基于云服务的食品安全监理实时化研究

为了及时发现食品安全问题,降低食品安全问题的发生率,从食品供应链角度出发,通过对影响食品安全的各要素分析,利用蝙蝠算法优化的Elman神经网络,并结合Storm云服务平台,构建了食品安全监理实时分析预测模型,对食品安全数据实时分析。通过对该模型的建模分析,形成有效的食品安全实时监理机制,期望能进一步降低食品安全隐患。

基于蝙蝠算法的信息工程监理多目标优化研究

为了优化信息工程监理过程中的多目标问题,通过对各目标权重分配方法的改进,构建针对各监理阶段的多目标控制优化模型,采用蝙蝠算法对其进行求解,并同粒子群算法比较,仿真结果表明,该算法能够适用于对信息工程监理多目标优化问题的最优解的搜索且优于基本粒子群算法。

基于storm云平台的电力信息系统实时监理的研究

为解决电力信息系统工程监理质量控制过程中各要素不能实时处于受控状态的问题,利用蝙蝠算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化,并结合storm云平台,构建了电力信息系统工程监理实时分析预测模型。通过案例分析与标准的Elman神经网络模型对比,表明该模型具有更高的预测准确度和较快的收敛速度,能够有效地应用于电力信息系统工程监理质量控制中。

基于云模型和K-means聚类的蝙蝠优化算法

为了改善蝙蝠算法在函数优化中稳定性差,易陷入局部最优的问题,利用云模型随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种蝙蝠优化算法,根据个体适应度值,利用K-means聚类算法把种群划分为三个区域,分别采用不同的频率生成策略,使算法既能稳定的控制搜索空间范围,又能避开局部最优解,同基本的蝙蝠算法比较,仿真结果表明,该算法在函数优化问题中具有较高的精度和较快的搜索速度.

粪产碱杆菌AF01产可溶性胞外多糖发酵条件的优化

粪产碱杆菌(Alcaligenes Faecalis)AF 01产可溶性胞外多糖(EPS),本文采用单因素和正交实验设计,对其进行发酵优化研究。实验结果表明,最优发酵培养基:蔗糖50 g/L,KNO_3 1.1 g/L,酵母膏0.5 g/L,Ca CO_3 15 g/L;最优发酵条件为:发酵时间4 d,初始pH7.0,接种量为2.5%,转速200 r/min,温度30℃。在此条件下,该菌株可溶性胞外多糖的产量有了极大的提高,达到10.8 g/L,为该胞外多糖的规模化生产提供了重要的参考。

老年呼吸道感染患者的护理体会

目的:研究老年呼吸道感染患者的护理方法及效果。方法:选取的研究对象为2015年7月至2016年7月期间收治的老年呼吸道感染患者80例,将所有患者通过计算机随机分为两组,每组40例。一组患者实施常规护理(对照组),另一组采用综合护理干预(观察组),对比两组老年呼吸道感染患者的临床症状改善情况和住院时间。结果:观察组老年呼吸道感染患者的临床症状改善情况和住院时间均优于对照组患者(P<0.05)。结论:综合护理能够有效改善患者的临床症状,缩短住院时间。

我学写字

小朋友，你写字的时候脑子里在想些什么呢？有一个小朋友在写字的时候，他的大脑里就会浮现出很多神奇的景象哦！你想知道是什么神奇的景象吗？怏来看一看这个小朋友的小诗吧!

荷叶圆圆

夏天来了，蜻蜓在碧绿的荷叶上跳着优美的舞蹈，粉嫩的荷花散发着迷人的清香……小朋友，快来写一写夏天的景物吧！

妈妈睡了

睡梦中的妈妈真美丽,睡梦中的妈妈好温柔,睡梦中的妈妈好累……小朋友,你仔细观察过妈妈睡着后的样子吗?快来写一写吧!