企业信息集成平台的设计与实现

通过对企业信息集成的业务进行分析,选择基于J2EE的B/S应用架构,采用Struts+Spring+Hibernate技术,利用该技术建立的企业信息集成平台具有全面的开放性、可维护性和可扩充性。本文首先给出系统的框架,其次对系统各个功能的设计和实现进行详细的介绍,然后对系统出错处理机制进行分析,最后给出系统实现的关键技术。     

基于Internet组态软件实时数据库设计

本文主要介绍了基于Internet组态实时数据库的设计方法,包括实时数据库的数据结构的设计和实时库数据采集和处理算法的设计.针对实时数据库的本质特征定时限制,在站点类上增加了允许延迟的最大时间属性,保证了组态软件的实时性、可靠性和灵活性.     

基于运动学正解的Delta机器人工作空间分析

基于并联机器人机构学理论,对Delta机器人机构进行位置分析,建立Delta机器人运动学逆解模型,并通过几何法求得Delta机器人运动学正解。在运动学正解的基础上,分析了Delta机器人的工作空间,并利用MATLAB的计算与绘图功能,画出Delta机器人的工作空间,为Delta机器人的应用提供了重要参考依据。     

扇贝过敏原荧光免疫层析检测方法的构建与应用

目的 构建一种简便、快速、可降低非特异性荧光干扰的时间分辨免疫层析检测方法, 实现快速检测扇贝中原肌球蛋白(tropomyosin, TM)过敏原。方法 本研究采用双抗体夹心免疫层析法, 以含有铕(Eu)纳米微粒的荧光微球作为标签偶联兔抗TM多克隆抗体, 制备荧光探针并对其进行表征。以4 mg/mL兔多克隆抗体作为T线, 羊抗兔免疫球蛋白G (immunoglobulin g, IgG)作为C线组装免疫层析试纸条。结果 本研究组建的试纸条视觉检出限为0.05 μg/mL, 仪器检出限为0.01 μg/mL。试纸条除对虾蟹有交叉反应外, 对其他10余种物种无明显交叉反应。加标样品批内和批间变异系数分别为3.71%~7.94%和12.09%~12.80%, 在不含TM的4种食物基质中加入浓度由低到高的TM, 检测结果与实际加标情况相符。结论 本检测方法准确性良好、灵敏度高、特异性强, 可在多种食物基质中实现对扇贝TM的快速检测。     

聚天冬氨酸和原油中含铁组分的螯合效果

分析了胜利油田孤六老化原油中铁的存在形态,实验考察了聚天冬氨酸(PASP)和老化原油中含铁组分的螯合效果。结果表明,胜利油田孤六老化原油中的铁主要以油溶性有机酸铁和络合铁的形式存在,其中有机酸铁50.01%、络合铁39.11%。水含率50%的老化原油乳状液在破乳温度60℃、破乳剂BSE-238质量浓度100 mg/L、PASP与乙酸1∶1复配且总质量浓度为200 mg/L、螯合剂作用时间20 min时,脱水和脱铁效果最佳;与不加螯合剂相比,脱水率从70.00%增加到8550%,脱铁率从2.84%增加到29.26%,降低了老化原油的破乳处理难度,减轻了炼油厂电脱盐的压力。     

驱油剂对中间层原油乳状液稳定性的影响

考察了孤岛油田中间层原油和外输原油的稳定性差异以及驱油剂对原油乳状液稳定性的影响.对于同一种破乳剂TA1031,在相同的脱水条件下,外输原油与中间层原油的最终脱水率分别为95.48％和78.40％,加入二元复合驱之后,脱水率分别为83.33％和70.30％.随着驱油剂浓度的增加,zeta电位的负值越来越大,乳状液稳定性...     

氯化钙-无花果蛋白酶-猕猴桃蛋白酶体系对兔肉肌原纤维蛋白结构的协同作用

探究氯化钙-无花果蛋白酶-猕猴桃蛋白酶复合体系对肌原纤维蛋白（myofibrillar protein,MP）的协同降解作用,对比经复配组、氯化钙组、猕猴桃蛋白酶组和无花果蛋白酶组处理后的兔肉肌原纤维小片化指数、MP溶解度、可溶性蛋白含量（soluble protein content,SPC）、MP表面疏水性及十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳（sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis,SDS-PAGE）。结果表明：各项指标中,复配组对MP的降解作用显著高于单一组（P＜0.05）;单一组中氯化钙显著提高蛋白疏水性（P＜0.05）;蛋白酶组显著提高蛋白溶解度和SPC（P＜0.05）;SDS-PAGE显示无花果蛋白酶主要降解肌球蛋白轻链、C蛋白,猕猴桃蛋白酶对肌球蛋白重链降解强烈。上述结果表明复配体系对降解MP具有协同增效作用,其作用机理可能是由于氯化钙诱导MP失去稳定性,MP结构展开,暴露更多酶结合位点,同时由于2 种蛋白酶不同的特异性相结合从而加强蛋白降解和增溶作用。     

融合笔画特征的胶囊网络文本分类

目前多数文本分类方法无法有效反映句子中不同单词的重要程度,且在神经网络训练过程中获得的词向量忽略了汉字本身的结构信息。构建一种GRU-ATT-Capsule混合模型,并结合CW2Vec模型训练中文词向量。对文本数据进行预处理,使用传统的词向量方法训练的词向量作为模型的第1种输入,通过CW2Vec模型训练得到的包含汉字笔画特征的中文词向量作为第2种输入,完成文本表示。利用门控循环单元分别提取2种不同输入的上下文特征并结合注意力机制学习文本中单词的重要性,将2种不同输入提取出的上下文特征进行融合,通过胶囊网络学习文本局部与全局之间的关系特征实现文本分类。在搜狗新闻数据集上的实验结果表明,GRU-ATT-Capsule混合模型相比TextCNN、BiGRU-ATT模型在测试集分类准确率上分别提高2.35和4.70个百分点,融合笔画特征的双通道输入混合模型相比单通道输入混合模型在测试集分类准确率上提高0.45个百分点,证明了GRU-ATT-Capsule混合模型能有效提取包括汉字结构在内的更多文本特征,提升文本分类效果。     

基于Multi-Agent的供应商选择系统

制造企业在网上采购进行商务谈判的第一阶段任务是选择供应商,该文运用Multi-Agent技术对该问题的自动化实现进行研究。设计基于Multi-Agent的供应商选择系统的总体结构、评价指标体系和评价方法,给出有关Agent的功能结构,在设计系统工作流程的基础上研制原型系统。制造商Agent通过改进的FIPA合同网协议获得各供应商的报价,采用AHP方法进行评价和选择。该方法可快速自动选择符合要求的供应商,为企业下一阶段谈判提供初始报价依据。     

基于蚁群算法的交通流诱导设计与实现

现有的交通信息系统都是基于最短路径等单一目标而建设的,这种单一目标已经不足以满足新时代下用户的交通需求.本文利用蚁群算法求解交通诱导模型的非劣解,同时针对交通空间数据的位置相关性,对蚁群算法进行基于探索范围的改进,改进的蚁群算法通过降低备选行驶节点中位置相关性低的节点的选择概率,加快蚂蚁寻求最优解的速度.