基于双向贪心游走的WSN移动基站位置隐私研究

随着无线传感器网络在国防军事、环境监测、煤矿安全监测,反恐抗灾等领域广泛应用,隐私成为无线传感器网络成功应用的主要障碍。当无线传感器网络应用于战场,基站位置隐私成为关键问题。如果基站位置暴露,后果不堪设想。为了克服随机数据获取具有的消息发送时间较长的缺陷,提出了双向贪心游走。在双向贪心游走中,数据以贪心游走的方式转发并存储在所经过的节点中,而移动基站同样以贪心的方式在网络覆盖区域内游走并获取数据。与随机数据获取相比,双向贪心游走具有较少的数据发送时间。     

精细陶瓷硬度测试方法实验验证

采用标准约定的方法,测试了氧化铝和氧化锆等典型精细陶瓷的硬度,验证了方法的可行性;同时,改变实验条件进行测试,对影响精细陶瓷硬度测试结果的因素及原因进行了探讨.     

纳米铌镁酸铅机械化学法低温快速合成

采用一种新型螺杆研磨机,以氧化物为原料,仅需3h的研磨,即可得到钙钛矿相结构的纳米铌镁酸铅(PMN)粉体.并研究了原料粉质量、研磨功率、研磨时间等不同因素对于合成的影响.通过对比分析发现,提高研磨功率,可以缩短合成时间、提高产物纯度、减小粉体粒径.通过原料交叉反应实验,确定剪切力机械化学法合成铌镁酸铅的反应机理为:MgO与Nb2O5反应生成MgNb2O6,然后与PbO反应获得铌镁酸铅.     

不同海域浒苔品质差异评价

为系统地比较我国不同海域的浒苔原料品质,采用常规理化方法对浒苔中的膳食纤维、多糖、蛋白质、氨基酸、脂肪酸、矿物元素、灰分、有害元素进行分析,并结合SPSS对各类成分进行差异性比较。结果表明,浒苔中功效成分和有害成分存在较大的海域差异,具有地域优势性。与其他海域相比,山东青岛浒苔中总膳食纤维、可溶性膳食纤维、水溶性多糖含量最高,分别为49.33%、22.03%、16.92%;江苏盐城浒苔中粗蛋白含量最高为38.70%;江苏南通浒苔中氨基酸组成最接近理想蛋白模式;山东青岛浒苔鲜味氨基酸含量最高,达90.53 g/kg;浙江宁波浒苔EPA相对含量最高,占总脂肪酸的1.19%;江苏南通浒苔中铁元素含量最高,达4967.41 mg/kg;江苏南通浒苔酸不溶性灰分含量最高,达5.66%;除汞外,各海域浒苔中砷、铅、镉、铬含量多超过藻类制品、保健食品最高允许限量,其中青岛浒苔各有害元素含量相对较低。该实验可为浒苔资源的进一步研究开发提供更加详尽的理论依据。     

弹载应答机多卜勒测速误差分析

本文在简单介绍脉冲多卜勒测速系统的相参应答机方案后,详细分析了应答机引入的测速误差。重点在分析弹载天线旋转引起多卜勒误差机理分析与计算。装在舱体上的天线经外场试验证实,理论与实践基本一致。最后讨论了对专用测试设备的要求。     

杂色蛤酶解物的降糖活性初步评价及其物质基础研究

目的:明确杂色蛤酶解肽对降糖活性相关指标的作用,研究其肽类成分组成。方法:利用酸性蛋白酶制备杂色蛤酶解物样品,通过60%乙醇沉淀得到上清部分,采用Sep-Pak C₁₈固相萃取小柱在不同浓度乙腈洗脱条件下对分离上清部分,以二肽基肽酶-IV(DDP-IV)体外抑制模型与人肝癌细胞(HepG-2)胰岛素抵抗模型筛选杂色蛤酶解物的最佳活性部分,采用Nano LC-MS/MS串联质谱对活性部分进行分析鉴定。结果:经10%乙腈洗脱部分具有最佳的抑制DPP-IV活性作用,可促进胰岛素抵抗细胞的葡萄糖摄取量,杂色蛤酶解物的10%乙腈洗脱部分中共鉴定114个多肽,其中83.3%为亲水性多肽,90.4%的肽分子量低于2000 Da,且N末端疏水性氨基酸较多。结论:杂色蛤酶解物中肽类成分可通过抑制DPP-IV的活性及减少胰岛素抵抗发挥降糖作用。     

双酶水解四角蛤蜊工艺优化研究

以四角蛤蜊为原料,使用内切-外切两步酶解工艺制备复合氨基酸选用多种蛋白酶对四角蛤蜊肉进行降解,以酶解液中氨基酸态氯含量和总氮回收率为考察指标,进而确定内-外两步水解的的蛋白酶种类,开在单因素实验的基础上.采用正交实验优化酶解工艺条件研究结果表明内-外两步酶解制备四角蛤蜊复合氨基酸的最佳工艺为:四角蛤蜊肉加3倍量水匀浆,匀浆液中加中性蛋白酶1500U/g肉,在酶解温度45℃、初始pH7.5下水解6h,灭酶活后改变条件,调pH7.0、温度为45℃,再加入复合蛋白酶4200U/g肉,在此条件下酶解11h.通过实验验证,中性蛋白酶和复合蛋白酶内-外两步酶解具有较好的水解效果,其氨基氮含量为20.78mg/g,总氮回收率为88.19％.     

室内非结构化环境三维栅格语义地图的构建

针对室内复杂的非结构化环境和机器人动态变化的服务任务,提出基于快速识读码(QR code)技术的室内环境空间认知手段。在双目视觉获得深度信息的前提下,基于DSmT证据理论构建信息不确定数学模型,形成描述体素占有/空闲概率的三维栅格地图。在构建三维地图的同时,利用粘贴在大物品上的基于QR code技术的人工物标,为环境中的大物品添加语义标签,并基于大物品的尺寸更新对应的体素占空值,形成含大物品功能属性和归属关系描述的三维栅格语义地图。通过实验与其它信息融合算法进行对比,并对人工物标的识读准确性进行分析,证明该方法的有效性和可行性。     

Robust-InTemp: 基于对抗扰动和局部信息增强的进阀温度预测

预测进阀温度的变化趋势对阀冷系统的运行状态有重要参考价值. 针对传统方法存在数据收集时间跨度大和传感器存在误差等问题, 本文提出了一种基于对抗扰动和局部信息增强的进阀温度预测模型Robust-InTemp. 具体来说, Robust-InTemp通过对原始数据添加基于规则的高斯噪声, 并使用基于梯度的对抗训练方法(projected gradient descent, PGD), 增强了模型的泛化能力和抵抗噪声干扰的鲁棒性. 同时, 引入相对位置编码、一维卷积以及门控线性单元(gated linear unit, GLU), 以增强模型对局部特征的学习能力, 从而提高预测准确性. 实验结果表明, 与多种基准模型相比, Robust-InTemp在预测性能和抗干扰能力方面均有明显优势, 进一步的消融实验也验证了模型中各个组件的有效性.