火花源原子发射光谱仪分析小样品

应用火花源原子发射光谱仪分析小样品。研究了试样的制备、磨制、激发条件、标准化、控样校正等条件。通过严格制样、磨样工序,选择适宜的冲气和预燃时间来提高分析精度;采用控样消除线材和绘制工作曲线块状样品不同所产生的系统误差。方法用于焊条钢、硬线、低合金钢等直径较小试样成分分析,相对标准偏差均小于3%,符合国家标准方法要求。     

图像处理在注塑制品模内收缩研究中的应用

使用可视化实验装置拍摄了注射制品模内收缩24 h后的图像,通过对实验图像中的模腔轮廓与塑件轮廓进行边缘提取、直线拟合、计算交点等图像处理,得到对应的模腔轮廓转折点与塑件轮廓转折点,从而获得关于注射制品收缩方向的实验数据。结果表明,注射制品上某点的收缩方向是指向塑件质心与浇口之间的区域,其收缩方向受到质心位置与浇口位置的双重影响,而不是仅由质心位置或仅由浇口位置决定。     

电子束活化纤维素浆粕的研究

通过电子束辐射技术对纤维素浆粕进行预处理,利用傅里叶变换红外光谱仪、扫描电子显微镜(SEM)、X-射线衍射仪分别对电子束辐射前后的纤维素浆粕进行红外光谱测试、表面及孔隙的分析以及广角X射线衍射(WAXD)实验,并通过纤维素铜氨溶液法测定纤维素浆粕经电子束辐射前后的聚合度。结果表明:电子束辐射使纤维素浆粕的聚合度降低,分子量分布变窄,纤维素分子链中出现了羰基;电子束辐射对结晶度影响不显著,辐射后反应试剂的可及度大大提高,反应性能明显提高。     

不同工艺条件制备的马铃薯膳食纤维的物化性能比较

本研究采用酸处理、中温α-淀粉酶处理和耐高温α-淀粉酶处理三种工艺条件制得三种马铃薯膳食纤维产品,对三种样品与市售燕麦纤维的膨胀力、持水力和阳离子交换能力进行了测定。结果表明,100℃时各样品膨胀力和持水力达到最大值,酸处理样品膨胀力和持水力优于其他样品;燕麦膳食纤维样品的离子交换能力最差,而耐高温α-淀粉酶处理样品和酸处理样品离子交换能力较好。     

锦橙果肉和果皮中游离态和键合态香气物质研究

以锦橙为研究对象,应用AmberliteXAD-2吸附和溶剂洗脱分离锦橙果肉和果汁中游离态和糖苷键合态的芳香化合物,并采用GC-MS检测了锦橙果肉和果皮中的芳香物质。结果表明,锦橙果肉中检出游离态香气31种,键合态香气21种,锦橙果皮中检出游离态香气33种,键合态香气29种。果肉和果皮中游离态和键合态香气组分的构成差别较大,果肉中主要为正己醇、3-羟基己酸乙酯、丁酸乙酯、癸醛和异环柠檬醛等;果皮中则主要为芳樟醇、反金合欢醇、δ-杜松烯、柠檬醛和榄香醇等。     

基于广义专家群思考模型的Web知识获取研究

将Web中面向特定问题的权威网页看作特殊专家针对问题的观点,特殊专家与人类专家一起构成了广义专家群体。如何获取与人类专家思维和认知状态相一致的来源于特殊专家群体的知识,是实现广义专家群体思维创新的关键问题之一。在广义专家群思考模型的基础上,提出基于意群的特殊专家知识获取方法,获得了能够较好反映特殊专家观点的信息和知识。并以产品设计创新过程中的特殊专家知识获取为例进行了验证。     

基于随机粗糙样本的统计学习理论研究

介绍随机粗糙理论的基本内容。提出随机粗糙经验风险泛函,随机粗糙期望风险泛函,随机粗糙经验风险最小化原则等概念。最后证明基于随机粗糙样本的统计学习理论的关键定理并讨论学习过程一致收敛速度的界。     

基于双重随机样本的统计学习理论的理论基础

介绍双重随机理论的基本内容。提出双重随机经验风险泛函,双重随机期望风险泛函,双重随机经验风险最小化原则等概念。最后证明基于双重随机样本的统计学习理论的关键定理并讨论学习过程一致收敛速度的界。为系统建立基于不确定样本的统计学习理论并构建相应的支持向量机奠定了理论基础。     

基于二维局部保留映射的小样本掌纹识别

小样本生物识别是现实应用中一个较难解决的问题,通过有限训练样本很难得到满意的识别结果。因此,提出了一种新的小样本掌纹识别方法,利用改进的二维局部保留映射（I2DLPP）提取特征,并用支持向量机（SVM）分类。改进的二维局部保留映射是通过同时在行和列方向上进行2DPCA和2DLPP的投影实现的,从而降低了计算复杂度与特征维数;并且构建最近邻图是以图像内部的列为节点,保留更多内部流形结构,改善了识别效果。SVM是针对小样本识别的非常有效的分类工具,将两者结合可以显著提高小样本掌纹识别精度。实验结果证明了该方法的有效性。     

边界K邻近大样本支持向量机分类

针对大样本支持向量机内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了一种改进的支持向量机算法。算法先利用KNN方法找出可能支持向量,然后利用SVM在可能支持向量集上训练得到分类器。实验表明改进算法训练速度提高明显。