芦岭煤矿塌陷区土壤重金属污染特征研究

安徽皖北地区作为我国重要的煤炭工业基地,煤炭的大量开采不仅造成了地表塌陷、大气污染、水污染等,还对所在区域的土壤造成了污染。选择宿州东南典型的采煤塌陷区——芦岭煤矿塌陷区,采用野外调查与室内实验分析相结合的方法,对芦岭塌陷区土壤重金属Cr、Cu、Zn、Co、Pb、Ni的污染状况进行了分析,以了解皖北地区采煤塌陷区土壤的重金属污染情况,找出其中主要的污染元素,为当地的环境修复提供了科学依据。     

基于遗传算法的运动图像的实时处理

提出了一种用于机器人手臂实时视觉伺服的运动图像实时处理的方法.这种方法采用全局遗传算法/局部遗传算法以及未经处理的原始图像对一个已知模型的运动目标物体进行识别.在GA处理的过程中,适应度函数的计算是基于表面-条纹模型作为目标物体模型,并且同时采用全局遗传算法和局部遗传算法来识别物体的形状及检测位置与方向,提高了GA的收敛速度,并得到了良好的识别结果.还采用一个三角形的物体为目标,对所提出的方法进行了仿真试验,结果证实了这种识别方法的有效性.     

基于支持向量机回归的天然气负荷预测研究

Natural gas load forecasting is a key process to the efficient operation of pipeline network. An accurate forecast is required to guarantee a balanced network operation and ensure safe gas supply at a minimum cost. Machine learning techniques have been increasingly applied to load forecasting. A novel regression technique based on the statistical learning theory, support vector machines (SVM), is investigated in this paper for natural gas shortterm load forecasting. SVM is based on the principle of structure risk minimization as opposed to the principle of empirical risk minimization in conventional regression techniques. Using a data set with 2 years load values we developed prediction model using SVM to obtain 31 days load predictions. The results on city natural gas short-term load forecasting show that SVM provides better prediction accuracy than neural network. The software package natural gas pipeline networks simulation and load forecasting (NGPNSLF) based on support vector regression prediction has been developed, which has also been applied in practice.     

内养护对水泥浆水化及微观结构的影响

通过热重-差热分析和X射线衍射以及无接触式电阻率测定仪,研究了使用复合吸水材料内养护对水泥水化性能和微观结构的影响。结果表明:与未掺复合吸水材料水泥浆相比,通过复合吸水材料进行内养护的水泥浆体7、28d水化程度更高;硬化期,更高的电阻率值可能意味着内养护对体系水化促进而使结构更密实。     

一种基于视频编码标准H.264的智能视频监控技术

提出并实现了一种基于H.264视频编码标准的智能视频监控系统。该系统引入一种新的运动检测方法,通过对监控图像的运动矢量及运动补偿后的残差能量进行综合分析,提出了对可疑场景的确认和报警方案,能够有效克服光线变化、背景局部轻微摆动及摄像头轻微抖动带来的影响,具有良好的灵敏度和鲁棒性。     

集体记忆视角下南京安全区遗址保护与利用问题研究

南京安全区遗址保护问题一直以来备受忽视,面临着被遗忘的困境。以集体记忆为观察视角,通过文献资料梳理、现场踏勘、问卷调查等途径对南京安全区避难所遗址保存与保护现状展开调查,揭示了公众对于南京安全区的集体记忆真实情况:公众对南京安全区的记忆及认知程度低;南京安全区内的纪念传统尚未建立;公众对遗址保护的认知缺失。该文分析了南京安全区遗址保护与利用面临的现实问题:南京安全区遗址记忆沙化。问题的根源在于南京安全区遗址的保护停留在文物保护的阶段,未进入南京大屠杀集体记忆建构的社会进程。     

基于红外热图的空气预热器热点检测系统

提出了一种基于空气预热器转子红外热图分析的空气预热器热点检测方法．通过对采集到的图像数据进行坐标转换并采用三次样条法进行像素的插值,获取空气预热器转子的红外热图,然后采用小波变换的软阈值去噪法对其进行滤波,在此基础上提取能量特征,并采用能量特征对空气预热器的不同工作状态(正常、异常)进行识别．实验结果表明,该方法可以有效识别空气预热器的异常工作状态．     

表达长效重组人生长激素-Fc融合蛋白的CHO细胞培养工艺的优化及放大

目的优化表达长效重组人生长激素-Fc(recombiant human growth hormone-Fc,rhGH-Fc)融合蛋白的CHO细胞培养工艺,并进行初步工艺放大。方法采用7 L生物反应器培养表达rhGH-Fc融合蛋白的CHO细胞,操作参数:转速200 r/min,温度37℃,pH 7.2±0.1,溶氧值(DO)40%。通过改变对数增长期的pH(7.2±0.1降至6.9±0.1)及平台期降温幅度(37℃降至30及33℃),检测培养过程中细胞密度、细胞活率、培养液渗透压、葡萄糖及乳酸水平、以蛋白表达量为指标,优化7 L生物反应器培养工艺。应用优化的最佳工艺进行14 L线性放大,通气量分别设置为0.5、0.1及0.03 SLPM,检测蛋白表达量。结果 7 L生物反应器培养工艺最佳pH为6.9±0.1,最佳温度为33℃,该工艺下蛋白表达量高达1 200 mg/L;14 L生物反应器培养工艺最佳通气量为0.03 SLPM,该工艺下蛋白表达量为880 mg/L。结论成功优化了表达rhGH-Fc融合蛋白的CHO细胞7 L生物反应器的培养工艺,并实现了14 L生物反应器的放大,本实验为后续...     

基于洗牌算法的大数据抽样有效性分析

基于折叠技术的洗牌算法具有较好的数据置乱效果,可以满足大数据抽样的前提条件.为证明置乱后的数据集在经过抽样后内部规则不被破坏,通过数据挖掘的方法对抽样前后的数据进行关联规则分析.对比所得关联规则的支持度、置信度,以及事务出现的频率,发现经过折叠洗牌算法置乱后的数据在抽样前后所得到的关联规则变化相对稳定,并通过与现有算法的时间效率以及抽样总体误差作对比,进一步在理论上得出大数据抽样具有有效性,即可以通过抽样样本来推测数据整体情况.     

基于自动秩估计的黎曼优化矩阵补全算法及其在图像补全中的应用

矩阵补全(MC)作为压缩感知(CS)的推广,已广泛应用于不同领域。近年来,基于黎曼优化的MC算法因重构精度高、计算速度快的特点,引起了广泛关注。针对基于黎曼优化的MC算法需假设原矩阵秩固定已知,且随机选择迭代起点的特点,该文提出一种基于自动秩估计的黎曼优化MC算法。该算法通过优化包含秩正则项的目标函数,迭代获取秩估计值和预重构矩阵。在估计所得秩对应的矩阵空间上以预重构矩阵为迭代起点,利用基于黎曼流形的共轭梯度法进行矩阵补全,从而提高重构精度。实验结果表明,与几种经典的图像补全方法相比,该文算法图像重构精度显著提高。