2012年我国黄淮麦区强筋小麦品种的品质特性

选取安徽、河北、河南、江苏、山东五省黄淮麦区2012年高产强筋小麦样品313份,对籽粒感官性状、质量指标、品质性状进行了全面分析和评价。结果表明,达到优质强筋小麦国家标准的样品占样品总数的68．4％,分别是矮抗58、存麦1号、泛麦8号、藁优9415、衡观35、淮麦20、济麦20、济南17、连麦2号、漯麦8号、山农21、师栾02—1、泰山4173、泰山6195、皖麦38、西农979、新麦0208、新麦19、新麦26、新乡185、宿553、徐麦30、徐麦31、烟农19、豫教5号、郑麦26、郑麦366、郑麦7698、郑麦9023、周麦24和洲元9369品种。通过试验筛选推荐适合该区域种植的高产优质强筋小麦品种。     

基于混合遗传算法产品并行开发活动规划的研究

文章给出了并行活动描述方法和规划模型,针对存在时序约束,资源受限下并行活动的调度问题,提供了一种混合遗传算法。该算法能在保证设计信息、活动时序许可的前提下,有效利用设计资源,达到最大限度地提高产品开发的并行度、缩短开发周期的目的。仿真表明了该算法的有效性和可行性。     

2009年河南省仓储小麦品质状况分析

通过对仓库存储的2009年新收获的27份小麦样品进行检测,分析其籽粒品质及面团流变学特性,并与2008年收获的仓库小麦进行比较。结果表明,2009年仓储小麦中,有96.3%的小麦样品容重在750 g/L以上,33.3%的小麦样品籽粒粗蛋白质含量在14.0%以上,51.9%的小麦样品稳定时间在7.0 min以上,63.0%小麦样品的降落数值在300 s以上,达到优质小麦——强筋小麦品质标准的规定。2009年仓储小麦的面团流变学特性好于2008年,容重、湿面筋含量、降落数值等指标显著低于2008年。     

微波处理对小麦烘焙品质影响的研究

研究了微波处理后新收获小麦烘焙品质的变化和蛋白质各部分质和量的变化。结果表明,经过适当的微波处理,小麦蛋白的各组成部分发生了质和量的变化,小麦的烘焙品质有所改善。由此推测,适当的微波处理能够优化小麦的蛋白质组成,从而改善小麦的烘焙品质。     

2010年河南省大田小麦品质状况研究

通过对2010年收获的81份小麦样品进行检测,结果表明,小麦容重平均为（793.6±17.21）g/L,籽粒蛋白质平均含量为（15.06±0.83）%,湿面筋含量为（31.78±2.33）%,面筋指数为（255.4±105.26）%,降落数值为（255.4±105.26）s,面团稳定时间为（6.52±5.82）min,拉伸面积为（74.3±32.56）cm2。其中,91.35%的小麦样品籽粒蛋白质含量在14.0%以上,50.62%小麦样品湿面筋含量在32.0%以上,20.99%小麦样品的面团稳定时间在7.0 min以上,44.44%的小麦样品降落数值在300 s以上,达到优质小麦-强筋小麦品质标准（GB/T 17892—1999）的规定。     

粗糙集信度一致属性约简

为了消除现有概率粗糙集模型约简过程中出现的诸多约简异常问题,通过引入对象最大信度概念,提出了非参与带参最大决策熵属性约简模型,阐明了带参最大决策熵测度的单调性,给出了带参最大决策熵核和相对不必要属性的定义,并分析了其约简与已有概率粗糙集模型约简的关系。其次将对象置信度引入差别矩阵,构建了带参与非参信度差别矩阵,讨论了其定义与经典差别矩阵对不确定对象刻画的差异性。最后运用实例验证了方法的有效性。     

基于可变多粒度概率粗糙集的分类模型*

以多粒度粗糙集理论为背景,结合可变多粒度思想与错误分类率思想,提出可变多粒度概率粗糙集(VMGPRS)模型.结合粗糙集理论中的属性约简思想,提出粒度约简算法,发现并解决可变多粒度模型中由于参数设定而引发的约简后粒度冗余问题.将约简前后的数据应用于SVM、KNN、NB等经典分类算法,验证约简对数据的分类能力几乎无影响.将规则与算法结合,设计基于规则的分类算法,并且实验分析VMGPRS模型中的2个调节参数α、 β对分类器分类效果的影响.     

高精度中厚板轧制的厚度控制研究

系统研究了AGC（Automatic Gage Control）系统核心数学模型——高精度厚度计公式在工程实际中的实现，主要包括初始辊缝的设定、轧机弹跳模型的建立、油膜厚度的补偿及其它补偿项。经现场搜集数据并进行数据处理，证明用该方法所得到的模型具有足够高的精度。     

生物柴油排放性能研究

采用单缸、四冲程、水冷、直喷式柴油机对豆油乙二醇乙醚酯和菜籽油乙二醇甲醚酯生物柴油进行了发动机台架试验,将生物柴油与0#柴油混合,B0、B50和B100（生物柴油在混合燃料中的体积百分含量）,研究了在2300r／min和2000r／min工况下柴油发动机废气排放情况,结果表明碳烟、CO、HC排放明显减少,NOx排放略有增加。     

主曲线在复杂指纹图像特征提取中的应用

在自动指纹识别系统中,特征抽取是关键步骤之一。主曲线具有自相合特性,对模式特征能够进行很好的描述,并能够有效维持结构信息。因此,选用推广的多边形主曲线算法并加以改进来提取指纹主曲线,并在此基础上进一步实现指纹特征提取和伪特征检测。实验结果表明,该算法能够在短时间内获得更好的指纹骨架,指纹特征提取的准确率也较高。