人工智能课程实践教学案例设计--以离散数学课程为例

针对目前人工智能课程实验侧重算法的程序实现与调试,学生在此过程中缺少整体层面的逻辑思考,并与实际工程背景跨度较大的问题,案例以AlphaGo为参考,通过人机博弈的方式进行算法性能的验证,能够激发学生的兴趣和积极性,为人工智能课程实践教学和改革提供案例参考。

基于可信区块链和可信标识的粮油质量安全溯源研究

粮油质量安全关乎国家的稳定发展,但目前还存在诸多粮油质量安全问题,特别是异构系统间数据的可信互联、高效互通得不到保障。因此,本研究首先在对粮油质量安全全链条信息流转特性进行分析的基础上,构建粮油质量安全全链条架构,并对典型环节进行关键信息分类。然后基于可信区块链和可信标识构建粮油质量安全可信溯源模型,对区块数据结构、标识体系编码规则、存储方式等进行定义和重构,并提出链网连接器的概念及具体架构方案。最后,以典型粮油品种小麦为例,基于超级账本Fabric开源框架设计并研发了小麦质量安全可信溯源系统,对模型进行了系统实现验证和案例分析。结果表明,研究的模型及系统实现了粮油质量安全全链条信息互联互通,并且保证了跨链信息交互的安全与全流程可追溯性。

基于优化的灰色关联分析-极限学习机食用油污染物风险评价模型研究

近年来食用油安全事故频发,为降低这类事件的威胁,对其风险评价模型进行研究有着极其重要的意义。针对目前食用油检测数据高维性、非线性、离散性和含噪声的特点,现有风险评价模型存在噪声抑制能力差、评价不准确和模型参数调整主观性强等问题。对此,本实验提出一种食用油污染物风险评价模型。首先进行风险指标筛选以及数据预处理,然后将处理后的数据输入到基于小波阈值法的滤波模块中进行滤波,随后通过灰色关联分析计算各风险指标的权重来制定多指标综合风险值标签;由极限学习机(extreme learning machine,ELM)对综合风险值进行预测,在上述过程中利用实用贝叶斯优化算法分别来优化滤波模块和ELM网络的参数;最后利用模糊综合分析对预测综合风险值进行风险等级划分。本研究依托150组食用油数据进行分析,详细阐述了该模型的使用流程,通过不同模型对比实验,本研究模型决定系数R2和均方根误差分别为0.0563和0.9461,进一步验证了方法的优越性和有效性,可以为相关部门制定风险控制策略、抽检策略以及优化加工链提供更为合理的依据。

PGA/PBAT保鲜膜对蓝莓果实保鲜性质动力学分析

以蓝莓为研究对象,利用双螺杆挤出机和流延机制备聚乙醇酸(PGA)/聚对苯二甲酸-己二酸丁二酯(PBAT)生物降解复合膜,以酶活、生物活性化合物、果实品质、感官评价为考核指标,探究了不同组成的复合膜对蓝莓保鲜品质的影响。结果表明:60%(质量分数,下同)PGA/40%PBAT组,可以有效抑制H_(2)O_(2)含量升高,延缓总酚、总黄酮、可溶性固形物含量(SSC)及感官评分降低。因此,PGA和PBAT复配后的生物降解保鲜膜更有利于蓝莓的保鲜,尤其是60%PGA/40%PBAT保鲜膜。

基于工业互联网的大米供应链数字孪生系统构建

粮食生产供应关乎国家安全稳定,针对目前粮食供应链存在的数据共享水平低、管控智能化程度不高等问题,构建基于工业互联网标识解析技术的粮食供应链数字孪生系统。以大米供应链为典型对象,首先设计涵盖收购、运输、加工、仓储、包装、销售的大米全供应链数字化模型,研究基于标识解析体系的各环节全要素标识编码和数据开放共享,建立实物对象与信息系统之间的数字桥梁;提出包含物理层、网络层和孪生层的数字孪生体系架构,形成基于工业互联网的数据流通共享基础,明确孪生体系架构的关键模型;并详细阐述设备、产线、物料等对象的全要素精准建模过程,构成集几何模型、物理模型、行为模型和规则约束模型为一体的数字孪生模型;最后借助Unity3D软件以及C#编程技术搭建大米供应链数字孪生原型系统,实现对产线的三维可视化监控。实验结果表明,该系统在供应链全要素数据充分共享基础上,通过三维展示、预测控制和智能决策一定程度上提升了大米供应链智能化监管能力,为工业互联网等技术赋能产业数字化转型提供参考。

