CTSA+B天然澄清剂用于神经痛口服液澄清工艺的研究

目的:研究CTSA+B天然澄清剂用于神经痛口服液澄清的最佳工艺。方法:以芍药苷含量、除杂率、药液澄清情况等为考察指标,采用单因素考察法,优选最佳除杂工艺条件。结果:优选出的最佳工艺条件为:提取液浓缩至1∶7(g∶m L)的浓度;CTSA+B天然澄清剂用量,按生药计B组分为1%(g/g);B∶A=2∶1;先B后A的次序加入;搅拌速度120 r/min;在80~90℃保温;时间4 h以上。结论:CTSA+B天然澄清剂用于神经痛口服液的澄清工艺,效果良好。

电力时间戳系统的设计

阐述时间戳是实现不可否认性的基础;简略介绍时间戳协议的请求、响应以及安全性考虑;提出电力时间戳系统的设计,包括客户端和服务端的证书签发、双方身份认证以及基于时间戳协议的实现。

基于Hopfield网的煤与瓦斯突出分类模型

针对原有Hopfield网学习算法的局限性,利用Hopfield网的非线性逼近能力来模拟煤与瓦斯突出中各指标的复杂非线性关系,通过联想记忆功能对煤与瓦斯突出进行分类。引入一种基于混合混沌法的学习算法,较快较好地训练了网络。将煤与瓦斯突出分类指标化分等级,进行编码,基于混合混沌法训练Hopfield网,建立煤与瓦斯突出分类模型。通过实验检验,证明了此模型的实用性。

基于混合混沌优化法的Hopfield网学习算法

提出了一个基于混合混沌优化法的Hopfield网学习算法。通过对Hopfield网权值不等式的处理,训练Hopfield网。利用混合混沌法的优点,即混沌的遍历性和禁忌搜索的“记忆性”和期望准则,有效地避免了局部最小解,克服了原Hopfield网学习的局限性,还能找到多个优化解。实验证明了该算法的有效性。

0.7CaTiO3-0.3Sm1-xAlO3陶瓷微波介电性能研究

采用固相反应法制备了0.7CaTiO3-0.3Sm1-xAlO3(CTSA,0≤x≤0.1)微波介质陶瓷,研究了Sm缺位对CTSA陶瓷的晶体结构、微观形貌以及微波介电性能的影响。结果表明,制备的CTSA陶瓷均为正交钙钛矿结构。少量的Sm缺位能够降低CTSA陶瓷的烧结温度,晶粒尺寸增加,同时气孔率增大,陶瓷的Q×f值也有显著提升。当x=0.025、烧结温度为1450℃时,CTSA陶瓷具有最佳微波介电性能:εr=45.2,Q×f=47280GHz和τf=+4.8 ppm/℃。

基于混合混沌优化法的BP神经网络算法

运用混合混沌优化法训练BP神经网络,构造了基于混合混沌优化法的BP神经网络训练算法,实例说明具有较高非线性逼近能力和应用价值。