基于遗传算法的虹膜卷缩轮提取方法

卷缩轮(Autonomic Nerve Wreath,ANW)是虹膜诊断学中一个重要的诊断标志.而如何提取易受光斑、色素斑及睫毛等干扰影响的卷缩轮在目前仍是一个难题.本文提出了一种基于遗传算法的虹膜卷缩轮提取方法.该方法以区域点密度作为适应度,并通过轮盘赌来选择最优个体,比较相邻两染色体间基因适应度来进行父本的选择.实验结果表明提出的方法能有效避免光斑、色素斑及睫毛等信息的干扰,提高了算法的搜索效率和准确率,提取出的卷缩轮与实际的卷缩轮较一致.     

GSM-R SIM卡适应铁路运输的改造

文章对SIM卡适应我国铁路应用业务作了深入的研究，针对目前铁路的应用需求，开发研制出了适合我国铁路业务需求第一张国产专用SIM卡，并在铁路应用中发挥了不可忽视的重要作用。     

烟草及烟草制品中硝酸盐/亚硝酸盐流动分析模块的建立

[目的]组建流动分析模块,并用于检测烟草中硝酸盐/亚硝酸盐的含量.[方法]收集可用材料、配件组装模块,然后对样品以及标准物质进行检测,确定其重复性、回收率、检测限,以验证模块可用性.[结果]通过反复改进组装模块,对多个烟草样品硝酸盐/亚硝酸盐含量分别测定多次,测定模块重复性,结果RSD<2.92%;向样品中加入标准溶液测定回收率,回收率为97.2%～104.9%.[结论]组装模块能够满足烟草及烟草制品中硝酸盐/亚硝酸盐含量检测需要,节省了新购仪器的费用,同时提高了现有仪器的使用率.     

抢跑面板项目 TCL加速产业链整合

TCL集团(000100.SZ)是国内综合家电龙头制造商之一,其彩电和手机业务曾为行业翘楚.但是,受国际化战略影响,TCL经营一度放缓.从去年以来,TCL大规模进行彩电业务转型和垂直整合,以及对相关业务单元进行战略重估,在未来1～2年内有望重归快速发展的道路,推动业绩快速增长.     

液相色谱法分析卷烟主流烟气中的挥发醛

为了快速准确地分析卷烟主流烟气中的低级醛酮类化合物,建立了通过装有2,4-二硝基苯肼(DNPH)衍生化试剂酸性溶液的装置捕集烟气,以吡啶为稳定剂,采用配有二极管阵列检测器的高效液相色谱仪测定卷烟主流烟气中的挥发性醛酮类化合物的方法。该方法的CV<5%,回收率>95%,并用外标法定量测定了7种牌号卷烟主流烟气中的5种醛酮类化合物。该方法操作简便、快速、重复性好、回收率高,适用于卷烟烟气中的醛类化合物的分析。     

深井泵工况判断方法简析及现场应用

目前对油井工作状况的判断方法比较单一,特别是抽油管漏失和深井泵的间隙漏失很难准确判断,且漏失量无法确定.运用示功图法计算油井漏失,能实现油井漏失的量化计算,并在现场应用中取得了较好的效果.该方法可以较好的指导油井挖潜工作,对油井管理及修井质量的检验具有一定指导作用.     

氟化铵-硝酸微波消解联合ICP-MS对烟用接装纸中7种元素含量的测定

采用电感耦合等离子体质谱法测定烟用接装纸中7种元素(铅、铬、镉、镍、汞、砷、硒)含量,为了降低传统前处理消解体系带来的安全隐患,建立了更为安全的氟化铵-硝酸微波消解体系,并考察了氟化铵用量、微波消解温度和消解时间对消解效果的影响。结果表明,最佳消解条件为:氟化铵0.75 mL,微波消解温度175℃,消解时间20 min。样品经氟化铵-硝酸消解后,进行电感耦合等离子体质谱测定,各元素检出限为0.007～0.044 mg/kg,样品加标回收率为90.1%～113.1%,相对标准偏差为0.29%～11.43%。采用氟化铵-硝酸消解体系前处理和传统硝酸/氟化氢/盐酸/过氧化氢消解体系前处理对实际样品进行测定,并对两种方法检测各元素值分别进行t检验分析,结果表明,各元素P0.05,两种方法无显著性差异。     

深井泵工况判断方法简析及现场应用

目前对油井工作状况的判断方法比较单一,特别是抽油管漏失和深井泵的间隙漏失很难准确判断,且漏失量无法确定。运用示功图法计算油井漏失,能实现油井漏失的量化计算,并在现场应用中取得了较好的效果。该方法可以较好的指导油井挖潜工作,对油井管理及修井质量的检验具有一定指导作用。     

烤烟烟叶部分化学成分与平衡含水率的相关性

为研究烤烟烟叶平衡含水率与其化学成分的相关性,测定了50个有代表性烤烟烟叶样品在不同温度、相对湿度条件下的平衡含水率及其部分主要化学成分指标,并对各平衡点下的平衡含水率与这些化学成分进行了主成分回归分析。结果表明:①对烟叶平衡含水率影响最大的化学成分为总糖或还原糖;②通过烤烟烟叶的部分化学成分能预测其在一定温湿度下的平衡含水率。     

NIR光谱法测定烟草中棕榈酸、亚麻酸及亚油酸

为了快速检测烟草样品中的棕榈酸、亚麻酸及亚油酸含量,采用偏最小二乘法(PLS)将242个烤烟样品的近红外光谱(NIR)及其棕榈酸、亚麻酸、亚油酸含量GC测定值进行拟合,建立了校正模型,考察了光谱预处理方法和光谱谱区范围对模型的影响,并进行了内部交叉验证和模型精度检验及30个测试样品的外部验证。结果表明:①多元散射校正法和7502~5442.3,4427.9~4246.7 cm-1,一阶导数法和7502~5442.3,4601.5~4246.7 cm-1,矢量归一化法和8724.7~5438.5,4427.9~4246.7 cm-1谱区范围分别适合棕榈酸、亚麻酸、亚油酸模型;②3个模型的平均相对精度分别为98.41%,97.84%,98.84%;③3个模型的预测标准偏差均小于5%,且NIR预测值与GC测定值不存在显著性差异。NIR光谱法适合批量烟叶样品中棕榈酸、亚麻酸及亚油酸含量的快速分析。