29％吡虫啉·多菌灵·烯肟菌胺悬浮种衣剂的高效液相色谱分析

[目的]建立吡虫啉·多菌灵·烯肟菌胺悬浮种衣剂的高效液相色谱分析方法.[方法]以甲醇-水-氨水为流动相,使用ODS-C18反相柱,在270 nm的检测波长下,对样品进行分析.[结果]吡虫啉、多菌灵和烯肟菌胺的标准偏差分别为0.04、0.07、0.03,变异系数分别为0.27％、0.70％、0.73％,平均回收率分别为99.56％、99.43％、99.79％,线性相关系数分别为0.9998、0.9999、0.9999.[结论]该方法操作简便快速,准确度和精密度高,线性关系好,是吡虫啉·多菌灵·烯肟菌胺悬浮种衣剂合适的分析方法.     

校园网络安全防范技术及应用

校园网络的安全防范不仅关系到网络的正常使用,同时也关系到学生与网络中非法信息的接触。本文通过对校园网络安全防范技术及其应用进行了介绍,让校园网络管理人员对安全防范知识进一步加以了解。     

基于U-BOOT的S3C44B0引导程序设计实现

Bootloader(引导装载程序)是嵌入式系统开发的一个重要环节,它把操作系统和硬件平台衔接起来,对嵌入式系统后继软件开发十分重要。DasU-BOOT(UniversalBootloader)是一个功能十分强大的Bootloader开发软件。对U-BOOT的启动流程作了介绍,以S3C44B0开发板和ucLinux为背景,分析,探讨基于U-BOOT的系统引导装载程序的构建。     

一种基于自适应神经模糊推理系统的图像滤波方法

赤潮是常见海洋自然灾害之一。为了早期预测和预报赤潮的发生,开发了基于流式图像的赤潮监测仪器,它将流式细胞、显微成像以及图像处理技术结合起来,采用基于背景差的方法快速准确地分割出藻类图像;为了克服藻类细胞处于不同生长周期和环境带来的形态和个体差异的影响,提取具有平移、旋转和尺度不变性的几何形状特征与基于灰度共生矩阵的纹理特征,采用一对一的多分类支持向量机进行分类识别。实验结果表明,该算法实现对了海洋原甲藻、红色裸甲藻、拟菱形藻和中肋骨条藻的自动分类,平均识别准确率高达94.37%。     

基于基元段特征和GMM的源-目标说话人F0～t转换

基音轨迹F_0～t转换是实现高质量源-目标说话人声音转换的重要组成部分。本文给出了一种与说话内容无关的F_0～t转换方法,为了在与文本无关的前提下,提取出尽可能反映说话人个性特征的基音起伏的较长时的信息,本文采用了从n个短时帧组成的基元段提取特征矢量,并以基元段矢量为单元进行转换,采用了基于高斯混合模型(GMM)的概率加权转换算法使每个特征矢量的转换规则是由多个类规则的线性加权组合得到的,从而提高了转换精度,同时还解决了一般分类器中处于类边界数据的分类错误。实验表明,基于基元段特征矢量和GMM的转换方法具有很好的效果。     

贵州普定县马场硅质原料矿矿床地质特征、开采与防治建议

主要介绍了马场硅质原料矿矿床的地形地貌、气候、地质与矿石物理化学特征等方面,据此得出该硅质原料矿达到水泥用硅质原料矿的开采标准,并论证了矿山开采技术条件、开采方案以及需要注意防治的问题,借此为今后勘查与开采该类型矿床提供一些参考意义。     

国际工程固定单价合同中的工程量清单

固定单价合同被广泛地运用于国际工程承包,工程量清单是这种承包方式估价、计价体系的灵魂。着重介绍工程量清单的内容、特点和运用。     

汽车尾气用催化剂载体研究现状及展望

汽车尾气催化净化器中，催化剂载体是实现高效尾气净化的一个关键因素。本文综述了对尾气净化催化剂载体的要求和研究现状。并提出导电型复合陶瓷是今后尾气净化载体材料研究和发展的一个新型方向。     

基于联合区间偏最小二乘判别分析的猪肉近红外光谱定性建模分析

为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题,提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(Si PLSDA)算法,并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。Si PLSDA利用联合区间偏最小二乘回归(Si PLS)进行光谱特征区域筛选,在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II快速傅里叶变换近红外光谱分析仪获取波数范围为10000~4000 cm-1的猪肉样本近红外光谱,采用标准正态变量变换(SNV)进行近红外光谱的预处理,用Si PLSDA建立猪肉近红外光谱的定性模型。实验结果表明,Si PLSDA建立的预测模型对猪肉储藏时间的识别率达到93.94%,高于基于全光谱区域建立的PLSDA预测模型的识别率。     

基于人工智能技术的不完备信息系统智能诊断方法研究

为了提高不完备信息系统故障诊断的正确性与效率,本文提出一种基于粗糙集理论、蚁群优化算法和RBF神经网络相结合的故障智能诊断方法。该方法首先利用“条件组合补齐算法”对不完备的数据进行完备化处理,再利用粗糙集对条件属性进行知识约简,得到具有最大完备度的最小规则集,接着用蚁群算法优化RBF神经网络的权值,并将最小规则集用于训练RBF神经网络模型,获得故障智能诊断模型。通过实际工程数据验证故障智能诊断模型的有效性,结果表明提出的方法能有效实现系统故障的诊断。