噪声信号的故障分析系统

噪声监测由于其测取方便、非接触式测量和携带信息丰富等特点在故障分析与诊断中逐渐受到重视.首先介绍了故障分析中的声信号处理方法,包括时域处理方法和频域处理方法,然后列举了一个具体的基于发动机噪声的故障分析系统的实现方案,主要通过傅立叶变换和小波变换对发动机噪声进行故障分析,证明了利用噪声监测来进行故障分析的可行性.     

变电站光纤以太网开发及应用

目前以太网通信已应用于变电站综合自动化系统,为了提高以太网的抗干扰能力和传输距离,开发光纤以太网产品是必然选择.针对变电站的特殊应用场合,提出介绍了自主开发光纤以太网的方案,以及光纤以太网在设计和施工时的一些注意事项.采用上述方案,可提高以太网络通信的可靠性,有利于推广以太网在变电站综合自动化系统中的应用.     

HFETR热功率测量系统误差分析

本文针对HFETR热功率自动测量系统,详细介绍了该系统的测量方式、组成和原理,在某炉段满功率运行和连续冷却两种工况下对相应的热功率计算误差进行分析,得到最大相对误差值为0.59％,一个运行周期的积分功率最大相对误差值为0.66％.本文分析了测量仪表精度对热功率计算的影响.研究表明,HFETR的热功率测量系统精度符合设计...     

金在氯化钠-氯化亚锡-罗丹明B体系中的浮选行为与机理

研究了在氯化钠存在下,在氯化亚锡-罗丹明B体系中金的浮选行为;在盐酸介质中,对10．0～100．0μg／10ml的金,浮选率为96．4％～99．1％,并与常见贱金属分离。文中测定了浮选物的组成,并结合红外光谱、吸收光谱提出浮选是基于离子缔合物形成机理,浮选物是一种非常规化学计量的大分子复杂加合物。     

多层次结构与半监督学习的谣言检测研究

当前谣言检测工作主要基于监督学习,需要人为标记数据而导致检测具有滞后性。为了充分利用大量的未标记数据,及时检测社交网络中的虚假谣言。提出了一种基于多层次结构与半监督学习谣言检测模型(multi-level semi spuervised graph convolutional neural network, MSGCN)。该模型构建了一种多层次检测模块,基于图卷积网络对有限的标记样本进行训练以提取多层次传播结构特征、扩散结构特征和全局结构特征。其次,引入随机模型扰动集成无标签数据的动态输出进行一致性预测,提出互补伪标签法来获取高质量伪标签数据,并将其加入标记数据扩充样本。最后在有监督交叉熵损失和无监督一致性损失约束下提高模型质量。在公开的Twitter15、Twitter16和Weibo数据集上的实验结果表明,所提出模型在30%标记样本下准确率达到88.3%、90.1%和95.5%,在少量的标记样本下便可达到优异的成绩。     

粉末PET固相缩聚的研究

系统地研究了粉末聚酯(PET)固相缩聚,得到了有效的干燥结晶条件:140℃干燥120 min,180℃再结晶45 min,切片含水率低于30μg／g;研究了反应温度,粉末粒径和N2流量对PET固相缩聚的影响,分析粉末固相缩聚存在N2流量阈值的机理。结果表明:反应温度越高,颗粒越小,固相缩聚反应速度越快;粉末 PET预聚体在一定温度下固相缩聚,存在N2流量阈值。在此流量下,达到该温度下的该粒径粉末的最大界面扩散速率和固相缩聚的最大反应速度。相同反应温度下,粉末粒径越小,阈值N2流量越大。     

盐酸异丙嗪荧光化学传感器研究

盐酸异丙嗪(PMH)水溶液对共价固定在玻片上的四碘荧光素衍生物有可逆荧光猝灭作用,基于此研制了一种可以测定盐酸异丙嗪的荧光化学传感器.该传感器具有良好的重现性,可逆性,选择性和较长的使用寿命,响应时间短.检测范围为5.0×10-5～1.0×10-3mol/L,检测限为6.2×10-7mol/L.     

Identification and Allele Combination Analysis of Rice Grain Shape-Related Genes by Genome-Wide Association Study

Grain shape is an important agronomic character of rice, which affects the appearance, processing, and the edible quality. Screening and identifying more new genes associated with grain shape is beneficial to further understanding the genetic basis of grain shape and provides more gene resources for genetic breeding. This study has a natural population containing 623 indica rice cultivars. Genome-wide association studies/GWAS of several traits related to grain shape (grain length/GL, grain width/GW, grain length to width ratio/GLWR, grain circumferences/GC, and grain size/grain area/GS) were conducted by combining phenotypic data from four environments and the second-generation resequencing data, which have identified 39 important Quantitative trait locus/QTLs. We analyzed the 39 QTLs using three methods: gene-based association analysis, haplotype analysis, and functional annotation and identified three cloned genes (GS3, GW5, OsDER1) and seven new candidate genes in the candidate interval. At the same time, to effectively utilize the genes in the grain shape-related gene bank, we have also analyzed the allelic combinations of the three cloned genes. Finally, the extreme allele combination corresponding to each trait was found through statistical analysis. This study’s novel candidate genes and allele combinations will provide a valuable reference for future breeding work.     

生物体内硒蛋白的计算机识别方法

硒是人体必需的微量元素,在人体内主要形成硒蛋白。硒蛋白的计算机识别,不仅能预测生物体中硒的形态,而且可为硒的生化性质研究提供理论基础,以阐明硒的生物功能。本文以斑马鱼为研究对象,结合已有生物分析软件,采用PERL语言编程,建立了计算机识别硒蛋白的新方法。它根据硒蛋白基因的判断标准、以目前公布的不同物种的基因组注释信息为基础,将以TGA码终止的基因的再分析、3′-UTR区域中硒代半胱氨酸插入序列(SECIS)结构的检索、同源相似基因中硒代半胱氨酸/半胱氨酸的比对,以及硒蛋白基因编码区的识别等步骤,从已注释的基因组中用计算机寻找和鉴定硒蛋白的形态。当前,已有一些识别硒蛋白的方法,但只能识别专一物种,而本文提出的方法,克服了该缺陷,而且对计算机运算速度和容量无苛刻要求,尤其是发现不同物种新硒蛋白方面有优势。本方法普遍适用于不同物种基因组中,硒蛋白的计算机预测与识别。