Landsat 7影像厚云及其阴影的自动检测方法

本文介绍了一种借助辅助数据的云及其阴影检测算法,该算法不依赖热波段数据,只需利用相同区域内另一时相的清晰hnd钮tETM＋影像作为参考影像。采用联合阈值约束对云污染影像进行厚云检测,得到初步的云掩膜后,分别对云污染影像和参考影像做小波变换．依据小波系数与阴影的关系来进一步提取云下阴影像元,最后通过形态学操作得到最终的掩膜图。     

HPLC-MS/MS测定生乳中L-羟脯氨酸的不确定度评定

参照SN/T 3929—2014《出口食品中L-羟脯氨酸的测定》,对乳制品中L-羟脯氨酸的含量不确定度进行评定。根据JJF 1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》和CNAS—GL006:2019《化学分析中不确定度的评估指南》两个现行有效的标准中不确定度评定的基本程序,建立数学模型,分析高效液相色谱串联质谱法测定乳制品中L羟脯氨酸含量过程中引入的各测量不确定度分量,计算得到测量结果的合成标准不确定度和扩展不确定度。评定结果表明,对结果的影响最大的不确定度分量为拟合标准工作曲线,其次是测量重复性引起的不确定度,试样称量的不确定度对结果的影响最小。评定结果可以对分析检测结果的准确程度和方法的可靠性研究提供参考。     

工程量清单计价规范应注意的问题及措施

结合《建设工程工程量清单计价规范》,联系自身工作实践,对目前“计价规范”在执行过程中施工企业应注意的一些问题进行了分析和探讨,提出了自己的观点和建议,以期增强企业市场竞争力,使企业做大做强。     

带不确定性的船舶航向动态神经模糊跟踪控制

针对常规水面船舶的航向跟踪控制中建模参数随航速时变引起的不确定性问题,提出一种基于动态神经模糊模型的控制算法.动态神经模糊模型在学习中同时调整结构和参数,充分逼近船舶的逆动力学.训练好的动态神经模糊模型作为逆控制器,与传统的PD控制器并联,用于船舶航向的跟踪控制,且控制过程中能进一步调整模型权值.以5446TEU大型集装箱船为例,进行航向跟踪控制的仿真结果表明,该算法能克服建模参数不确定性的影响,快速有效地跟踪期望航向,控制效果良好.     

ZnO纳米棒的绿色合成及光催化性能研究

以Zn(Ac)2·2H2O和NaOH为反应物,以离子液体1-十二烷基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐[C12mim][BF4]水溶液为反应介质,80℃下制得ZnO纳米棒。采用透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)和紫外可见吸收光谱(UVVis absorption spectra)对纳米ZnO的形貌和结构进行了表征,以有机染料亚甲基蓝溶液为光催化反应模型降解物,考察纳米ZnO的光催化性能。结果表明,制备出的纳米氧化锌呈棒状,宽约10nm,长约160nm,为六方纤锌矿结构。紫外灯照射120min后,对亚甲基蓝溶液的降解率可达到86.3%。     

不同配合剂用量对丁腈胶玻璃化转变温度的影响

主要评述了丁腈胶配方中不同配合剂用量对丁腈胶玻璃化转变温度的影响。实验表明,硫磺用量、炭黑用量、促进荆用量和塑化剂用量都对丁腈胶的玻璃化温度有影响。     

河南省碾子沟铁矿开采技术条件

矿床开采技术条件是矿床勘查的主要内容。对碾子沟铁矿区进行了水工环地质调查。结果表明：①碾子沟铁矿大部分矿体位于最低侵蚀基准面和地下水位之下,矿区内地表水体不发育,地表水与地下水无联系,主要充水含水层中等富水,地下水补给条件较好;②矿区地形起伏大,地形坡度大,地貌复杂,地质构造简单,矿体围岩主要为白云岩、泥质白云岩及碳质板岩,地层岩性较复杂;③矿体顶底板为薄层状软弱-半坚硬岩类,岩石强度低且变化大,岩体质量差,主要工程地质问题为围岩坍塌及冒顶、底鼓等,矿区属区域地壳稳定区,现状条件下无重大污染源,地表水为Ⅳ类水,地下水为Ⅲ类水;④崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害发育程度低,矿坑疏干排水可造成矿区地下水位大幅度下降,矿山开采可形成采空区地面塌陷和地裂缝,有可能引发崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害。     

随机配置网络研究进展

随机配置网络(stochastic configuration network, SCN)是一种新兴的增量式神经网络模型,与其他随机化神经网络方法不同,它能够通过监督机制进行隐含层节点参数配置,保证了模型的快速收敛性能.因其具有学习效率高、人为干预程度低和泛化能力强等优点,自2017年提出以来, SCN吸引了大量国内外学者的研究兴趣,得到了快速的推广和发展.从SCN的基础理论、典型算法变体、应用领域以及未来研究方向等方面切入,全面地概述SCN研究进展.首先,从理论的角度分析SCN的算法原理、通用逼近性能及其优点;其次,重点研究深度SCN、二维SCN、鲁棒SCN、集成SCN、分布式并行SCN、正则化SCN等典型变体;随后介绍SCN在硬件实现、计算机视觉、医学数据分析、故障检测与诊断、系统建模预测等不同领域的应用进展;最后指出SCN在卷积神经网络架构、半监督学习、无监督学习、多视图学习、模糊神经网络、循环神经网络等研究方向的发展潜力.     

饲料产品企业标准存在的问题与规范编写

饲料产品企业标准不仅是饲料生产企业组织生产和经营的依据,还是政府部门对企业的饲料产品进行质量安全监督管理及执法的重要依据。饲料产品企业标准是饲料企业进行生产必须遵守的法律文件。饲料产品企业标准是为了保证饲料产品的科学性、适用性、可操作性及合法性。因此每个饲料企业都应该依据自己的产品类型、配方变化、工艺要求的不同以及市场需求,制定科学、安全、实用及对生产有指导意义的企业标准。高水平的饲料产品企业标准对于提高企业的核心竞争力具有重要的意义。但是由于部分饲料企业负责人对饲料产品企业标准的重视程度不够,企业标准编制人才力量薄弱,编制人员信息掌握不充分,造成了现在仍有一些饲料企业标准存在着许多基础性问题。本文综述了饲料企业标准中经常出现的基础性问题,并对如何做好企业标准制定提出一些合理化的建议和改进措施,从而使饲料产品企业标准的编制更加规范、科学。     

饲料检测结果判定流程及常见问题分析

饲料质量安全是保障动物性食品安全的重要基础。好的饲料既是“产出来”的,也是“管出来”的。从“产”的角度,饲料生产企业要对其所用饲料原料及饲料添加剂、最终饲料产品的质量安全承担第一责任。从“管”的角度,饲料行业管理部门要对饲料和饲料添加剂进行日常监督抽检。对饲料的检测及其符合性判定是饲料生产和行业管理的重要技术支撑。饲料行业相关法律法规、技术规范和标准是对饲料检测结果进行符合性判定的重要依据。本文就饲料检测结果判定流程的主要环节及常见问题进行了剖析,以期为行业管理部门、饲料生产企业和检测机构提供参考。