一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法

为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象，提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度，然后求出证据之间的支持程度，并确定折扣因子，最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明，改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。     

植物蛋白素肉原料与工艺的研究进展

为缓解肉类供给不足的压力,以营养价值较高的植物蛋白素肉产品替代传统肉类成为食品研究发展的新方向。然而,目前缺少对植物蛋白素肉的产品配方、加工技术、产品品质、消费者态度等的系统综述。因此,该文总结了植物蛋白素肉的组成成分及其对产品品质的影响,分析了植物蛋白素肉在加工过程中所应用的加工技术及在质构、颜色、风味、营养方面的品质现状,进而阐述了植物蛋白素肉的市场接受程度,以期促进植物蛋白素肉科学研究的进一步发展,并促进其产品市场的扩大化。     

菱铁矿直接还原-低阶煤提质一体化扩大试验

摘要：菱铁矿作为中国重要的铁矿资源，因具有“贫、细、杂”的特点，常规选矿工艺无法对其进行有效分选；此外，中国低阶煤通常被用作低级燃料直接燃烧使用，导致大气污染严重。因此，开发复杂难选铁矿石及低阶煤资源高效清洁利用新技术，将具有重要现实意义。以难选的低品位菱铁矿和难利用低阶煤为对象，开展菱铁矿直接还原与低阶煤提质一体化扩大试验研究。以神府烟煤为还原剂，在直接还原温度为1050℃，时间为120min，C/Fe质量比为250，脱硫剂配比为6%，干式磁选磁场强度为015 T，一段磨矿细度小于0074mm占50%左右，湿式磁选磁场强度为008 T，二段磨矿细度小于0074mm占90%左右，磁选磁场强度为0043 T的条件下，可获得直接还原铁（DRI）粉铁品位9103%、铁总回收率8133%的良好指标；同时每吨DRI固定碳质量分数为7611%的半焦产品产出率为1340kg，其质量达到工业及民用燃料兰炭Ⅰ级品标准。在煤基直接还原工艺中一步成功实现低阶煤半焦化提质和铁矿直接还原，不仅可制备电炉炼钢原料，还可以生产新型的清洁燃料半焦。     

车门铰链系统与车门下沉刚度的相关性

针对某型车门下沉问题,通过台架试验获得车门、铰链和车身等各单因素下沉量和车门绞链系统整体下沉量,对单因素下沉量与系统整体下沉刚度进行线性拟合分析,得到车门铰链系统各单因素与系统下沉刚度的相关度排序.对前、后车门分别选取相关度较高的单因素进行优化,最终改进方案的仿真和试验结果证明该方案可有效地提升车门下沉刚度.采用定量分析法可快速找出影响下沉刚度的敏感因素,并能够快速生成优化方案,为新车型设计提供参考.     

装配式钢筋混凝土框架结构体系研究

钢筋混凝土框架结构梁柱节点为刚接,装配式钢筋混凝土框架结构梁柱节点为铰接,为使装配式框架结构梁柱节点实现刚接,提出预制现浇组合柱及组合梁结构,预制梁与预制芯柱采用焊接连接,通过现浇外柱实现梁柱节点整体浇筑,从而形成刚性节点.     

含功效成分电子烟对动物模型止咳平喘作用研究

为考察电子烟作为功效成分递送器具的效果,选取L-薄荷醇、L-茶氨酸、丁香酚、木香烃内酯、西贝碱、菖蒲酮、7,4'-二羟基黄酮7种功效化合物和1种臭灵丹提取物,通过氨水引咳小鼠咳嗽模型和卵清蛋白(OVA)引喘大鼠哮喘模型,评价上述物质在电子烟中止咳平喘疗效.结果 显示:1)止咳效果方面.上述8种物质均减少了咳嗽模型小鼠的咳嗽次数,同时不同程度延长了咳嗽模型小鼠咳嗽潜伏期;2)平喘效果方面.上述8种物质对哮喘模型大鼠肺功能各指标均有改善,其中L-薄荷醇对呼气时间(简称"Te")、50％的呼气流速(简称"EF50％")有明显改善;L-茶氨酸对Te、最大呼气流速(简称"PEF")和EF50％有明显改善;丁香酚对PEF、EF50％和呼气量(简称"EV'")有明显改善;木香烃内酯对PEF和EV有明显改善;西贝碱对Te、PEF有明显改善;菖蒲酮对Te、PEF有明显改善;7,4'-二羟基黄酮对PEF和EV有明显改善;臭灵丹提取物对PEF和EF50％有明显改善;3)Model组大鼠存在明显哮喘病理改变:肺基底膜增厚并发生玻璃样变,相比Model组,8组接受功效型电子烟烟雾暴露的哮喘模型大鼠支气管哮喘均有改善.以上说明,电子烟作为具有止咳平喘功效成分的递送器具效果明显,这为功效型电子烟的开发提供了参考.     

甲哌鎓的合成新方法

以哌啶为原料,与多聚甲醛反应,然后雷尼镍催化加氢,再经过精馏脱水得到N-甲基哌啶,然后N-甲基哌啶与氯甲烷反应得到甲哌鎓,收率达到95％.探索了温度、压力、原材料、溶剂等对甲哌鎓收率的影响.     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

基于深度卷积神经网络的工业循环冷却水系统运行状态预测

工业循环冷却水系统运行状态预测是维护工业设备正常运行的重要保障。为此，提出一种基于深度卷积神经网络的智能工业循环冷却水系统运行状态预测方法。该方法根据工业循环冷却水水质特征，使用工业循环水在线仪表采集pH值、碱度、硬度、氯离子等实时数据，设计了深度卷积神经网络框架，在每层网络中加入Dropout层，以避免神经网络训练过拟合。利用某电厂的实际水质测量数据对该方法进行有效性验证，结果表明，该方法的预测结果准确率可达94%，且泛化能力良好，优于现有其他方法。