基于卡尔曼滤波方法的高边坡变形分析与预测

针对边坡变形的特点,将监测点位移速率看做一阶马尔科夫过程建立边坡运动方程。利用 卡尔曼滤波方法对边坡上监测点进行变形分析,估计出各个监测点的状态参数,从而更全面地反映 边坡的运动状态。结合小湾水电站2号山梁高边坡变形监测数据进行滤波处理,所得到的结果表 明,经过卡尔曼滤波后位移量的估计精度有了明显的提高,能够准确地反映边坡监测点的位移变化 情况。     

气相色谱法测定水中六种有机磷农药和阿特拉津

介绍了用全自动固相萃取方法富集饮用水中有机磷农药和阿特拉津,并用毛细管气相色谱法进行定量测定的方法。水中敌敌畏、乐果、毒死蜱、对硫磷、甲基对硫磷、马拉硫磷等6种有机磷农药和阿特拉津经固相萃取小柱富集后,以甲基叔丁基醚,甲醇混合溶剂（V：V=90：10）洗脱定容后,用VarianCPSil8Lowbleed毛细管色谱柱分离,氮磷检测器（NPD）检测。该方法中7种有机磷标准曲线线性相关系数均大于99％;加标回收率在85％～105％范围内,相对标准偏差4．0％～10．0％;最低检测浓度在0．05-0．23μg／L,满足国家标准GB5749—2006的检测要求。     

基于卡尔曼滤波方法的高边坡变形分析与预测

针对边坡变形的特点,将监测点位移速率看做一阶马尔科夫过程建立边坡运动方程.利用卡尔曼滤波方法对边坡上监测点进行变形分析,估计出各个监测点的状态参数,从而更全面地反映边坡的运动状态.结合小湾水电站2号山梁高边坡变形监测数据进行滤波处理,所得到的结果表明.经过卡尔曼滤波后位移量的估计精度有了明显的提高,能够准确地反映边坡监测点的位移变化情况.     

基于营养与智能感官综合比较不同烹饪方式下芫根的品质差异

为筛选出芫根的适宜烹饪方式,本研究利用氨基酸自动分析仪、电子舌和食品热量检测仪（Calory Answer）比较了5种烹饪方式（水煮、气蒸、微波、高压和油炒）下芫根游离氨基酸、整体滋味和营养成分的差异,同时对芫根的抗氧化活性进行了分析。结果表明：新鲜芫根中总游离氨基酸含量为261.06 mg/100 g,以甜味氨基酸为主,气蒸、微波和油炒后芫根中总游离氨基酸的含量分别提高90.50%、59.74%和83.92%,其中苦味氨基酸比例增加;水煮能够增加酸味和鲜味氨基酸的比例,减少苦味氨基酸比例。油炒、微波和高压能显著提高芫根的能量和碳水化合物含量,气蒸和油炒能显著提高其多酚含量和抗氧化活性（P<0.05）。电子舌能有效区分不同方式烹饪的芫根,水煮和气蒸的芫根滋味较为接近,微波和高压的相似,油炒的较其他相比滋味差异较大。主成分综合评价分析表明：芫根最适宜的烹饪方式是气蒸,其次是油炒。     

吹扫捕集毛细管气相色谱法测定水中挥发性芳香烃化合物

介绍了吹扫捕集毛细管气相色谱测定水中挥发性含苯环有机物的方法。采用吹扫捕集装置对水中的目标分析物进行富集,选用VARIAN的毛细管色谱柱进行分离,氢火焰离子化检测器进行测定,线性相关系数均大于0.99,RSD小于10%,加标回收率在85%～100%之间,最低检出限满足国家标准的检验要求。     

资源型城市向智慧城市转型的可行性研究——以马鞍山为例进行的思考

马鞍山市是传统的资源型城市,具有良好的产业基础和区域发展空间。目前受整体经济形势的影响,传统工业逐步衰落,正在积极谋求转型发展,是尝试向智慧城市转型的绝佳样本。而以物联网产业链为基础打造智慧城市,是建立可持续发展的科技产业的重要契机。     

企业知识管理门户及其应用

知识门户是实施企业知识管理的有效IT技术,首先介绍了知识门户的基本概念、主要功能,以及企业知识管理系统的基本结构,然后重点讨论知识门户在企业知识管理中的优势。最后通过蓝凌知识门户解决方案在美的集团知识管理的应用案例分析,总结了知识门户技术成功应用的关键因素。     

GPS／INS／伪卫星组合导航定位系统及其应用探讨

当前，GPS／INS组合系统在精确定位，定向时被认为是最主要的传感器，并被应用在摄影测量，地图绘制或者其它方面．然而，该系统的可靠性和精度主要依赖于环境和其它条件，在城市范围特别是在卫星信号经常失锁的地方表现尤其明显。为了保持稳定性和可靠的精度，或者进一步提高这样系统的精度，本文介绍了地面卫星系统（又称伪卫星）．这种卫星改善了可用卫星的几何图形，从而保证并且提高了地面GPS／INS组合系统的可靠性和精度．     

一个连锁零售企业知识门户系统的研发

针对连锁零售企业知识管理的难点,对一个连锁零售企业知识门户系统进行了分析、设计及程序实现。为连锁零售企业建立了一个管理显性和隐性知识的统一用户平台,并利用数据仓库技术解决了异地数据的一致性问题。     

基于透射图融合的图像传感信号温度漂移智能补偿方法

不同空间环境温度影响图像传感信号，导致图像传感信号出现温度漂移的问题，为了提升图像传感信号温度漂移补偿效果，提出基于透射图融合的图像传感信号温度漂移智能补偿方法。该方法详细分析了温度对图像传感信号的影响，确定图像传感信号的温度漂移问题，根据分析结果，引入透射图融合方法，增强处理图像传感信号质量，结合最小二乘拟合方法，构建图像传感信号智能补偿模型，修正图像传感信号，实现图像传感信号温度漂移补偿。实验结果表明，通过分析采用该方法补偿的图像传感器信号，补偿误差仅为0.65×10⁴,补偿消耗时间不超过0.4 s,验证了该方法的有效性和可行性。