面向智慧教学的“检测技术及仪表”线上线下混合式教学探索

新时代教育环境对智慧教学有着迫切需求。本文以线上线下混合式教学为总体框架,对“检测技术及仪表”课程的教学改革进行分析与实践。结合课程知识体系提出多种智慧教学手段,对不同教学方式的应用进行具体设计,对智慧教学预期效果进行分析,从实践角度对专业课程的智慧化改造提供了思路。

一种无人巡航船遍历多目标点的路径规划算法研究

针对无人巡航船遍历多目标点的路径规划问题,提出了一种混合的多目标点路径规划算法。首先,将多目标点路径规划问题转化为旅行商问题,并采用改进的灰狼优化算法规划出多目标点的最优巡航顺序。针对传统灰狼优化算法忽略环境因素的缺陷,通过在适应度函数中引入环境影响因子以反映障碍物和未知区域对路径规划的影响。然后,在上述规划好的多目标点巡航顺序的基础上,利用A*算法结合改进的人工势场法完成各个目标点之间的路径规划。针对传统人工势场法的目标不可达问题,通过优化斥力势场函数来解决。最后,分别在普通环境和复杂环境中与另外2种算法进行了仿真实验对比。实验结果分析表明,提出的算法是有效的,能够有效缩短路径规划时间,降低距离成本。

数字化与智能化背景下“检测技术及仪表”课程教学改革研究

针对数字化和智能化技术发展对自动化专业课程教学的改革需求,以“检测技术及仪表”课程为研究对象,优化设计课程知识体系,构建了多层次递进式的课程内容框架;以线上线下混合式教学为主要形式,设计教学方式和教学活动,提升课程教学对技术发展及学生能力培养需求的适应性。

基于区块链的食品安全知识图谱可信管理探究

近年来,知识图谱在食品安全领域中发挥着重要作用。食品安全知识图谱所承载的信息在全生命周期流转过程中存在数据中心化严重、信息流通不畅、数据容易被篡改、溯源效率低下以及难以共享共管等问题。区块链作为新一代信息技术的创新架构,具备泛中心化、分布式处理、隐私性高、数据公开透明、内容不易篡改等特性,为食品安全知识图谱流通与管理提供了新的解决思路。本文首先分析了食品安全知识图谱现状和存在的痛点。然后,综述了区块链在食品安全领域的应用现状。在此基础上,构建一种基于区块链的食品安全知识图谱可信管理框架,并设计了适用于食品安全知识图谱的多模存储模式、融合Raft与TBFT共识算法的R-TBFT共识优化机制和食品安全知识图谱定制化智能合约。最后,通过对本文提出的模式进行可行性和运行流程等分析,表明本模式能够实现全链条上食品安全知识图谱的共享和互通,并保证了数据存储和传输的安全可靠,为企业、监管机构和消费者提供了可信的食品信息来源。本文为新一代信息科学在食品安全领域的创新应用提供了可行的解决方案,并且具有一定的参考价值。

电机与拖动基础课程融入思政元素的设计与探索

在全国高校专业课程开展课程思政教育大背景下,以电机与拖动基础课程为例,针对各部分教学内容,将其中的思政元素有机融入各个知识模块中。通过线下和线上教学模式,丰富课程思政教学手段,提高教学效果。

黑脸琵鹭在北京的记录

2022年8月23日下午,在北京市延庆区官厅水库的妫水河湿地(115.880°E,40.450°N)由AI智能观测站拍摄到1只体羽为白色、腿和喙为黑色、喙的端部膨大且无黄色斑块、眼周为黑色并与喙基部的黑色融为一体的鸟类(图1)在浅水区活动,该鸟上述特征可与白琵鹭Platalea leucorodia相区分,鉴定为黑脸琵鹭P.minor。有2只白鹭Egretta garzetta也在附近觅食,该鸟体型稍大于白鹭,亦符合黑脸琵鹭的特征。

