膨化原料在白酒酿造中的应用

膨化原料在水分、淀粉、还原糖、还原能力等指标方面和粮食原料都有较大差距。用100％膨化原料发酵可比粮食发酵提高14％的出酒率,但酒质放香较差、回甜大、有涩味;使用20％的膨化原料时,比粮食发酵提高了8％出酒率,且酒质幽雅柔和、回甜较佳,没有粮食新酒的粗糙和辛辣等缺点。     

浓香型白酒发酵糟醅的质构特性与发酵参数分析

通过物性测试仪对浓香型白酒窖池发酵糟醅的硬度、粘聚性、内聚性等质构特性进行跟踪测试分析,并对窖期糟醅水分、酸度、淀粉等发酵参数进行了研究。初步探索发酵糟醅的质构特性与理化性质变化之间的关系。     

知识图谱嵌入研究综述

随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,表达方式丰富直观的知识图谱得到了大量关注,在知识表示学习方面积累了丰富研究成果,这些研究已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.在总结现有知识图谱嵌入研究基础之上,以面向的知识图谱数量为依据,将知识图谱嵌入模型分为面向单个知识图谱的链接预测模型和面向多个知识图谱的实体对齐模型...     

提高力反馈速率陀螺动态特性的优化设计

陀螺带宽窄将影响系统的动态特性.本文采用比例-积分控制和迟后-超前网络相结合的校正方法,通过优化校正网络的参数、合理配置零极点、设计控制回路,使陀螺系统的带宽提高到150 Hz、输出噪声小于10 mV.并通过仿真验证了控制回路设计的合理性.     

一种改善的基于支持向量机的边缘检测算子

支持向量机是一种新的机器学习方法。它建立在统计学习理论基础上,较好地解决了小样本的学习问题。由于其出色的学习性能,该技术已经成为当前国际机器学习界的研究热点。文中提出了一种基于支持向量机的图像边缘检测新方法。这种方法介绍了如何使用支持向量机来高效的检测图像的边缘。首先用几个边缘简单的图像对支持向量机进行训练,然后使用支持向量分类方法进行边缘检测。针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行图像的边缘检测,其检测效果和传统的Canny边缘检测算子相当。     

内插式真空管太阳能热水器热特性理论及实验研究

设计了一种内插式真空管热水集热器,通过对其能量转换、传输特性研究,建立了内插式真空管集热器的热特性分析模型,并对不同设计参数和气候条件对内插式真空管热特性的影响进行了分析。结果表明,设计的集热器理论热效率最大可达79.5%,但其受环境温度、集热器工作温度等影响较大。此外,设计了由14只内插式真空管组成的太阳能热水器,采用迟滞算法将热水温度控制在50～55℃,实验结果表明,样机系统的日热效率可达55.0%,样机输出热水近120 kg,具有较好的实用价值。     

基于关系数据库的土石坝病险智能诊断专家系统设计

土石坝病险智能诊断专家系统的研制和应用对于土石坝的安全运行意义重大。文中介绍了利用ActiveX数据对象（ADO）数据库访问技术，结合关系数据库与规则库，实现基于关系数据库的土石坝病险智能诊断专家系统的设计方法。     

中国大坝安全与风险管理的现状及其战略思考

分析了中国大坝安全管理的三个发展阶段,认为中国大坝安全保障体系正在不断加强,大坝安全管理水平已经有了大幅度提高,风险理念已经在中国得到广泛接受,风险管理技术正在日益受到重视。认为在计划经济体制向市场经济体制逐步过渡中,中国的大坝安全管理还面临着巨大的挑战:如何向市场经济体制模式过渡,政府职能和大坝业主职能如何剥离,如何走上良性循环发展的道路;从管理体制、运行机制和法规建设方面提出了应对挑战的一些战略思考和建议。     

电子式电流互感器暂态传变延时测试技术研究

从继电保护应用的角度关注了电子式电流互感器暂态下的传变延时问题,阐述了暂态延时与稳态延时的差异性以及在工程中测试的必要性。提出了一种基于高精度高带宽模拟采样和数字量接收精确时标标定的测试方案,采用数字相位锁定器(DPLL)消除数字量时序抖动,利用突变量检测确定初始时刻,再结合相位提取进行时差补偿修正,很好地消除了测试中的各个误差因素。通过开发的测试系统在工程中的应用,证明了所提方案的可行性。     

分段迭代匹配追踪图像重构算法

目的 压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法虽然引入回溯的思想,但其原子选择需要大量的观测值且在稀疏度估计不准确时,会降低信号重构精度,增加重构时间,降低重构效率。为提高CoSaMP算法的重构精度,改善算法的重构性能,提出了一种基于广义逆的分段迭代匹配追踪（StIMP）算法。方法 为保证迭代时挑选原子的精确性和快速性,对观测矩阵广义逆化,降低原子库中原子的相干性;原子更新结合正交匹配追踪（OMP）算法筛选原子的准确性与CoSaMP算法的回溯性,将迭代过程分为两个阶段：第1阶段利用OMP算法迭代K/2次;第2阶段以第1阶段OMP算法迭代所得的残差和原子为输入,并采用CoSaMP算法继续迭代,同时改变原子选择标准,从而精确快速地重构出稀疏信号。结果 对于1维的高斯随机信号,无论在不同的稀疏度还是观测值下,相比于OMP、CoSaMP、正则化正交匹配追踪（ROMP）算法和傅里叶类圆环压缩采样匹配追踪（FR-CoSaMP）算法,StIMP算法更加稳健,且具有更高重构成功率;对于2维图像信号,在各个采样率下,StIMP算法的峰值信噪比（PSNR）均高于其他重构算法,在采样率为0.7时,StIMP算法的平均PSNR值比OMP、CoSaMP、ROMP和FR-CoSaMP算法分别高2.14 dB、1.20 dB、3.67 dB和0.90 dB,平均重构时间也较OMP、CoSaMP和FR-CoSaMP算法短。结论 提出了一种改进的重构算法,对1维高斯随机信号和2维图像信号均有更好的重构效率和重构效果,与原算法和现有的主流图像重构方法相比,StIMP算法更具高效性和实用性。