蝙蝠蛾被毛孢菌丝体发酵液口服制剂的研发

以青海地区蝙蝠蛾被毛孢菌丝体发酵液（HSFL）为研究对象,采用浓缩、澄清、调配、灭菌等工艺将HSFL配制成口服液制剂,并对其抗氧化性及稳定性进行考察。结果表明,HSFL制剂的最佳工艺条件为60 ℃浓缩,4 ℃冷沉,双层滤纸抽滤,再4 ℃冷沉,2%的复配甜味剂（蔗糖∶纽甜=20∶1（g∶g））,pH 4.8,辐照灭菌（60Co、10 kGy）。HSFL制剂对DPPH·的清除率可达96.32%,总还原力为0.76,具有一定的抗氧化活性,且通过稳定性试验确定在棕色玻璃瓶密封包装和阴凉、干燥处贮存条件下,HSFL原液和制剂的保质期为2年以上。     

微电网风/光发电功率预测软件的设计与开发

风力发电和光伏发电功率的预测是进行微电网能量调度计划制定的前提。运用基于时间序列法的风/光发电功率预测模型,引用等效平均风速概念,以提高风功率预测的准确度;采取在线滚动建模的方式修正基于时间序列法的预测模型,最后运用天气预报信息修正风/光发电功率预测的误差。设计了风/光发电功率预测软件的功能组成结构,制定了包括超短期、扩展短期与短期预测模块的程序流程,应用实例验证了所开发软件的实用性与有效性。     

电力营销系统数据流循环冗余校验技术研究

为解决营销系统数据传输的误码以及数据类别混乱的问题，设计基于BP神经网络的电力营销系统数据流循环冗余校验技术。根据循环冗余原理获得循环冗余校验码，设置管理逻辑，引入BP神经网络，实现电力营销系统数据流循环冗余校验。实验结果显示：在可靠度阈值为1、高斯噪声信噪比为5.5dB的情况下，两个子系统与数据库之间数据传输平均比特差错率最低，且数据传输迭代时间更短，同时数据分类效果更为优异。     

Dy_2O_3–CaF_2对AlN陶瓷制备、结构及性能的影响

以AlN粉体为原料,采用无压烧结,选取二元烧结助剂Dy_2O_3–CaF_2在1 800℃氮气气氛下烧结AlN陶瓷,利用Archimedes排水法、X射线衍射、扫描电子显微镜、激光导热分析仪和万能材料试验机对烧结的AlN陶瓷的密度、热性能和力学性能进行了测试,并对AlN陶瓷的物相变化和微观结构进行了表征。结果表明:添加二元烧结助剂Dy_2O_3–CaF_2可以有效促进AlN陶瓷致密化以及晶粒的生长发育,降低AlN陶瓷的烧结温度,改善AlN陶瓷的导热性能。当添加2.5%(质量分数)Dy_2O_3+1.5%(质量分数)CaF_2在1 800℃氮气气氛下常压烧结2 h时,制备出了晶粒发育良好、结晶良好,相对密度99.6%,热导率169 W/(m·K),同时具有较高的机械强度的AlN陶瓷。     

面向电力服务情绪识别的图卷积网络方法研究

情绪识别对于提升电力交互式服务平台的工作效率与服务质量有重要意义。传统的情绪识别技术通常使用基于循环神经网络（recurrent neural network,RNN）或类似结构的模型刻画对话中的上下文关系,上下文之间的语义传递具有局限性。针对这一问题,提出了一种引入图卷积网络（graph convolutional network,GCN）的情绪识别模型,利用图结构对对话文本内容的上下文依赖性建模,以刻画对话中更为复杂的上下文结构。实验表明,该方法相比传统方法在情绪识别任务中具有更好的表现。     

基于决策树算法的客服终端冗余数据迭代消除方法

为了提高客服终端数据可利用性,降低冗余数据干扰程度,挖掘潜在客户,制定销售策略,研究一种基于决策树算法的客服终端冗余数据迭代消除方法。采用数据仓库法抽取并集成客服终端数据,对字符类数据进行去停用词和中文分词预处理,对数值类数据进行缺失值填补和离散值删除预处理。构建ID3决策树,分类客服终端数据,计算同一类数据的类间相似度,构建冗余数据判断规则,检测客服终端冗余数据,联合消除器消除冗余数据。实验结果表明：所研究方法应用后,可以消除客服终端冗余数据,空间缩减比更接近冗余率。     

