手控式延时按钮

《机床电器》96年第5期上发表了苏州顾吴峰先生《应开发应用延时按钮》的文章（以下简称项文）。认为它可以使不少须具备延时开关功能的电气控制设施的“电路结构简化,降低成本,同时还可方便安装和维修”。不久前,我们按浙江义乌某客户厂要求,试制手控式延时按钮,其功用与顾文不谋而合。虽然义乌厂的订货数量极少,但我们考虑到在（机床电器）上呼吁的用户之声,义无反顾地进行了试制。按照客户要求,这个按钮的操作方式是“推推’试,操作件为平钮,有三个工作位置,第一位置即原始位置,第二位置时操作件停留在中间,批二位针是最终…     

脱胶与脱酸对菜籽油挥发性组分的影响

采用气相色谱-质谱联用法研究传统脱胶和脱酸工艺对冷榨和热榨菜籽油中挥发性组分的影响,发现冷榨油与热榨油中的挥发性组分及风味差异较大,热榨油中的挥发性组分比冷榨油更为复杂,且脱胶和脱酸工艺可以降低菜籽油中挥发性组分的复杂性;主成分分析结果表明脱酸工艺对冷榨油和热榨油的挥发性组分影响较大,而脱胶工艺的影响程度相对较小。通过测定各阶段菜籽油中酸价和过氧化值的变化,发现脱胶工艺对菜籽油的酸价没有显著影响;脱胶和脱酸工艺对冷榨油的过氧化值均有显著影响,但对热榨油的过氧化值没有显著影响。     

粗DEM辅助的广域PS-InSAR数据预处理方法及应用

PS-InSAR技术是一种高精度的地表形变探测方法,小区域PS-InSAR处理的研究较为深入,但处理方法并不适用广域的形变探测和数据处理方法。本文针对卫星实时轨道精度差的问题,首先提出利用辅助DEM进行斜距误差和轨道系统误差校正提升差分干涉相位反演精度的方法;其次,针对广域图像配准误差的空变性,提出了一种由粗到精的层级配准方法,解决了配准误差空变对PS-InSAR永久散射体选取和图像相干性的影响;最后,通过对形变观测结果的地理编码结合加权处理,实现对超广域观测图像的拼接。利用仿真数据验证了粗DEM对系统误差校正的有效性,并进一步通过Sentinel-1A的2000多景雷达影像对云南省全境39.4万平方千米的覆盖区域进行了处理,结果表明了本文方法对系统误差校正和对广域形变探测处理的有效性。     

基于遗传算法的贝叶斯网络结构学习综述

贝叶斯网络采用图模型描述变量之间的依赖关系,因其结构清晰,具有突出的决策机制和学习机制,故拥有优秀的推理能力。在各类研究方法中,遗传算法能够有效地解决复杂的优化问题,以其普适性好、鲁棒性强、便于并行执行、高效便捷等显著特点,在贝叶斯网络结构的学习研究过程中发挥着非常重要的作用。从初始种群、遗传操作算子设计两个层面对近年基于遗传算法的因果结构学习改进方法进行了调研分析并指出了该技术路线进一步的研究方向。     

添加黑米酒糟对面包品质与功能特性的影响

以黑米酒糟制备面包,依据感官评价、面包测定指标等探究不同添加量的黑米酒糟对面包品质的影响,并通过体外实验方法,分析黑米酒糟对面包的抗氧化和体外消化特性的影响。结果表明,不同添加量的黑米酒糟对面包比容、色泽品质、质构及感官等影响显著。随着黑米酒糟添加量增加,面包的总酚含量(14%～28%)、DPPH自由基清除率(40.8%～52.5%)和ABTS阳离子自由基清除率(16.8%～53.9%)明显增加,表明其能显著提高面包的抗氧化性。此外,黑米酒糟能降低面包中快速消化淀粉和慢速消化淀粉含量,提高抗性淀粉含量,表明其能明显降低面包的体外消化能力,适用于制备抗性淀粉制品。     

超边约束的异质超网络表示学习方法

与普通网络相比,超网络具有复杂的元组关系（超边）,然而现有的大多数网络表示学习方法并不能捕获元组关系。针对上述问题,提出一种超边约束的异质超网络表示学习方法（HRHC）。首先,引入一种结合团扩展和星型扩展的方法,从而将异质超网络转换为异质网络;其次,引入感知节点语义相关性的元路径游走方法捕获异质节点之间的语义关系;最后,通过超边约束机制捕获节点之间的元组关系,从而获得高质量的节点表示向量。在3个真实世界的超网络数据集上的实验结果表明,对于链接预测任务,所提方法在drug、GPS和MovieLens数据集上都取得了较好的结果;对于超网络重建任务,当超边重建比率大于0.6时,所提方法在drug数据集上的准确性（ACC）优于次优的Hyper2vec(biased 2nd order random walks in Hyper-networks),同时所提方法在GPS数据集上的ACC超过其他基线方法中次优的基于关联图的超边超边约束的异质超网络表示学习方法（HRHC-关联图）15.6个百分点。     

展台内外皆精彩——第三届中国流体机械展参展商访谈

本期为第三届中国国际流体机械展专刊，参展的观众在展会现场只能通过展台了解到企业现场的产品以及概况．故此我刊邀请部分参展企业“坐客”本期杂志．为读者朋友介绍现场以外的企业故事。[编者按]     

车联网环境下基于模糊逻辑的交通拥堵检测方法

针对现有的道路交通拥堵检测方法的不足,提出了一种基于V2V的道路交通拥堵检测方法。首先基于V2V的方式实时获取邻居车辆状态信息,建立车辆邻居表;其次依据车辆行驶速度、车流密度、交通拥堵评级体系构建模糊控制器,完成本地交通拥堵水平的估计;然后通过车车通信进行邻居车辆交通拥堵状况的查询,并根据大子样假设检验验证本地交通拥堵水平值,完成所在区域交通拥堵水平的检测;最后基于Veins平台搭建仿真测试场景,仿真对比了拥堵检测结果的准确率,同时测试车辆节点的退避时槽数量和接收广播数据包的数量。实验结果表明, 提出的道路交通拥堵检测方法实现的拥堵检测准确率分别比线圈法和CoTEC法提高了5.5%和7.5%;提出的道路交通拥堵检测方法实现的车车通信网络拥塞比CoTEC法降低了90.8%,并且在未发生交通拥堵时通信节点的通信负载显著降低。     

立体化网络应用层协议识别的研究与实现

针对由于动态端口和加密通信协议的不断使用、应用层协议识别难度增加以及对高速网络的快速识别需求提升的问题,提出了一种立体化的应用层协议识别方法。其依据树形分类思想,根据数据包的多元信息进行分层过滤识别。通过加入表驱动方法,协议特征库使用动态模块化加载方式和改进基于统计的识别算法,采用SVM的分类模型,实现了准确、快速和易于扩展的应用层协议识别。通过真实网络环境下的测试结果得出,此系统能够保证较小的延时和95%以上的识别率。     

天时地利人和——柳州富达新工厂一年的成长之路

个企业的成功发展离不开“天时、地利和人和”,可以说“天时、地利”是企业创业时期取得成功的关键因素,“人和”是企业成长后期取得成功的必要因素,没有“人和”就无法实现持续发展。回顾柳州富达近几年的发展之路可谓一段三者相辅相成的成功企业发展之路。在柳州富达新工厂成立一年之际,我刊专访柳州富达总经理苏晓林先生,为大家展示出一段立体的柳州富达的成长之路。[编者按]