对应的出力过程和下泄流量过程进行演算校验,从而使计算结果更符合工程实际的要求。