Dy2O3–CaF2对AlN陶瓷制备、结构及性能的影响EI北大核心CSCD

以AlN粉体为原料,采用无压烧结,选取二元烧结助剂Dy2O3–CaF2在1 800℃氮气气氛下烧结AlN陶瓷,利用Archimedes排水法、X射线衍射、扫描电子显微镜、激光导热分析仪和万能材料试验机对烧结的AlN陶瓷的密度、热性能和力学性能进行了测试,并对AlN陶瓷的物相变化和微观结构进行了表征。结果表明：添加二元烧结助剂Dy2O3–CaF2可以有效促进AlN陶瓷致密化以及晶粒的生长发育,降低AlN陶瓷的烧结温度,改善AlN陶瓷的导热性能。当添加2.5%（质量分数）Dy2O3＋1.5%（质量分数）CaF2在1 800℃氮气气氛下常压烧结2 h时,制备出了晶粒发育良好、结晶良好,相对密度99.6%,热导率169 W/（m·K）,同时具有较高的机械强度的AlN陶瓷。     

茶多酚纳米银在酸性染料废水脱色中的应用及其反应机理

在印染废水的处理过程中如何有效去除印染废水的色度是研究的重要内容之一。使用硼氢化钠为还原剂来还原降解酸性黑1染料溶液,并使用实验室自制的茶多酚纳米银粒子作为催化剂来催化降解酸性黑1染料溶液。从实验结果和分析可知,添加茶多酚纳米银粒子能够显著提高酸性黑1染料溶液的催化还原效率。经过30分钟的反应,不添加催化剂的情况下,酸性黑1的降解率只有25%左右,而在添加茶多酚纳米银的情况下,酸性黑1的降解率可达到98.6%。当使用假一级动力学方程来模拟酸性黑1的降解速率时,可以发现添加茶多酚纳米银催化剂后,酸性黑1的降解速率明显增加。由于硼氢化钠是一种比较强的还原剂,硼氢化钠有可能把酸性黑1染料中的两个偶氮基都进行了完全的还原而生成了四个氨基从而破坏了酸性黑1染料的发色体系,使得酸性黑1染料的色度得到了深度的去除。     

基于天气预报的光伏输出功率短期预测

提出一种基于天气预报的光伏输出功率短期预测模型。该模型包括倾斜面辐射基值部分和与气象类型密切相关的光电转化系数值部分。利用地理位置和光伏阵列安装特性计算辐射基值,结合大量历史数据和天气预报状况拟合光电转化系数,得出不同季节、不同气象类型下的光电转化系数值,最后给出了光伏输出功率短期预测模型的数学表达式,并通过实例进行了验证。预测结果表明,该预测模型简单有效,适于工程实际应用,具有较高的精度。     

氧化锌透明陶瓷光学透过模型构建与实验验证

本研究以ZnO透明陶瓷为研究对象, 基于Mie理论及Rayleigh-Debye近似散射理论, 建立了单轴六方晶系透明陶瓷的双折射散射与其直线光学透过率之间关联的理论模型, 阐明了ZnO透明陶瓷光学直线透过率随晶粒尺寸减小、陶瓷织构度的提升而增大的关系。采用强磁场下的注浆成型工艺结合优化放电等离子体烧结参数, 实现了ZnO透明陶瓷显微结构的有效调控, 使得制备的ZnO透明陶瓷符合模型要求。实验结果表明: 当ZnO陶瓷平均晶粒尺寸从1.72 μm减小至0.66 μm时, 其600 nm处的直线透过率从5.1%提高到12.9%; 对于亚微米级ZnO陶瓷(平均晶粒尺寸0.35 μm), 当陶瓷织构度从4.0%提高到24.7%时(XRD计算), 样品光学直线透过率从21.6%提升到36.6%。所获得实验结果与构建的理论模型计算结果吻合, 证实了所构建的模型。