澜沧江流域不同茶区晒青茶品质比较

为深入了解云南澜沧江流域不同茶区晒青茶的品质差异，选取比较澜沧、双江2个茶区的24个乡镇晒青茶样，采用感官审评与品质理化成分检测，分析不同茶区晒青茶主要理化成分和感官品质方面存在的差异。结果表明：澜沧、双江2个茶区晒青茶的茶多酚平均值分别为24.43%、23.18%；游离氨基酸平均值分别为2.72%、3.97%；咖啡碱平均值分别为4.90%、4.48%；水浸出物平均值分别为45.67%、44.29%；酚氨比均值分别为9.40、6.07。澜沧、双江2个茶区不同产地的晒青茶茶多酚、游离氨基酸、咖啡碱、水浸出物和酚氨比之间存在一定差异。不同的内含化学成分，使各茶区的晒青茶感官品质明显不同。澜沧茶区的晒青茶滋味整体较醇和、稍涩，部分稍带花香与焦味；双江茶区的晒青茶整体滋味较浓醇、微涩带苦，部分平和。     

深部持续采动诱发断层活化滑移的灰色预测研究

深部持续采动诱发的断层活化滑移过程具有灰色系统的特征。基于某铜矿深部开采诱发断层活化滑移的现场实测数据,构建了GM(1,1)灰色预测模型。通过断层预测滑移量与实测滑移量对比分析,模型具有较高的精度。运用所构建的断层活化滑移灰色预测模型,对未来四期断层滑移量进行了预测,F2断层滑移量增速较快,与现场实际情况吻合。研究成果对于深部复杂采动影响下断层活化滑移量的预测具有重要的意义。     

表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)的氧化研究

茶多酚是茶叶中最为重要的活性物质,儿茶素类物质是茶多酚的主要成分,约占茶多酚总量的70%以上。表没食子儿茶素没食子酸酯是儿茶素中的主要活性物质,具有很大的研究价值,但其化学结构不稳定,易在自然条件下氧化成为其它的物质,主要研究不同条件(温度、时间和pH等)氧化EGCG对其氧化物产率的影响,最终得到最佳氧化条件为pH值为5,氧化时间0.5小时,温度25℃反应时,氧化产物产率达最大值,纯度可达98.52%。     

浅谈固态图像传感器的应用前景

基于固态图像传感器的基本工作原理的分析,着重探讨了工程中广泛应用的线型固态传感器的结构及主要工作特性,概括了固态图像传感器的诸多优点.列举了它被广泛应用于工业测量、控制,尤其是在图像识别与控制等领域的工程实例.预见其将广泛渗透于我国的工农业生产的各个部门,为我国的精细加工、机器人技术以及工业自动化领域的发展起重大作用,同时,计算机软硬件技术的日新月异,也会给固态图像传感器的应用带来广阔前景.     

弱震情况下高土石坝坝料动力参数反演分析

通过传递函数结合黏弹性人工边界模型实现了三维河谷地形下地震动的输入问题,不仅考虑了坝基相互作用和地基辐射阻尼的影响,而且较好地考虑了河谷地形的影响,保证了大坝动力计算的地震动输入的合理性。然后利用多输出支持向量机代替有限元计算,需要的样本数量相对较小,并且避免了传统单一支持向量机容易忽略监测数据间的相关性的问题,精度满足计算的要求,最后利用粒子群优化算法对反演参数进行优化选择。对糯扎渡心墙堆石坝动力参数的反演结果表明,测点加速度与实测值吻合较好。说明提出的方法是可行的,适用于弱震情况,可以为缺乏强震或震害资料的坝体动参数反演提供依据。最大动剪切模量系数C值与三轴试验方法和缩尺效应等有关,反演得到的堆石料最大剪切模量系数C值比室内动三轴试验值偏大,可以为室内试验值修正提供参考;并且由于受到上游蓄水的原因,反演得到上游堆石料最大动剪模量系数C值又比下游堆石料小40%左右,工程应用时室内试验值建议予以适当的修正。     

崤山矿集区金多金属矿成矿模式与成矿预测

文章基于对崤山矿集区成矿要素的相关性χ2检验,证实该区域金矿脉的分布与太古宇隐伏岩浆岩、北东向断裂、北西向断裂、环形构造以及金银铅的化探异常具有高相关性,该类地质要素指示了金矿储矿地质特征。文章厘定了崤山矿集区成矿流体包裹体特征、稳定同位素特征、成矿年龄及其与地质构造事件的耦合关系,在对矿床成因分析的基础上绘制了崤山矿集区的成矿模式图,建立了预测模型,并基于MORPAS平台的证据权重法绘制了矿化潜力图,结果显示异常区与已有的矿脉分布吻合度高,明确了下一步的重点工作区域。     

Origin软件在大学化学实验数据分析中的应用

Origin软件具有强大的数据分析和绘图功能,能快捷有效地分析实验数据。本文以实例对Origin软件在实验数据处理中的相图绘制和线性拟合方法进行了探讨。Origin软件作图具有方便、快捷和准确度高的特点,能够有效消除传统手工绘图中的误差,得到的结果规范,绘制出的图形清晰美观,并能在大学化学实验教学中激发学生的学习兴趣。     

基于时间序列神经网络的鲜切花价格指数短期预测

鲜切花价格指数是反映鲜切花市场现状的风向标，研究鲜切花价格指数变化，掌握鲜花市场的动态和规律性具有重要意义。本文针对具有时序特点的鲜切花价格指数，基于BP模型中的L-M优化算法构建鲜切花价格指数短期预测模型，采用tansig和purelin作为各层之间的传递函数，利用时间序列分析方法确定输入层的神经元个数，通过实验数据对比来确定隐含层的神经元个数。采用平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差这3个评价指标对模型的预测精度进行检验，实验结果表明所构建模型是有效的和具有实际应用价值的。