麦芽品种多重荧光SSR标记指纹数据库的构建

为提高麦芽品种及纯度的鉴定效率,降低检测成本,利用SSR(simple sequence repeats,简单重复序列)荧光标记对24个麦芽品种进行核心引物筛选、多重PCR和指纹数据分析,构建适合麦芽品种鉴定的多重荧光检测体系。首先从前期筛选的多态性引物中选择12对引物进行组合设计,通过优化引物浓度、退火温度进行多重PCR体系构建,3个引物组合扩增成功。按照最少引物鉴定最多品种的指纹图谱构建原则,将引物HVM68、EBmag0007和Bmac755确定为品种区分的核心引物,每对引物平均产生8. 3个等位基因。利用3对核心引物构建麦芽品种指纹数据库,通过指纹编码可实现全部24个麦芽品种的快速区分。该研究建立了一种准确、快速、高通量的麦芽品种鉴定检测方法,为啤酒企业在麦芽采购和酿造配方研究上提供技术支持和质量保障。     

基于文本挖掘的石油市场风险时效性分析

石油作为影响全球经济发展的重要因素,其价格的波动受到多种因素的影响。为了全面地识别石油市场风险及其动态演化过程,本文利用爬虫技术抓取网络信息,经过文本预处理等操作,建立矩阵分解石油风险模型(Matrix Factorization for oil risk model, MFORM)。实证结果表明,MFORM不仅能准确地识别石油市场的供需基本面因素,也能鉴识期货市场、地缘政治、金融市场等非基本面的因素,同时可以分析石油市场风险的动态演变过程,描述风险的时效性,为进行石油市场风险管理,建立石油市场风险预测预警机制提供了有效的工具。     

老年人肠道乳酸菌的分离与鉴定及其来源发酵乳杆菌的遗传进化分析

首先对湖北襄阳和恩施地区的健康老年人肠道乳酸菌进行分离与鉴定，然后从中选择发酵乳杆菌（Lactobacillus fermentum）进行多位点序列分型（multilocus sequence typing，MLST）分析。结果显示，基于可培养方法，湖北襄阳与恩施地区老年人肠道乳酸菌可以鉴定为以乳杆菌属（Lactobacillus）为主的5 个菌属，15 个种。总的来说，发酵乳杆菌和唾液乳杆菌（L. salivarius）占老年人肠道源乳酸菌分离株总量的55%左右，表明人体肠道可以作为发酵乳杆菌的重要分离来源。基于8 个持家基因的MLST分析表明，25 株来源于肠道的发酵乳杆菌可以划分为25 个序列型，具有极高的遗传多样性；基于选择压力分析与phi-test，选用的8 个持家基因均受到纯化选择作用，且其中仅基因rpoB显著经历了基因重组事件；另外，基于Prim’s和goeBURST的进化分析表明，一半左右的肠道源发酵乳杆菌倾向于形成单独的分支，表明它们具有一定的宿主特异性，可能的原因是为适应肠道环境，这些发酵乳杆菌经历了有异于发酵食品生境的进化历程。     

异戊烯基聚氧乙烯醚分子量对聚羧酸超塑化剂单体序列结构的影响

采用不同分子量(500、1 200、2 400 g/mol)的异戊烯基聚氧乙烯醚(IPEG)大单体与丙烯酸在水溶液中经自由基聚合,得到不同分子结构的聚羧酸超塑化剂样品。测定了聚羧酸样品的分子量及分子量分布和聚羧酸超塑化剂分子的单体序列结构(AAA、AAE、EAE,其中A为丙烯酸,E为IPEG大单体),计算得到了不同样品中3种单体序列结构的比例组成,并测定了不同单体序列结构的聚羧酸分子在水泥颗粒上的吸附量和分散性能。结果表明,分子量为2 400 g/mol的IPEG制备的聚羧酸超塑化剂样品含有更多的AAA序列结构,分子量分布窄、在水泥颗粒上的吸附速率慢、吸附量低,对水泥颗粒有较佳的分散和分散保持能力。     

基于过程挖掘与复杂网络集成的制造过程资源建模与关键加工节点识别

为了解决多任务复杂制造过程中的工作流变异导致的流程和资源的不确定性,进而导致制造资源模型出现实时变化,提出了基于过程挖掘与复杂网络集成的制造过程资源模型,得到了流程与资源信息集成的资源复杂网络模型与分析方法。首先,从制造过程中实时产生的事件日志出发,提出了一种基于统计α算法的过程挖掘算法,解决了制造过程工作流重构问题,可实时发掘实际制造过程中的工作流模型。接着,通过集成过程挖掘算法和复杂网络理论,构建了集流程信息与资源信息于一体的资源网络模型,提出了资源节点与流程节点的关联性分析方法,识别制造过程中的关键加工节点。最后,结合一个复杂的锥齿轮轴-轴承套组件装配过程实例,全面验证了所提出方法在制造过程工作流重构、资源网络模型建模、资源特性分析与关键加工节点的识别上的有效性。     

基于蚁群算法的异步并行装配序列规划方法

为了提高复杂产品的装配序列规划效率,利用蚁群算法的并行性及其搜索过程的独立性,对装配序列进行异步并行求解。首先,调整产品结构树的装配层次关系,并基于多色集合理论(PST)对装配层次结构进行形式化表达,建立PS层次结构树;其次,基于"分治"原则,建立"全局并行、区域线性"的蚂蚁搜索策略,对PS层次结构树进行逐层规划和整合计算,实现装配序列的异步并行求解,并提高求解效率;然后,为了解决非线性装配序列表达方式问题,建立装配序列树模型及其自相关矩阵。最后,通过实例验证了异步并行装配序列方法的可行性与有效性。     

PRACH ZC根序列优化调整对网络性能的影响

网络KPI指标与参数配置有着密切的关系,本文对Prach ZC根序列规划、核查、优化方法进行研究,通过准确识别Prach ZC根序列不合理小区,快速分配根序列,有效解决Prach ZC根序列不合理带来的问题,实现网络质量提升.     

基于广义加扰的时域压缩扩频抗干扰能力增强方法

时域压缩扩频是继传统直接序列扩频之后写入通信传输标准的又一种新的扩频通信方式,其不仅具有抗频域窄带干扰的能力,还具有抗时域脉冲干扰的特点。在对时域压缩扩频与传统直接序列扩频特性对比分析的基础上,针对该类信号抗同周期宽带干扰能力不足的问题,通过广义加扰来消除其频域离散化线谱特征,在保持其原有抗干扰性能的基础上增强了对周期性干扰的抵抗能力,并通过压缩信号重复次数的调节实现了扩频增益的灵活控制。仿真结果验证了理论分析的正确性与有效性,不仅为时域压缩扩频通信的抗干扰性能提升和自适应抗干扰通信传输提供了重要理论指导,也为该类信号的工程优化应用提供了重要参考。     

基于语义网技术的海量数字档案智能挖掘方法

在海量数字档案智能挖掘中,以往使用的方法局限于简单的电子化数据,难以发现档案数据间的潜在逻辑,导致挖掘方法关联性不强.为此,本文设计了基于语义网的海量数字档案智能挖掘方法,利用电子资源聚合框架将数字档案资源聚合在一起,实现语义的关联,并在此基础上,构建具有知识关联网络的数字资源知识库,提供语义理解和资源共享,将知识库看作数据样本,通过决策树算法挖掘出用户所需的数据,返回给用户.实验结果表明,设计的基于语义网技术的海量数字档案智能挖掘方法支持度和置信度更高,数据并发性更强,说明该挖掘方法的关联性更强,在实际应用中能够满足用户需求.