火麻仁油微乳凝胶面膜的制备及初步评价

目的:制备火麻仁油微乳凝胶补水面膜并对其理化性质、保湿性和抗氧化活性进行评价.方法:通过伪三元相图确定火麻仁油微乳最佳处方,采用单因素及正交试验优化火麻仁油微乳凝胶处方,载入保湿活性物质制得火麻仁油微乳凝胶面膜并对其质量、稳定性、保湿性和抗氧化活性进行评价.结果:火麻仁油微乳最佳处方:火麻仁油0.2％、PEG-20氢化蓖麻油0.53％、1,3丙二醇0.27％.火麻仁油微乳凝胶最佳处方为卡波姆-940含量1％,丙三醇含量5％,稀释倍数30倍.制得的微乳凝胶澄清透明、涂展性较好、易清洗、不油腻;平均粒径为(30.91±0.31)nm,PDI为0.299±0.017,电位为(-3.54±0.43)mV;黏度为494725.15 mPa·s;pH值为5.50±0.01;保湿效果优于市售某凝胶面膜;火麻仁油微乳凝胶面膜对DPPH自由基清除率高于火麻仁油毛油,质量浓度为6 mg·mL-1时可达62.39％,IC50为3.71 mg·mL-1.结论:火麻仁油微乳凝胶面膜安全、稳定,制备工艺简单,对皮肤具有良好的补水和抗氧化效果,具备开发和推广的价值.     

全IP电视直播节目的即时回看技术

介绍了已运用于实践中的一种全IP电视直播节目即时回看技术,用户通过遥控器一键实现直播节目的即时回看,极大地提升了用户的观看体验。通过在临汾市智慧广电全IP融合业务网建设实践项目中的使用,技术的先进性和有效性得到实践验证。     

一种基于全变分技术和Lp伪范数的椒盐噪声去除方法

针对传统各向同性全变分（Isotropy total variation，ITV）去噪算法容易导致图像边缘模糊、不易保持图像细节信息等问题，提出一种基于L _p 伪范数和各向同性全变分的图像去噪方法。该方法将L _p 伪范数代替ITV模型中的L ₁范数，利用交替方向乘子算法（Alternating direction method of multipliers, ADMM）将能量泛函拆解成若干个子问题，并将差分算子视为卷积算子；然后引入卷积定理和快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)提高算法运算效率；最后通过Matlab进行仿真实验，运用图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。结果表明，本文方法能够较好地保留图像的边缘特性，有效提升去噪效果。     

基于并行多通道卷积长短时记忆网络的轴承寿命预测方法

在预测轴承剩余使用寿命时，数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测，提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络（PMCCNN-LSTM）的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成：前端为并行多通道卷积网络（PMCCNN），提取信号特征，挖掘数据的时序特性，并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性；后端为长短时记忆（LSTM）网络，基于特征进行剩余使用寿命预测，并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性，实验结果表明：所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络（CNN）低23.38%和15.84%，比传统的LSTM低24.14%和19.01%，比卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）低30.32%和23.09%。     

啮合参数对分扭-并车齿轮传动系统分岔特性的影响

为研究分扭-并车齿轮传动系统非线性分岔特性,建立了含多间隙的分扭-并车齿轮系统非线性动力学模型,引入高斯消元技术和广义相对位移变量消除了系统的刚体位移,并对动力学方程组实施了量纲一化处理。综合考虑啮合频率、齿侧间隙、综合传动误差和阻尼比等激励下的分岔通道,借助分岔图、Poincaré截面和Lyapunov指数等手段对系统的分岔行为进行了定性和定量表征。结果表明啮合频率增大时系统发生逆向倍周期分岔,分岔点位置受齿侧间隙影响显著;齿侧间隙和综合传动误差变化下混沌域内均出现短暂周期窗口;阻尼对倍周期分岔运动存在抑制作用,其结果对该类齿轮系统动力学设计具有参考价值。     

机器人远程控制中的视觉建模与仿真引导策略研究

为 解 决 远 程 控 制 时 ，操 作 者 无 法 对 操 作 现 场 全 局 掌 握 的 问 题 ，通 过 视 觉 方 法 对 现 场 环 境 进 行 建模 ，利 用 虚 拟 仿 真 技 术 ，实 时 显 示 在 操 作 界 面 。 利 用 视 觉 算 法 处 理 双 目 相 机 获 得 的 目 标 图 像 ，获 取 目 标 的 位置 信 息 。 利 用 仿 真 平 台 对 目 标 位 置 信 息 进 行 二 次 处 理 ，在 现 场 环 境 的 模 拟 模 型 中 将 目 标 物 体 仿 真 建 模 。 最后 在 操 作 界 面 上 利 用 虚 拟 提 示 ，引 导 操 作 者 完 成 任 务 。     

风速时间序列混沌判定方法比较研究

混沌识别是对非线性时间序列进行混沌预测的前提。针对时间序列风速确定性与随机性相结合的复杂非线性特征,研究了不同的混沌识别方法,并对风速时间序列进行混沌特征识别。应用随机噪声、周期运动及经典混沌系统的时间序列对所选方法进行可靠性验证。对美国国家风能研究中心M2测风塔实测时间序列风速数据进行非线性混沌特征识别。结果表明:风速时间序列具有明显的混沌特征;各风速时间序列表现出不同程度的混沌特征;各混沌识别方法对风速时间序列混沌特征的表达形式不同,互为补充,相互验证。     

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。      

基于伪布尔模型和启发式算法求解无容量设施选址问题

采用伪布尔模型和启发式算法来求解无容量设施选址问题。首先给出了问题的伪布尔(pseudo-Boolean)表示，然后基于Khumawala规则对问题进行预处理，最后提出两种启发式分支准则来求解问题。实验结果表明所提算法简单有效。