基于RBF的模糊神经网络控制器设计与仿真分析

介绍一种基于RBF的模糊神经网络设计与仿真分析的实现方法。该方法利用MATLAB中的神经网络工具箱图形用户界面GUI结合模糊控制规则表给定的输入/输出样本数据设计、构建RBF模糊神经控制器,并在Simulink中建立系统仿真模型。通过对阶跃输入信号作用下系统动态性能的仿真分析,结果表明基于RBF的模糊神经控制器有良好的控制性能。     

蜂王浆产品中10-羟基-2-癸烯酸的含量稳定性研究

10-羧基-2-癸烯酸(10-HDA)是蜂王浆特有的不饱和脂肪酸,在其质量标准中特别规定了其含量要求。采用纳米技术制备纳米脂质体可提高其稳定性,本文以包封率为评定指标,采用乙醇注入-超声法制备了10-HDA纳米脂质体,并用液相色谱测定其中的10-HDA含量,比较了五种蜂王浆产品中10-HDA的含量稳定性。结果发现,10-HDA纳米脂质体包封率可达98.3%,同时其含量最为稳定,而其它四种蜂王浆产品中10-HDA含量不稳定,随着时间的延长呈下降趋势。     

基于OpenGL的激光探测系统视景仿真

基于典型导弹、雷达和主战坦克几何模型及作战环境,应用OpenGL技术建立导弹、雷达、坦克目标和战场环境的三维视景模型,并通过对探测器、导弹、目标和环境在不同属性参数设置下弹目交会过程的模拟,实现虚拟战场环境中激光探测器工作性能的仿真推演功能.     

金华火腿水溶物的滋味成分分析

对金华火腿水溶物中的可溶性糖、有机酸、无机盐、核苷酸、氨基酸和小分子肽等滋味成分进行了初步的分析,并采用味道强度值(TAV)法评价这些滋味成分对火腿的贡献,结果发现,Na+、K+、Ca2+和PO43-等无机盐;核糖、木糖、葡萄糖、阿拉伯糖和甘露糖等中性糖;乳酸、乙酸和酒石酸;Glu、Ala、Val、Lys和Met五种氨基酸,对火腿滋味贡献较大;火腿提取物中大部分是相对分子质量＜ 1000u的肽,它们共同作用构成了火腿独特的鲜甜滋味,此研究为火腿的呈味研究以及调味料的开发提供理论基础.     

两栖作战中无人化装备发展现状分析

无人化作战已成为未来作战的重要特征.随着两栖作战理念、模式的变革与演进,无人化装备有望成为新时期两栖作战体系中的重要组成部分,为两栖作战的灵活性和多样化注入新的活力.目前世界各军事强国都在积极发展两栖无人化装备技术,为此分析了国内外无人作战飞机、无人潜航器、无人两栖战车、无人作战艇等无人化装备的使命任务、发展现状及趋势...     

蜂王浆产品中10-羟基-2-癸烯酸的稳定性比较

10-羧基-2-癸烯酸(10-HDA)是蜂王浆特有的不饱和脂肪酸,在其质量标准中特别规定了含量要求.采用纳米技术制备纳米脂质体可提高其稳定性,以包封率为评定指标,采用乙醇注入-超声法制备了10-HDA纳米脂质体,并用液相色谱测定其中的10-HDA含量,比较5种蜂王浆产品中10-HDA的含量稳定性.结果发现,10-HDA纳米脂质体包封率可达98.3％,同时其含量最为稳定,而其它4种蜂王浆产品中10-HDA含量不稳定,随着时间的延长呈下降趋势.     

巴马火腿酶解物中呈味肽的分离纯化及其结构研究

采用Sephadex G-15凝胶色谱柱分离得到巴马火腿酶解物9个组分,结合感官分析和电子舌测定得出呈味组分为G-15-P2-E2。用半制备RP-HPLC制备此组分中G-15-P2-E2-r1、G-15-P2-E2-r2,并结合串联质谱分析,得出G-15-P2-E2-r1组分可能的氨基酸序列为Leu-Ser-Glu-Arg-Tyr-Pro(LSERYP,LP6)或Asn-Gly-Lys-Glu-Thr (NGKET,NT5),G-15-P2-E2-r2组分可能的氨基酸序列为Pro-Asp-Leu-Pro-Asn-Thr(PDLPNT,PT6)经合成后电子舌测定发现Leu-Ser-Glu-Arg-Tyr-Pro的呈味特性与火腿酶解物呈味特性相近。     

不同处理方法对牛奶中维生素B2含量的影响

用荧光分光光度法研究酸、碱、过氧化氢、维生素C、光线、温度、热处理时间对牛奶中维生素B2含量的影响,结果发现,牛奶中维生素B2在酸性条件下稳定,碱性条件下易分解;随着过氧化氢浓度的增加,其含量略有下降;随着维生素C浓度的增加,含量逐渐增大;随着光照时间的延长,含量逐渐下降;随着温度的增高,含量略有下降;随着热处理时间的延长,含量略有下降.     

水下伪码调制激光引信信号处理技术研究

分析了水下六象限伪码调制激光引信的工作原理,以潜艇为目标,建立了识别潜艇及其方位的识别准则,分析基于距离门和伪随机码的抗干扰机理,给出了伪码相关判别和距离计算的方法,并用FPGA和DSP实现了在复杂背景环境下判断有无目标以及当有目标时判断目标的距离与方位,给出了相应信号处理的软件流程.实验结果表明,算法可行且实时性较好.