单宁酸纯化技术的研究开发

研究了活性炭吸附、冷冻澄清、溶剂萃取、大孔树脂吸附等单元纯化方法以及多元组合纯化方法对单宁酸的纯化效果.确定了适用于制备墨水单宁酸、染料单宁酸、药用单宁酸、食用单宁酸、酿造单宁酸等高纯度单宁酸系列产品的纯化工艺技术路线,并成功应用于生产,建成了生产线,产品质量符合相关标准的要求.     

高纯度单宁酸制备技术的研究与应用

通过用5种大孔吸附树脂进行吸附条件和效果的实验研究,确定选用D101和AB-8树脂为吸附剂制备高纯度单宁酸.确定了上柱液浓度、树脂对单宁饱和吸附最以及吸附分离操作的工艺条件.在实验室研究基础上,用AB-8和D101两种大孔吸附树脂进行了生产性试验.结果表明,产品的单宁酸质量分数≥98%,没食子酸质量分数≤1.0%,符合食用单宁酸的质量要求,可用于酿造过程.     

配电网故障区段定位的改进矩阵算法

针对馈线终端单元(FTU)与配电网自动化主站通信中断影响故障区段定位的问题,提出一种配电网故障区段定位改进矩阵算法。该算法根据FTU通信状态与配电网拓扑构建FTU属性矩阵,动态建立网络描述矩阵,最后结合FTU故障信息,提出了配电网故障定位的改进矩阵算法。该算法可根据FTU的通信状态实时更新网络描述矩阵,判据结构简单、形式统一、计算量小,能够实现配电网故障区段的准确定位。     

寒地柴胡引种及配套栽培技术

柴胡作为一种中药材,在人工培育种植过程中,需要加强对各个环节的关注。文章从柴胡种植要点、越冬管理以及采收加工三个方面对寒地柴胡引种及配套栽培技术进行详细的分析和介绍,对提高寒地柴胡种植产量和质量具有重要价值。     

我国纤维素乙醇生产技术的专利研究近况

木质纤维素是地球上现存量最大的生物质资源,利用该类原料生产燃料乙醇是木质纤维素类生物质工业化的一个重要方向。选取纤维素乙醇生产工艺中的原料预处理、水解糖化、乙醇发酵,以及废水处理等关键技术点,利用专利文献的检索与分析方法,介绍了不同关键技术点的专利研究近况,旨在全面了解纤维素乙醇生产技术国内发展现状,从而为该项技术的研究方向和产业发展提供一定的专利参考信息。     

基于概念匹配的中文问答处理模型核心问题探讨

为了解决问答处理系统中的语义模糊问题,提高问答处理的性能,研究人员尝试采用概念作为系统处理的对象,而不再是语言表层符号,然而,在引入概念进行处理的同时引来了一些新的问题,如概念的抽取、概念关联计算以及特定于问答系统的问题理解、问题求解、答案生成等问题。在概念抽取、概念关联计算方面,已有一些比较成功的算法。本文将在此基础上,针对实现这样一个问答处理系统所存在的一些未涉及的核心问题进行一个探讨,同时提出解决以上问题的方法。实验及实际应用表明基于所提出算法的概念问答系统具有较强的性能,系统总体自动处理准确率将近达到40%。在实际应用中也表现出较高的应用价值。     

钢铁企业能耗预测系统的设计

基于湘钢历年每月总能耗数据,运用BP神经网络算法建立数学模型,用M ATLAB作为后台数据处理工具,用VB与M ATLAB的混合编程开发了钢铁企业能耗预测系统。预测值与实际能耗量的相对误差很小:最大相对误差为3.016%,最小相对误差仅为0.084%,平均相对误差为1.336%,系统具有较好的预测效果。     

HNC问答处理系统关键算法研究

HNC问答处理系统是一种崭新的问答处理模式，与传统的问答处理系统相比，它把对语言的处理深入到语言概念空间中进行，以求尽可能地减少语言中的同义和多义模糊。本文在介绍HNC问答处理系统整体构架的同时，设计和实现了问答系统中的3个关键算法，服务于问答系统的不同阶段处理需要。实际应用表明，在这些算法指导下的HNC问答处理系统具有良好的问题处理能力。     

一种基于语义分析的汉语语音识别纠错方法

汉语语音识别的研究越来越重视与语言处理的结合,语音识别已经不是单纯的语音信号处理。N-gram语言模型应用到语音识别系统中,大大增强了系统的正确率和稳定性,但它也有其自身的局限性,使得语音识别出现许多语法和语义的错误结果。本文分析了语音识别产生语音和文字方面的错误的原因和类型,在概念层次网络语言模型的基础上提出了一种基于语句语义分析和混淆音矩阵的语音识别纠错方法。通过三个发音人、5万字的声音语料和216句实验语句的纠错测试,本文的纠错系统在纠正语义搭配型错误方面有比较好的表现,可克服N-gram语言模型带来的一些缺陷。本文提出的纠错方法还可以融合到语音识别系统中,以便更好地为语音识别的纠错处理服务。     

一种基于语言概念空间聚类的信息检索方法

提出了一种以语言概念空间中的概念为聚类对象的信息检索方法以及适合于该方法的聚类算法。该聚类算法通过曲线拟合技术来实现文本的自动阈值确定和聚类划分，并最终通过聚类间的迭代和结果修正来完成整个聚类过程。概念的引入为解决词语的同义、多义问题提供了有力保障。实验表明，采用该方法的信息检索系统，与Jelinek-Mercer、k-means模型相比有较高的准确率和召回率，效果理想。