江蓠琼脂生产中清洗残碱的逆流工艺

琼脂是一种用途广泛的海藻多糖。琼脂提取过程中,其生产原料江蓠碱处理后需要清洗残碱,目前该工序的耗水量大,是影响琼脂工业化生产排污压力的重要因素。本文采用逆流清洗技术对琼脂提取中的清洗残碱工艺进行研究,优化清洗残碱的液料比并分析逆流清洗的节水效率。通过研究,优化得到清洗残碱的液料比为18.1∶1,相比传统工艺液料比降低了9.47%。采用该液料比进行逆流清洗,琼脂质量仍然符合国家食品安全标准GB 1975—2010中高强度琼脂的相关要求,耗水量却大幅度降低,采用全程多级逆流工艺清洗残碱最高可减少77.4%的用水量,每吨琼脂节水562t,节省成本1282CNY。中试放大试验的用水量和琼脂质量与小试工艺相似。该研究表明,通过优化清洗残碱工艺的液料比及采用逆流清洗技术,可大幅度降低耗水量及工艺成本,为降低江蓠琼脂工业生产过程中的耗水量提供了重要参考。     

数字线性调频源设计

简要介绍了线性调频信号产生技术的现状,详细介绍了直接数字频率合成(DDS)的基本原理。给出了高性能DDS芯片AD9858的主要特点和配置方法,同时以图形方式给出了基于AD9858芯片硬件结构及互连方法,以及控制DDS芯片的VHDL语言工作波形图,描述了输出线性调频信号的控制流程。     

供应链失效风险识别与评估*

供应链风险是影响供应链实践应用的关键因素之一,供应链风险管理是供应链管理的重要内容。采用故障树理论和模糊理论对供应链风险进行了分析,构造了供应链失效风险故障树,该故障树由供应商、制造商、分销商三部分组成;分析了各个部分的失效原因,设计了正态模糊算子,阐述了供应链风险概率计算方法。针对一个供应链实例,采用上述方法对各个要素失效风险进行了定量计算,确定了供应链失效风险等级。     

基于身份的强指定验证人签名方案*

在有些情况下, 需要将验证者限定为某一个人。 利用基于身份的密码体制, 提出了一种强指定验证人签名和一种强指定验证人多重代理签名, 并对其安全性进行了分析。 在签名代价和验证代价上, 提出的强指定验证人签名比Kang等人的方案要低。提出的强指定验证人多重代理签名可以同时授权给n个代理人, 可以有效防止代理签名人对签名权的滥用。     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

网络备份系统中的海量缓存方法*

提出一种在网络备份系统(network backup system,NBS)中的海量缓存方法。给出海量缓存的定义、使用目的和与备份代价密切相关的大小评估,并描述了一种基于MS Windows海量缓存设计与实现的方法,并对其性能进行了实验分析。由于网络传输与备份中心处理的延迟,使得本地I/O系统处理速度远远大于数据备份的速度,从而造成本地内存缓冲队列的大小越来越大。海量缓存方法就是通过借助大量的辅存来解决这个问题,当本地数据中心监控到数据变化后,会先把数据变化放入辅存中,然后再发送到远程备份中心。     

基于请求的多信道多数据项广播调度算法*

通过改进多信道单数据项请求的数据广播调度算法中的两层调度策略,提出了信道分配+QEM的算法;实现了用多信道广播来广播多数据项的请求;通过减少数据访问冲突和信道跳转减少了访问时间。分析证明此方法是可行和有效的。     

基于MapReduce模型的分布式天文交叉证认*

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术,目前还缺乏对其分布式算法的研究。快速增长的数据规模使该问题必须要依赖分布式并行计算技术解决。提出了一种基于MapReduce分布式模型的新方法,根据Map-Reduce的要点,尽量减少了任务间的通信量,并通过合理设置划分粒度保证了效率与存储间的平衡。实验结果表明,该方法对海量数据交叉证认的效率提升明显,在大规模集群上达到了接近线性的加速比。该方法为交叉证认提供了一种快速有效的解决途径。     

基于纹理特征的自然图像鉴别方法*

采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像（主要是简笔画、表格、函数图像）的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,利用三个特征的线性组合构成鉴别函数,并用模拟退火算法确定权值。实验表明,该方法可以很好地鉴别两类图像,识别效率较高。     

三维工业CT图像裂纹面检测*

利用工业CT扫描工件可得到包含工件内部裂纹的三维CT图像,而将裂纹面从CT图像中提取出来是对裂纹属性进行分析的关键,对确保工件可靠性具有重要的意义。针对直接3D C-V模型提取裂纹面速度慢的特点,研究了三维小波与C-V模型相结合的图像分割方法,提高裂纹图像分割速度。实验结果表明,与直接3D C-V模型相比,该方法可将三维C-V模型提取裂纹的速度提高大约1.5倍,为后续裂纹分析打下基础。