取代基对PBDB-T分子光电性质的研究

主要采用密度泛函理论研究氟和氯取代基对PBDB-T材料的键长、轨道能级和吸收光谱的影响。分析表明，氟原子取代时，分子结构比氯原子取代时的结构更稳定，取代位置也会影响分子结构的稳定性。氟原子取代基会导致吸收光谱的吸收峰发生红移。     

基于小波变换阈值方法的地震信号去噪研究

提高地震信号的信噪比,对地震勘探数据的处理具有非常重大的意义。小波变换能把信号分解在多个尺度上,不同尺度上的小波变换系数代表原信号在不同分辨率上的信息。地震能量主要集中在信号的低频段,利用信号在不同的尺度上进行小波分解,可以进行地震信号的去噪处理。     

胁迫萌发对青稞籽粒中β-葡聚糖和γ-氨基丁酸含量的影响

本文以青稞种子为原料,采用金属离子、亚硒酸钠和低温胁迫等处理方式,研究不同胁迫方式对青稞籽粒中主要功能性成分β-葡聚糖和γ-氨基丁酸(GABA)含量的影响。实验结果表明：随着发芽时间的延长,青稞籽粒发芽后β-葡聚糖含量呈下降趋势,GABA含量呈现先增加后减少的趋势。5种金属离子(Fe_²⁺、Fe_³⁺、Cu_²⁺、Mg_²⁺、Zn_²⁺)胁迫萌发青稞籽粒,有利于β-葡聚糖的降解,且抑制了GABA积累。亚硒酸钠胁迫萌发青稞籽粒中β-葡聚糖、GABA含量低于对照组,表明亚硒酸钠促进了β-葡聚糖的降解,且不利于GABA 的积累。低温-20℃胁迫青稞籽粒发芽后,其β-葡聚糖和GABA含量均比15℃和低温5℃组高。因此,低温-20℃胁迫有利于抑制青稞籽粒中β-葡聚糖降解,同时促进了GABA的富集。     

面向动态MRO活动的SBOM演化研究

为了解决静态服务物料清单(Service BOM,SBOM)不能实时反映动态维修、维护和大修(Maintenance, Repair and Overhaul, MRO)服务过程的问题,针对动态MRO业务中不同的管理需求和服务需求,设计了面向产品服务生命周期的SBOM演化模型。通过分析批次产品、单件产品以及单次MRO服务三类管理需求下SBOM结构的差异性,从装配位置、供应商和MRO任务角度,对SBOM的节点和节点间约束进行分类并给出定义,建立不同类型SBOM的演化关系模型。基于MRO服务需求对通用SBOM和实例SBOM节点的变更影响,描述了SBOM在动态服务过程中的两种变更类型以及每种变更类型下的节点状态,构建随时间而变化的SBOM动态演化模型。最后,以某型号机车转向架为例验证了演化模型的可行性,并基于节点追溯目的提出两种MRO服务追溯机制,大大提高了机车MRO服务中动态数据信息的管理和追溯能力。     

基于语义文法的地理实体位置关系的获取

地理信息与数据是客观知识世界的重要组成部分。研究如何从大量非结构化的信息中自动抽取地理实体位置关系具有重要意义。提出一种基于语义文法的地理实体位置关系获取方法,该方法可准确地从网页文本中获取多个地理实体之间的复合位置关系。首先,设计一种反映地理实体位置关系的语义文法GeoRSG。GeoRSG反映了地理实体位置关系的层次分类关系,并采用基于规则的方式刻画地理实体位置关系在文本中的语言表达方式。然后,实现地理实体位置关系解析器GeoRSG Parser。该解析器利用GeoRSG对文本进行解析,获得谓词表达形式的位置关系知识。实验结果显示,该方法从1000条语句中获取了81条三元和816条二元地理实体位置关系,并且取得了88.85%的正确率。     

油田作业现场云端智能监控系统

随着数字化油田建设步伐的不断加快,云端智能视频监控在油田作业现场的应用成为一个热点问题.油田作业现场现有的视频监控系统,架构上存在客户端部署困难、系统拓展性差等缺陷,智能检测上主要依靠视频监控被动监视的方式来应对现场存在的安全隐患,对于监控日志数据不能有效的存档管理以及进行综合分析.本文首先针对油田作业现场实际需求,考...     

发芽青稞辅助降血糖和降血脂功效研究

以自发性Ⅱ型糖尿病小鼠(T2DM)为受试对象,给予分别添加了10%青稞和5%,10%,20%发芽青稞的高热能饲料,研究青稞和发芽青稞在降血糖、降血脂方面的活性。结果表明:5%,10%,20%发芽青稞均能降低T2DM的空腹血糖、胰岛素水平、胰岛素敏感指数、血清总胆固醇、低密度脂蛋白和载脂蛋白B含量,提高卵磷脂胆固醇酰基转移酶活性,提高载脂蛋白A含量,从而缓解小鼠体内糖脂代谢紊乱。     

基于三维人体测量技术的合体式男装袖窿结构研究

以合体式男装的袖窿结构为研究对象,通过非接触式三维人体扫描仪采集臂根围、臂根前后宽等相关部位的数据,并进行配对样本t检验、探索分析、相关分析和回归分析,总结出相关部位的比例关系.结合相关部位的动态分析,重点探讨了影响袖窿结构的两大关键部位——窿门宽和袖窿深并总结出相应的算式,可使合体式服装推板过程中常出现的大号服装袖窿过深的问题在一定程度上得到缓解.     

面向学位服照片生成的虚拟试衣方法

为了解决现有虚拟试衣方法不能适用于学位服的问题,提出一种面向学位服照片生成的虚拟试衣方法。该方法首先对由服装变形模块和虚拟试穿模块构成的基于图像的虚拟试衣网络进行训练,将人像与学位服图像通过训练后的网络生成试衣结果。随后,将生成的学位服试衣结果通过背景融合模块与特定背景进行合成。实验过程中,本文构建了一个新的学位服与长裙的数据集。从实验结果来看,本文提出的算法能够在很大程度上减少原人像中衣服对学位服试穿的影响,能够较好地完成学位服的试穿工作并生成较为理想的试穿结果。     

基于改进FP-growth算法的售后服务数据挖掘

针对产品在保养、维修等售后服务过程中产生海量数据,但对这些数据分析匮乏的问题,首先从售后服务角度对数据进行整理,构建结构化的售后服务数据集;然后对利用FP-growth算法挖掘售后服务数据时FP树构建效率低和生成频繁项集相关性低的问题进行优化,提出一种改进FP-growth算法;最后通过实验分析,表明改进FP-growth算法能有效提高售后服务数据的关联规则挖掘效率与规则相关性,能够获取服务质量的关联规则知识。