基于优化 ELM 的光纤连接器表面自识别降噪技术

光纤连接器的表面检测属于精密仪器检测,因此工厂环境中的大量灰尘会影响连接器表面的复原效果。然而现有的检测技术运行时间长,对于图像细节的保留能力差,并且难以克服实际工作环境中的干扰。因此提出一种优化超限学习机的自识别降噪技术。首先对于干涉数据进行降维处理;其次,采用AdaBoost算法优化超限学习机对噪声点进行定位;最后通过滤波算法对噪声点位置进行修复。实验得出,基于AdaBoost-Elm的自识别降噪算法具有较高的噪声识别能力,其平均噪声识别率达97.33%。此外,采用基于AdaBoost-Elm降噪算法得到BBS的平均值为131.14,NRIQAVR的平均值为2.61,降噪效果均优于全局滤波算法。最后,通过模拟工厂环境,采用基于AdaBoost-Elm的中值滤波算法在不同光强条件下对重度污染的光纤探头进行3D复原测试,其BBS达到130左右,NRIQAVR低于2.57,对比基于Elm的中值滤波算法具有明显优势。     

具有距离监测与辅助提示功能的自闭症儿童智能服装设计

针对自闭症儿童社交与情绪障碍问题,设计了2款具备距离监测与辅助提示功能的自闭症儿童智能服装。首先,采用问卷调查与实地访谈等方法,归纳出自闭症儿童在穿戴、感统、心理认同3个方面的服装需求;其次,采用超声波距离传感器技术实现社交距离监测;再次,采用气动柔性气囊及可加热碳纤维模拟中医推拿治疗自闭症手法,加热加压刺激手腕部穴位,达到一定的干预和辅助提示患者的目标。研究结果表明：选用的超声波传感器精度高,形状小巧且耐脏污,将其嵌入服装中可有效识别0.2～3 m范围内的社交距离;通过柔性气囊的充气加压可对手腕部穴位产生7.90 kPa的服装压,有助于缓解患者情绪焦虑等症状;智能服装廓形设计采用H/A型,开合方式选用拉链,色彩选用冷色调,口袋设计为几何图形,面料设计兼具舒适性与功能性,符合自闭症儿童服装实际穿着需求。     

稻米中蛋白体的分离纯化及表征

以糙米为原料,建立利用低浓度氢氧化钠从稻米胚乳中分离蛋白体的方法。以蛋白体体积分数为指标,得到蛋白体分离条件为：碱液浓度14 mmol/L、液料比12 mL/g、搅拌时间90 min、超声功率90 W、超声温度35℃和超声时间40 min,蛋白体体积分数达20.10%。再经0.1、5.0μm滤膜过滤及4.0 mol/L氯化钙去除残余淀粉,获得纯化的蛋白体。所得蛋白体呈微球形,有荧光;具有16、22、33、57 ku的蛋白亚基;X-衍射19.9°处显示β-折叠峰;红外1 464、1 534 cm^-1属于AmideⅡ带;拉曼1 303、1 651 cm^-1属于AmideⅢ和AmideⅠ带,均为蛋白质的特征吸收。因此,以低浓度氢氧化钠分离并经微孔滤膜和氯化钙纯化从稻米中获取蛋白体是可行的,这为研究稻米胚乳中蛋白体的结构和性质提供了方法学参考。     

7种百合内外鳞片营养品质及抗氧化特性评价

为研究不同品种百合鳞茎中营养成分综合品质的差异,以兰州（兰州）、龙牙、兰州（平陆）、岷江、宜昌、卷丹、川7种百合内外鳞片为研究对象,比较测定了内外鳞片的蛋白质、总酸、可溶性糖、8种矿质元素、总酚和抗氧化活性,通过主成分分析和聚类分析综合评价百合鳞茎营养品质特征。结果表明:不同品种百合内外鳞片品质存在显著差异。川百合内鳞片的可溶性糖含量最高;川百合外鳞片的蛋白质含量最高,为37.45 mg/g是兰州百合内鳞片的2.8倍;卷丹百合矿物质含量相对最丰富。不同品种百合内鳞片总酚含量低于外鳞片,岷江百合外鳞片的抗氧化能力最强,平均值为11.22 Trolox μg/g DW。通过主成分分析提取出5个主成分,累计贡献率为86.561%,较好地体现了营养品质的综合信息。综合评分为前3位的分别是岷江百合外鳞片、宜昌百合内鳞片、卷丹百合外鳞片。经聚类分析将7种百合内外鳞茎分为5类,聚类分析与主成分分析结果相似,表明这2种分析法可以很好地区分不同百合品种,反映不同品种百合之间的差异。该研究为百合种质的筛选、品质评价和百合资源的综合利用和产品开发提供了一定的科学参考。     

甲醇氧化羰基化合成碳酸二甲酯催化剂研究进展

碳酸二甲酯(DMC)是一种用途广泛的绿色化工原料。甲醇氧化羰基化法合成DMC具有产品选择性高、反应温度低、原子经济等优点,是合成DMC最重要的方法之一。综述了甲醇氧化羰基化合成DMC催化剂的研究进展,包括含卤素铜系催化剂和无卤素铜系催化剂,重点讨论了无卤素铜系催化剂的反应机理及活性炭、石墨烯和分子筛等载体对催化性能的影响。分析发现,载体中的介孔结构、缺陷位和表面基团能够加强Cu与载体间的相互作用,抑制Cu物种的团聚、流失以及活性Cu物种氧化,从而提高催化性能。