基于模糊综合分析的食用油污染物风险评价研究

目的 基于模糊综合分析实现对食用油污染物风险评价。方法 首先进行了指标筛选,选取了易于检测且对食用油风险程度影响较大的6个指标作为风险评价因子,然后进行相应的数据预处理;并用层次分析法确定各指标主观权重,对得到的权重进行一致性检验以确定其可用于综合评价计算;用熵权法获得各指标的客观权重;将二者经过耦合计算得到综合权重;最后运用模糊综合评价法对食用油进行风险评价,并根据最大隶属度确定评价结果。结果 本研究依托150组花生油数据,用本方法对预处理后数据进行评价,样本1的风险等级为“微风险”。结论 结合安全风险等级划分与评价专家组意见,运用本研究评价方法得出的结果更加客观、全面,可作为食用油风险评价的有效手段。

草莓感官评价模型方法比较

为使草莓感官评价结果更客观,不受评价者评价经验、年龄及健康状况等主观因素影响,该研究将草莓的十项理化风味指标如过氧化氢酶、多酚氧化酶等作为输入数据,感官评价得分作为输出数据,运用灰狼优化支持向量机建立草莓感官评价估计模型。为验证所提出模型的优越性,将其与粒子群优化支持向量机模型、卷积神经网络、长短时记忆网络模型进行对比分析,为充分保证所提出模型的有效性,重复实验20次并计算各项指标均值,得到所提出模型的均方根误差和平均绝对误差分别为0.28、0.24(低于粒子群优化支持向量机的误差指标0.46、0.38,长短时记忆网络误差指标1.24、0.99和卷积神经网络误差指标0.88、0.75)。实验结果表明,基于灰狼优化支持向量机模型的预测精度最高、稳定性最好、误差最小,研究结果可为草莓感官评价得分的评定提供参考。

计算机控制系统课程虚拟仿真实践的引入与设计

以科教融合为核心,以科研创新能力培养为导向,针对计算机控制系统课程,建立以多旋翼无人机为教学科研案例的虚拟仿真实践教学平台,落实立德树人、学术育人。基于RflySim仿真平台以及多旋翼无人机的飞行控制案例,将计算机控制理论实践化,使学生能够随学随用,加深对计算机控制理论的理解和掌握。

基于区块链的粮油食品全供应链信息安全管理原型系统

粮油食品供应链具有全生命周期长、环节复杂、危害物种类多、信息多源异构等特点。基于区块链技术构建了一种新型的粮油食品供应链信息安全管理模型,研究并提出适用于粮油食品供应链的双模数据存储机制和管理供应链信息的智能合约,以保证信息存储和传输的安全可靠。在此基础上,基于Hyperledger Fabric设计了一种粮油食品全供应链信息安全管理原型系统,该系统能够实现粮油食品全供应链信息采集、查询、监控、追溯等功能,并通过具体的应用案例进行了验证和分析。

基于蒙特卡洛仿真的小麦仓储环节菌落总数风险评估方法

小麦是重要的粮食作物,对其食品安全问题的研究具有十分重要的意义。在小麦供应链中,小麦仓储环节是生物性危害物产生的高风险环节,应对其危害物的风险水平进行有效监控和预警。风险评估技术正被大力推动并用于评估因接触食物中的生物、化学或物理危害物而对健康生活造成的潜在危害和相关风险。考虑到已有定性和定量风险评估方法的优缺点以及缺少直观明确的风险度量指标等问题,本实验以小麦仓储环节中菌落总数为评估对象,研究一种针对生物性危害物的风险评估方法。首先,建立可以适应不同生长环境的菌落动态生长模型;在此基础上,基于蒙特卡洛仿真对小麦仓储环节中菌落总数概率分布进行定量预测;最后,提出风险度量指标“危害度”,并基于该指标对小麦仓储环节中菌落总数风险进行定量评价。该风险评估方法可以为风险管理和决策部门提供实时、直观的风险评估结果,给风险防控提供理论支持。

