检测疫苗中小牛血清残存量ELISA试剂盒的研制

目的　建立一种简便、灵敏、特异、准确的疫苗中小牛血清残存量检测方法。方法　采用ELISA双抗体“夹心法” ,即固相载体上包被特异性抗小牛血清抗体 ,加入待测样品 ,反应后再加入酶标记抗小牛血清抗体 ,经显色后测定。结果　固相载体最适包被抗体的量为 1μg/孔 ,反应体系的pH为6 .8～ 7.2 ,两步反应的最佳时间各为 1h ,最适温度为 37℃。检测的最适抗原 (小牛血清 )范围为 2 0～ 10 0ng/ml,该试剂盒的灵敏度为 3ng/ml ,变异系数CV(n =2 8孔 /次 )平均为 5 .7%。经检测 6批疫苗的结果与放免结果相符合。结论　该法特异性强 ,灵敏度高 ,为疫苗中小牛血清残存量的检测提供了一种新方法     

氟丙防腐涂料的耐候性研究

运用冷拼法制备氟丙树脂并配制了氟丙防腐涂料,比较研究了其与氟碳树脂涂料、含羟基丙烯酸树脂涂料性能及耐老化性能。结果表明:氟丙涂料比氟碳涂料具有更高的光泽度,比丙烯酸涂料有更好的耐候性,树脂含氟量与涂料的光泽度和失光率之间存在线性对应关系,含氟量增加,光泽度和失光率均线性降低。     

上海天衣研制成功防漏气轮胎

上海天衣轮胎有限公司经过10多年的不懈努力和探索,研制成功一种戳破不漏气的安全环保轮胎,并于2006年批量上市。这种防漏气轮胎主要是在普通轮胎内壁(行驶面)上喷涂1层厚度为2 mm左右的记忆合成橡胶防漏涂层,从而确保轮胎被扎穿而不漏气。当铁钉和碎玻璃等异物扎入轮胎行驶面后,这层记忆合成橡胶会在瞬间全方位将被扎部位紧紧包裹住,防止漏气;当异物被拔去时带有记忆功能的合成橡胶就会自动复位闭合完全堵住漏洞,保证防漏气的效果。这种半固态的防漏涂层在-20~ 110℃的恶劣条件下,均能保证轮胎被异物戳破后仍不漏气,可以有效避免车辆在恶劣…     

高分子载体四氯化锡复合物催化剂 V.苯乙烯与丙烯腈共聚物-四氯化锡复合物

合成了苯乙烯与丙烯腈的交联共聚物载体,使之与四氯化锡复合并形成一种稳定的复合物。含氯量为21.5%,相当于1.51 mmol/1 g 催化剂。这种复合物对酯化、缩醛、缩酮以及成醚反应均有良好的催化性能。重复使用效果亦佳,至少可重复使用六次而不失活。     

结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法

针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法（HBT）需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法（HBTT）。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。     

基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法

在水华防治工作中,水华预测一直都是1个难点,由于藻类水华整个生成过程各阶段的变化机理不尽相同,现有预测方法采用某1个模型对水华生成的全过程进行建模预测并不合理。因此本文针对水华生成过程中持续时间最长且变化规律明显的藻类生长阶段,采用多元时序分析技术,通过对藻类生长阶段中的多特征因素时序建模分析,以影响和表征藻类生长的特征因素作为模型输入和输出,考虑藻类生长阶段的趋势性、周期性、随机性变化规律,建立多元混合时序模型,并结合灰色理论思想,改进模型预测算法,从而提出基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法,以实现对包含影响因素在内的特征因素变化特性的全面描述和预测以及对模型预测精度的进一步提高。采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小。     

反应精馏制备碳酸二乙酯的过程模拟与优化

碳酸二乙酯(Diethyl carbonate,DEC)是一种绿色环保的化工产品,用途广泛,具有良好的工业应用价值。为避免传统工艺副产物多、产物难分离等问题,采用碳酸丙烯酯一步法合成碳酸二乙酯,并将反应精馏技术应用于碳酸丙烯酯与乙醇酯交换反应生产碳酸二乙酯工艺中。以乙醇钠为催化剂条件下碳酸丙烯酯酯交换反应动力学为基础,应用Aspen Plus软件对反应精馏过程进行模拟,分别探讨了反应精馏塔精馏段、反应段和提馏段理论板数、醇酯进料比、操作回流比和塔顶采出进料摩尔比对碳酸丙烯酯转化率的影响,从而确定适宜的工艺条件:反应精馏塔的精馏段、反应段、提馏段理论板数分别为2、8、8:醇酯比为8;操作回流比R为6.7;塔顶采出进料摩尔比为0.71。在此工艺条件下碳酸丙烯酯的转化率为79.54%。模拟结果对反应精馏合成碳酸二乙酯的工艺设计和过程优化具有重要指导意义。     

基于Bagging集成学习的水华预测方法研究

随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。     

仿生学在涂料开发中的应用

简要介绍了仿生学研究的基本情况及其在海洋防污涂料、建筑涂料、伪装隐身涂料等中的应用发展概况。     

改进单尺度Retinex的复杂光照人脸识别算法

在光照复杂条件下人脸识别性能明显下降。针对单尺度Retinex算法易产生"光晕"现象,提出一种改进单尺度Retinex算法的复杂光照人脸识别方法(ISSR)。首先利用拉普拉斯梯度算子增强光照人脸图像的边缘信息,然后在单尺度Retinex算法的基础引入符合人眼视觉特性的中心自适应调节拟合函数,以增强图像各个颜色分量,提高人脸图像对比度,最后采用Yale B和CMU-PIE人脸库进行仿真测试。结果表明,ISSR算法增强了人脸图像的对比度,改善了人脸图像的视觉效果,有助于提高人脸图像识别率和识别速度,能满足复杂光照条件下的人脸识别要求。