浅议热熔道路标线施工工艺及质量控制

结合临午公路改建工程较详细的对热熔标线的施工工艺进行了论述,并提出质量控制方法,针对工程中出现的质量缺陷进行了原因分析,采取了相应的质量控制措施,以确保标线质量满足标准要求,进而保证道路交通安全。     

战时维修保障装备数量规模求解问题研究

从战时装备损坏规律入手,基于Lanchester方程对战时装备受击损坏率进行了预测并结合技术损坏率给出了装备战时损坏率的预计公式。根据维修保障活动的特点,将维修保障任务分解为基本工序,在此基础上计算各种维修保障装备的任务量。最后根据装备损坏的阶段性特征,提出了面向任务的定量化的科学合理的维修保障装备数量规模求解方法。     

测定还原型抗坏血酸植物组织膜电极的研制

<正> 一、前言 测定抗坏血酸的生物催化膜电极已有多种,它们都是由固相化的抗坏血酸氧化酶和原电极组成的酶电极。纯酶不易获得,价格也较昂贵,因此这类生物催化膜电极难以在国内推广应用。自从酶电极的一种衍生型——组织膜电极问世以来,引起了生物传感器研究者的极大兴趣,特别是1981年首次报道的植物组织膜电极的     

基于相关性和SVD技术的盲隐写分析算法

针对图像分块离散余弦变换(DCT)域加性噪声隐写和基于奇异值分解（SVD）技术,提出了一种新的盲隐写分析算法。分析研究了载体图像和掩秘图像统计特征,建立了能够全面反映DCT系数相关性的数学模型;采用SVD技术提取图像特征,构建特征向量和盲隐写分析判决函数。试验结果证明：该算法检测可靠率在90%以上,综合性能比一般的隐写分析方法有明显提高。     

基于邻域相关性MC模型的空域隐写检测算法

空域隐写作为最常用的隐写方式之一,对其进行隐写分析具有较高的实用价值。空域隐写破坏了图像的邻域相关性,通过分析其在隐写前后发生的改变,能有效检测图像是否进行了隐写。如何对邻域相关性进行量化分析成为问题解决的关键。通过对图像邻域相关性进行MC建模,提出了一种有效的空域隐写检测算法。该算法在相关性MC模型的基础上提取出相关性量化矩阵,分析了其在隐写前后发生的变化,并提取出相应的检测特征。最后,以Fisher分类器作为检测分类器进行了检测实验。实验结果表明该算法能有效检测多种空域隐写算法,其平均检测率达到85％以上。与其它空域隐写检测算法相比该算法具有更好的适用性。     

基于改进遗传算法的防空导弹分队WTA问题求解

针对以往防空作战中目标分配模型精度差、求解方法效率低的问题,建立了基于射击综合优势和目标威胁度的目标分配数学模型,其中目标威胁度评估综合运用了灰色综合关联度和改进的层次分析法,提高了结果的精度.并且采用改进的混沌蜜蜂双种群进化遗传算法对该模型进行了求解,改进的地方主要有:采用轮盘赌选择与最优保存策略相结合的选择操作,采用了算术交叉方法等.实验结果表明,应用文中的遗传算法求解防空导弹作战中目标分配问题,与传统算法相比,无论是在优化性能还是在时间性能上,都具有更好的效果.     

基于Agent的面向DSS的模型库系统研究

智能性是决策支持系统未来的发展方向,为了提高决策支持系统模型库的智能性,文章将Agent的智能性融人到模型库系统中,提出了一种基于Agent的模型库系统构建方案。主要研究基于Agent的模型表示、模型选择和模型组合技术,模型库系统的架构方案及各功能Agent模型,详细阐述了模型库系统各部分的工作原理,并在JADE平台完成了模型库系统原型的开发。实验证明：所设计的基于Agent的模型库系统能很好的解决模型表示、模型组合和模型选择问题,比传统模型库系统具有更高的智能性。     

发酵温度对梨酒品质的影响

发酵温度会影响梨酒发酵过程中微生物的代谢，进而影响梨酒的香气和质量。本文以库尔勒香梨为原材料，分别在8、13、18及23℃发酵温度下进行梨酒酿造，发酵完成后对梨酒的基本理化指标、色度和褐变度进行测定，采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术（headspace solid phase micro-extraction gas chromatography mass spectrometry, HS-SPME-GC-MS）进行定性和半定量，研究发酵温度对梨酒品质的影响。结果表明：较低发酵温度ULT组（8℃）和LT组（13℃）梨酒酸度低、褐变度低、亮度高，酒体更澄清透明。梨酒中共鉴定出挥发性物质28种，其中酯类12种，醇类8种，酸类4种，酚类1种，烷类3种。在13℃下生产梨酒的酯类物质含量最高，为3150.30μg/L，特征香气物质辛酸乙酯含量最高，可达1939.45μg/L；同时感官评分最高，为83.7分，为梨酒适宜的发酵温度。综上，在13℃发酵具有改善梨酒品质的潜力。     

基于MCM的block-DCT域盲隐写分析算法

针对block-DCT域隐写,基于马尔可夫链模型(Markov Chain Model,MCM),提出了一种新的盲隐写分析算法。该算法分析研究了DCT系数的分布特点和统计特征,采用隐马尔可夫树(Hiding Markov Tree Mode,HMT)模型,实现了载体图像的预测;基于MCM构建二阶马尔可夫经验转移矩模型,捕捉块内和块间DCT系数的相关性,提取经验转移矩阵对角元素作为特征向量,构建特征向量夹角作为检测秘密信息是否存在的依据。实验结果证明:该检测方法比普通的隐写算法具有较高的可靠性和较好的综合性能。