酶法制备γ-D-glutamyl-L-tryptophan的动力学模型

以酶法合成γ-D-glutamyl-L-tryptophan (γ-D-Glu-L-Trp)为研究体系,采用D-谷氨酰胺为γ-谷氨酰基供体,L-色氨酸为受体,测定得到了转肽反应的米氏常数（K _m）为5.11 mmol·L^-1,催化常数（K_cat）为3.92 mmol·min^-1,γ-D-Glu-L-Trp的水解反应米氏常数（K′_m）为2.31 mmol·L^-1,催化常数（K′_cat）为1.46 mmol·min^-1。采用顺序反应机制建立了酶法制备γ-D-Glu-L-Trp的过程动力学模型,并进行了参数优化。经验证,所建模型可准确预测该体系中的反应进程,模型数值解与实验值的平均相对误差小于5%。     

基于Hilbert2Huang Transform 的心音信号谱分析

心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制。针对此本文提出了基于 Hilbert - Huang Transform(HHT) 的心音信号的分析方法,对冠心病患者的心音信号进行了分析。通过把心音信号分 解为内蕴模式函数,利用Hilbert 变换建立了心音信号的时间- 频率- 能量三维Hilbert 谱分布以及边界谱分布; Hilbert 谱及其边界谱在时域以及频域以较高的分辨率表征了心音信号的时频变化特性,揭示了冠心病患者心音信 号的病理特征;为冠心病的早期无损诊断奠定了坚实基础,临床实践中有较大的指导价值。     

数据的逻辑综合分析及决策算法

文章给出了逻辑综合分析的基本理论和决策算法。并利用逻辑综合中逻辑单元的随机覆盖问题产生的随机数据,对算法加以验证。实验结果表明决策算法的精确度可以达到97.2%。     

基于构件组装的项目管理系统开发研究

由于项目管理技术的不断提升和管理模式的多样化,不同行业甚至不同企业对项目管理系统的要求各不相同。如何利用软件构件技术快速地构造新的项目管理系统成为急需解决的问题。从项目管理系统的框架出发,首先对构件进行了形式化定义,然后基于此定义对项目管理系统组成部分进行了形式化描述,最后利用定义好的连接器,通过顺序、选择和并行三种组装方式组装成项目管理系统。并在此基础上提出了基于构件组装的PMS开发模型。     

油田原油产量改进的二次指数最优预测方法研究

指数平滑法是根据上期实际数和预测值,用指数加权法进行预测的一种方法。根据油田原油产量为随机线性变化趋势,采用二次指数平滑方法进行预测。在传统的方法基础上,根据二次指数预测的特点,对线性模型的参数经过数学推导,得到更为简单和方便的计算方法,可以大大地简化计算过程并提高计算的速度。油田原油产量预测的计算涉及大量的数据,对二次指数平滑计算方法的改进给原油产量预测的计算提供更大的方便,有着现实的重要意义。     

深水超声波换能器设计

利用回声信号探测无声目标的原理,测量信号往返所需时间与在水中超声波声速的乘积,就可以确定目标所处的位置.根据该原理来探测海底微地形的高程数据,为此对适合于深海环境下工作的超声波换能器参数进行了理论分析与设计计算,该参数将为海底微地形探测系统提供技术依据.     

抑制气敏元件零点漂移的实用电路

一种利用闭环控制电路抑制气敏元件零点漂移的设计思想、原理框图及实验结果。该电路适用于起始阻值漂移，而灵敏度基本不变的气敏元件，可大大提高此类元件的稳定性与准确性。     

基于高斯核显性映射的核归一化解相关仿射投影P范数算法

为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法。该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性;利用高斯核显式映射方法近似得到显式核函数,消除了对历史数据的依赖,解决了KAPP算法因结构不断生长导致的计算量和存储容量过大的问题。α稳定分布噪声背景下的非线性系统辨识仿真结果表明,在输入信号强相关时KNDAPP-GKEM算法收敛速度快,非线性系统辨识稳态均方误差小,训练所需时间呈线性缓慢增长,有利于实际非线性系统辨识的应用。     

基于多智能体模糊深度强化学习的跳频组网智能抗干扰决策算法

为提高复杂电磁环境下跳频异步组网的抗干扰性能,该文提出一种基于集中式训练和分散式执行框架的多智能体模糊深度强化学习(MFDRL-CTDE)算法。针对多种干扰并存的复杂电磁环境和异步组网结构,设计了相应的状态-动作空间和奖赏函数。为应对智能体之间的相互影响和动态的环境,引入集中式训练和分散式执行(CTDE)框架。该文提出基于模糊推理系统的融合权重分配策略,用于解决网络融合过程中各智能体的权重分配问题。采用竞争性深度Q网络算法和优先经验回放技术以提高算法的效率。仿真结果表明,该算法在收敛速度和最佳性能方面都具有较大优势,且对多变复杂电磁环境具有较好的适应性。