电感耦合等离子体质谱法测定霜状化妆品中铅、镉、铬、砷和汞

目的建立快速测定霜状化妆品中铅、镉、铬、砷和汞的分析方法。方法通过微波消解进行样品前处理,用电感耦合等离子质谱法同时测定霜状化妆品中铅、镉、铬、砷和汞。优化了仪器条件,进行了检出限、精密度和准确性等方法学研究。结果经过与《化妆品卫生规范》指定方法的比对验证,相关系数均0.999,检出限在0.03μg/kg~0.12μg/kg之间,相对标准偏差(RSD)在3.5%~8.1%,回收率在96%~116%。结论用不同基质的有证标准物质进行验证,测定值均在标准值范围内,该方法适用于霜状化妆品中铅、镉、铬、砷和汞的快速测定,能够满足《化妆品卫生规范》要求。     

基于业务区分的IEEE802.15.4 MAC协议分析及改进

针对多种业务并存的动态网络,提出网络负荷概率判断的自适应业务区分动态退避算法——PJNL_ASDB算法。其通过概率机制判断当前网络状况,引入权值参数对优先级不同的业务采用自适应的动态退避方案,以实现不同优先级业务更合理的退避。二维离散时间的马尔科夫链模型数值分析与NS2仿真结果表明,PJNL_ASDB算法在网络状况不断变化的情况下不仅能够保证高优先级业务的传输性能要求,而且提高了低优先级业务的网络性能。     

IEEE 802.15.4 MAC协议退避机制的改进

考虑节点移动且数据传输率不断变化对网络性能的影响,针对IEEE802.15.4提出了一种网络负荷概率判断和指数加权滑动平均(PJNL_EWMA) 的退避策略,在每次载波监听多路访问/冲突避免（CSMA/CA）算法开始时采用网络负荷概率判断思想判定当前网络状况,然后通过指数加权滑动平均方法动态地调整退避指数。通过NS2的仿真结果表明：与IEEE802.15.4标准协议算法及MBS+EWMA算法相比,PJNL_EWMA算法不仅提高了网络吞吐量,同时还减小了数据包的丢包率和碰撞概率,提高了网络性能。     

基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法

针对有向传感器网络中存在覆盖重叠区和盲区这一问题, 引入重叠质心和有效质心的概念, 提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖优化算法PCAFD。该算法通过重叠质心和有效质心相互作用, 使节点因受虚拟斥力而改变感知方向, 并针对边界情况和网络优化过程中的节点往复运动现象进行改进。算法快速地提高了网络覆盖率, 一系列仿真验证了该算法的有效性。     

基于M/G/1/K排队理论的IEEE 802.15.4网络吞吐量分析

针对IEEE 802.15.4时隙载波侦听多址接入与碰撞避免（CSMA/CA）算法,利用二维Markov链分析方法提出了一个网络分析模型。该模型特别考虑了IEEE 802.15.4协议的休眠模式以及退避窗口先于退避阶数(NB)达到最大值的情况。在此基础上,结合M/G/1/K排队理论推导得到了吞吐量的表达式,进而分析了网络在非饱和状态下数据包到达率对吞吐量的影响,利用模拟平台NS2进行了仿真。实验结果显示理论分析结果与仿真结果可以较好地拟合,并能准确描述网络吞吐量的变化,验证了分析模型的有效性。     

改进的基于统计学的滑动窗口无参数的累积和算法

为解决IEEE802.15.4无线传感器网络(WSN)中节点自私行为的检测问题,将最低检测延迟作为决策目标,提出了一种改进的基于统计学的滑动窗口无参数的累积和(SWN-CUSUM)算法。算法通过跟踪来自数据包两次成功传输之间的延迟特征序列,以此来判断无线传感器网络中的节点是否存在自私行为。最后通过NS2仿真工具验证算法的有效性。研究结果表明：改进的算法不仅弱化了阈值对算法性能的影响,还缩小了用于检测自私行为的滑动窗口大小,同时所提算法相对于原SWN-CUSUM算法在计算量及检测延迟上均有改善,证明改进的算法可以有效、快速地检测IEEE802.15.4无线传感器网络中的节点自私行为。     

11种蔬菜中亚硝酸盐含量稳定性研究

采用分光光度法对4类11种蔬菜中亚硝酸盐进行为期30 d的连续测定,通过对测定数据进行数理统计,绘制出不同蔬菜中亚硝酸盐含量随存放时间变化的趋势图,结果表明存放时间越长,其亚硝酸盐含量越高。叶菜比包菜含量高,包菜比茎菜含量高。并研究了加工与否对蔬菜中亚硝酸盐的影响、熟的蔬菜要比生蔬菜中亚硝酸盐含量低;腌制的蔬菜要比未腌制蔬菜的亚硝酸盐含量低。从而为有效减少蔬菜中亚硝酸盐的生长,妥善保存蔬菜,提供理论基础。