复合菌种发酵青稞面团工艺优化

该文研究复合菌种发酵对青稞面团质构特性的影响。以青稞粉和高筋小麦粉为原料,pH值和持气性为指标,筛选最佳发酵菌种组合;以硬度、弹性为指标,采用单因素试验考察发酵时间、复合菌种接种量、复合菌种质量比和青稞粉添加量对面团特性的影响,并采用正交试验优化复合菌种发酵青稞面团工艺。结果表明,最佳发酵工艺为发酵时间2.0 h、复合菌种接种量2.5%、菌种（高活性干酵母∶植物乳杆菌）质量比3∶2、青稞粉添加量30%。该条件下面团弹性较好、硬度较低,具有发酵的香气以及较浓厚的青稞风味,适合用于制作烘焙产品。     

基于Q-Learning算法用户最优充电站运营研究

充电站运营系统是为电动汽车提供充电服务,并与电网、充电站与电力网、交通网数据中心相连接,通过数据库的信息共享、互动和数据挖掘,达到充电站高效运营管理。本文就智能充电站的运营系统的整体结构与数据分析进行探讨。运用Q-Learning算法从用户实现总成本的最优(小),作出最佳的充电服务选择角度分析用户充电决策,可在运营数据挖掘中预测用户的充电行为规律,进而预测运营的充电站设备利用状况,能够对不同充电设施规划方案下的充电负荷进行更加真实准确的计算,从而获得更加准确的充电站运行成本,最终为充电站制定的充电服务运营策略提供依据帮助,进而帮助充电站提高设备利用,提升充电站运营效益。也为日后扩建、新建充电站设备数量、类型、地点等信息提供决策依据。