熟肉制品中苯甲酸钠和山梨酸钾的快速同时测定

建立一维混合紫外-可见光谱快速同时测定市售肉类熟食中苯甲酸钠和山梨酸钾含量的方法。首先进行分析模型数据库建立,包括苯甲酸钠和山梨酸钾的标准紫外-可见光谱数据库和样品本底数据库的建立。采集肉类熟食品样品提取液的紫外-可见光谱,调用分析模型数据库,基于向量-子空间夹角判据可同时计算肉类熟食品中苯甲酸钠和山梨酸钾的含量。实验结果表明,快速测定方法与高效液相色谱对比,相对误差小于12%,方法回收率在97.20%～107.60%,相对标准偏差小于3%,定量检测中效果良好,可应用于其他多组分复杂体系的快速检测分析。     

基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

针对命名数据网络(NDN)架构中多数缓存策略的冗余与低效问题,提出一种基于节点介数与边缘内容流行度的缓存放置策略BEP。结合节点的介数中心性与内容的动态流行度,同时考虑缓存的过滤作用,将最流行的内容放置在最重要的节点上,以高效利用稀缺的缓存资源。仿真结果表明,与经典NDN缓存策略LCE、LCD相比,BEP能有效提高缓存命中率,降低服务器负载。     

一种Hawk节点仪器重道的查找方法

本文以Hawk节点仪器实际数据合成过程中出现重道为例,研究其合成过程及合成结果。阐述了两种产生重道的情况,通过分析数据合成的原理,总结出一种查找重道的方法,以保证合成资料的准确性。     

基于INTLBO-SVR的低压断路器热脱扣时间预测

热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

基于SVM的电压扰动识别研究

针对电力系统中出现的电压暂升(暂降、暂断)以及谐波、电压脉冲和电压闪变这六种常见电压扰动进行建模,将特征量输入到SVM进行电能质量扰动多类分类。首先采用相应小波包分解算法将电能质量中某一频段内的信号分解到特定频段上,其次在这些特定频段上提取特征向量,最后针对该特征向量构造相应支持向量机分类器。结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。