集成改进AHP与XGBoost算法的食品安全风险预测模型:以大米为例

近年来,我国在食品质量安全管控方面已有较大提升,但伴随着食品产业规模的增大,检验需求量的增多,食品安全检测数据出现高维、复杂且非线性等特征,这些特征会导致定量分析数据利用率低,从而直接影响以数据为载体的风险预测模型的准确性。为提高风险预测模型的准确性,以食品安全检测数据为基础,提出了一种集成层次分析法与极端梯度提升树算法的食品安全风险预测模型,并通过食品安全限定指标对集成模型进行优化改进,从而实现更高效准确的食品安全风险评估。研究以除港澳台外的全国31个省大米危害物检测数据为例,详细阐述了模型的使用方法,检验结果表明,该风险预测模型具有较强的平稳性与较高的准确性。研究旨在为食品安全监管部门评估决策提供一定的理论依据及参考。

基于蒙特卡罗仿真的湖库水质预测及富营养化风险评估方法

已有的水质预测研究通常是单值预测,并以此为依据分析富营养化状态,具有一定的偶然性和不确定性。结合水质动力学模型,提出了一种基于蒙特卡罗仿真的湖库水质预测及富营养化风险评估方法。在已知水质动力学模型水质指标和模型参数的先验分布基础上,利用蒙特卡罗仿真预测水质指标的演化过程,获得未来时刻水质指标取值的概率分布,实现水质预测。进一步,构造综合营养状态指数,结合水质指标预测结果,计算综合营养状态指数的概率分布和处于不同营养程度的概率,实现富营养化风险评估。仿真结果表明,该方法能够有效实现水质预测和富营养化分析,且考虑更加全面、准确,克服了单值预测结果带来的偶然性。

黑曲霉M00988菌株来源的降解赭曲霉毒素A羧肽酶基因的原核表达及其固定化

黑曲霉M00988菌株具有降解赭曲霉毒素A(OTA)的作用。为了提高天然菌株的降解效率,将黑曲霉菌株中解毒的关键羧肽酶cp基因进行克隆,并原核重组表达该酶。通过优化得到最优的表达条件为培养2.5 h后加入1 mmol/L IPTG,诱导温度28℃,诱导时间20 h。粗酶液经镍柱纯化后得到解毒能力达30.03μg/mg的电泳级重组羧肽酶。之后,采用AB-8大孔树脂作为吸附载体,戊二醛为交联剂对酶进行复合固定化,得到最优固定化条件为吸附时间12 h、吸附温度37℃、戊二醛质量分数0.35%、交联时间1 h、交联温度25℃。固定化酶与游离酶相比,酶对底物的亲和力虽有所下降,但酶促反应最大速度(Vmax)没有显著下降,催化效率基本一致,表明对该酶进行吸附-交联复合固定化效果良好。对固定化前、后酶的二级结构的研究表明:酶经固定化后,α螺旋和无规则卷曲的含量有所上升,β折叠显著下降,β转角变化不明显。这说明酶经固定化后,部分β折叠链内氢键断裂,转变成为无规则结构或α螺旋结构,导致固定化酶对底物的亲和力较之前有所下降,而其Vmax与游离态酶基本一致,因此固定化酶与游离态酶的催化效率基本一致。本研究为羧肽酶降解OTA在工业上的固定化应用奠定了基础。

基于宏基因策略的新颖木聚糖酶基因cbxynA克隆及其重组酶酶学性质

研究构建了库容量约为1.3×10^4个克隆子且外源片段的总长为30Mb的土壤宏基因组文库。基于功能策略,从文库中筛选到分解木聚糖底物的阳性克隆子。该克隆经序列分析发现一个822bp的潜在的编码木聚糖酶基因(cbxynA)的开放阅读框,其编码的氨基酸序列与来自古细菌属编码的木聚糖酶的相似度最高仅为45%,说明该序列为一条未知的新序列。cbxynA在大肠杆菌中的重组表达产物的分子质量为29ku,与预测结果一致。对其原核表达条件进行优化,结果表明:质粒在培养5h后加入0.7mmol/LIPTG,23℃下诱导25h后表达,木聚糖酶活力为52U/mL,较初始值提高4.3倍。而重组酶(CBXYNA)最适pH和最适温度分别为5.2和55℃。金属离子Na^+、K^+、Li^+、Ca^2+能提高该酶的酶活,而另外一些金属离子如Mg^2+、Mn^2+、Zn^2+、Fe^3+、Al^3+、Cu^2+能抑制其活性。该酶以水溶性玉米芯木聚糖、燕麦木聚糖、水不溶性木聚糖为底物时,其相对酶活力分别为162%,139%,74%。