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作为畜禽屠宰的副产物,动物骨因其丰富的蛋白质和广阔的深加工利用的发展前景而成为当今环境、农业和能源等领域的研究热点.受自身骨骼结构和综合利用技术的制约,骨骼的深加工利用率不足2%,造成了严重的资源浪费与环境污染.蛋白水解作为蛋白质资源深加工领域最有效的技术手段,可实现大宗蛋白质资源的高效回收利用;而蛋白水解物优异的溶解性、可降解性、生物相容性和独特的生物功能活性使其具有开发高值材料的潜力.随着石化资源的短缺和人们健康环保意识的增强,人们对环保型可再生型新材料的需求逐渐迫切,而畜禽骨蛋白质材料的开发利用紧密结合国家新型战略产业——生物制造业,将促进农副产品加工业的持续健康发展.针对畜禽骨蛋白质材料化开发利用的发展历程及当前的研究热点,本文阐述了絮凝剂、粘结剂、可降解塑料、表面活性剂、医用材料等近年来研究较广的畜禽骨蛋白质材料化利用途径,并总结了各种利用途径的应用效果和局限性;同时,总结分析了现今利用蛋白水解物开发新型材料的相关理论及研究成果,为开发畜禽骨蛋白质材料提供了理论支持;最后,基于目前生物基材料的发展趋势及畜禽骨深加工技术的难点问题,客观展望了畜禽骨蛋白质材料的制备及应用发展方向. 相似文献
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目的研究蛋类礼盒包装结构的缓冲性能。方法以蛋类尺寸为基础,建立可发性聚乙烯(expandable polyethylene. EPE)缓冲单元结构和组合结构,进行静态仿真分析和实验验证,比较结构在形状、叠合层数、组合形式等参数变化时的载荷与位移。结果结构层数变化相同时,单元结构的极限载荷从143N增加到236 N,组合结构的极限载荷从224 N增加到476 N,均呈近线性增长。结论蛋类礼盒包装中,组合结构的承载能力优于单元结构,通过单元结构的组合,可满足不同蛋类的包装要求。 相似文献
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随着个性化推荐技术的发展,推荐系统面临着越来越多的挑战。传统的推荐算法通常存在数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对以上问题,提出了一种融合时间隐语义填充和子群划分的推荐算法[K]-TLFM(Time Based Latent Factor Model Integrated with [k]-means)。该算法利用融合时间因素的隐语义模型对原始用户物品评分矩阵缺失项进行填充,避免了用全局平均值或者用户/物品平均值补全矩阵带来的误差,有效缓解了数据稀疏性问题,同时融合时间因素有效地刻画了用户偏好随时间的变化;完成评分矩阵缺失项填充后,基于二分[k]-means聚类算法将偏好、兴趣特征相似的对象划分到同一个子群中,在目标用户所属的子群中基于选定的协同过滤算法为用户产生推荐列表,提高了推荐效率和准确性。在MovieLens和Netflix数据集上对该算法的推荐性能进行了对比实验,结果表明该算法具有更高的推荐精度。 相似文献
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针对为数较多的测试用例增加了回归测试成本的问题,提出一种基于弱变异准则的测试用例约简方法。首先,基于弱变异准则获得测试用例和变异分支关系矩阵;然后,重复约简4种无效测试需求和子集测试用例;最后,结合人工鱼群算法选择当前最优测试用例,并且交替执行简化和测试用例选择操作直至覆盖所有测试需求。该方法针对6个经典程序与贪心算法和HGS算法相比,基于弱变异准则并且不改变或稍微改变变异评分的条件下,约简率分别提高了73.4%和8.2%,且耗时分别降低了25.3%和56.1%。实验结果表明,所提方法在回归测试中可有效约简测试用例,降低测试代价。 相似文献
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针对掌脉轮廓不清晰,图像对比度低、亮度低,进而导致识别性能降低的现象,提出一种自适应融合的手掌静脉增强方法。首先,基于暗原色先验(DCP)去雾算法,根据掌脉图像变异系数自适应选择去雾系数,得到DCP增强图像,并且基于部分子块重叠直方图均衡(POSHE)算法得到POSHE增强图像;然后,将图像分为16个子块,依据图像灰度均值与标准差确定各子块权重;最后,根据各子块权重对DCP和POSHE增强图像进行自适应融合,得到最终增强图像。该方法既保留了DCP算法在增强图像对比度和亮度的同时不引入明显噪声的优点,又保留了POSHE算法在增强图像对比度和亮度的同时不损失局部细节的特点;同时,两者的自适应融合既解决了DCP图像阴影部分掌脉缺失现象,又削弱了POSHE产生的块效应。在对两个公开库和自建库分别进行的实验中,三个数据库的等错误率分别为0.0004、0.0472、0.0579,识别率分别为99.98%、94.27%、92.05%。实验结果表明,与现有的图像增强方法相比,该方法降低了等错误率,提高了识别精度。 相似文献
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在受到陀螺效应、动框架效应等影响后产生的磁力非线性问题是磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)高速转子位置精度下降的主要因素。为解决以上问题,提高转子位置精度,本文分析了转子所受磁力的特性,建立了转子系统非线性动力学模型,提出了神经网络滑模控制方法。设计滑模控制律,采用径向基函数神经网络逼近控制律中的非线性模型,自适应算法根据误差在线调整神经网络的权值,同时可以保证整个系统的稳定性。仿真和实验结果表明,所提出方法的转子位置精度达到99%,稳态误差为0.000 2 mm。神经网络滑模控制可以实现MSCMG转子系统的高精度位置控制。 相似文献
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