高效液相色谱法测试人工革中的偶氮甲酰胺

建立了高效液相色谱(HPLC)法测试人工革中偶氮甲酰胺的含量方法。样品经N,N-二甲基甲酰胺超声萃取,饱和氯化钠溶液盐析,高效液相色谱分离,紫外检测器检测。色谱柱TR C_(18)-A (250 mm×4. 6 mm,5μm),流动相100%纯水,流速1. 0 m L/min,柱温30℃,进样量10μL,检测波长275 nm,外标法定量。本方法线性范围在0～50 mg/L线性良好,线性相关系数0. 9999,回收率在85. 4%～97. 2%,相对标准偏差小于5%,方法检出限10 mg/kg。该方法简单可靠,灵敏度高,重现性好,能很好的应用于人工革中偶氮甲酰胺的检测。     

人工蜂群算法在FIR滤波器设计中的应用研究

FIR数字滤波器由于其严格的线性相位特性以及稳定性,使其在数字信号处理以及工程运算中得到了广泛的应用。人工蜂群算法是一种新型种群智能优化算法,有着较强的寻优机制。本文将人工蜂群算法应用于FIR线性滤波器的设计中,通过搜寻最优的频率采样点,以获得最大阻带最小衰减值,无限逼近理想滤波器。实验结果显示,该算法的应用是有效的。     

基于人工蜂群算法的双门限CRN网络攻击检测算法

为了提高认知无线电网络的攻击检测效果,提出一种基于人工蜂群算法的双门限认知无线电网络的攻击检测算法。收集网络中所有次级用户向融合中心发送的报告,对信号进行预处理并将信号传递至人工蜂群算法;蜂群的雇佣蜂阶段评估次级用户子集的适应度,观察蜂阶段根据解的相关信息开发可行解,选择最优的次级用户子集;观察蜂的结果传递回蚁群,并且更新蚁群的全局信息素值,蚁群对新解集进行开发操作。该算法结合人工蜂群算法与人工蚁群算法在全局搜索与局部开发之间达到平衡。仿真实验的结果显示,该算法实现了较高的检测率与较低的错误率,从而有效地优化了频谱利用率。