Elman神经网络在高压电力计量系统故障诊断中的应用

利用Elman神经网络自适应性强的优势,将其应用于高压电力计量系统故障诊断中。对计量系统的8个运行参数提取故障信息作为网络的输入值,以4位二进制数表示正常情况和9种主要故障类型,用采集得到的样本对网络进行训练,并选取4种故障类型进行网络测试,结果表明,Elman神经网络模型对高压电力计量系统故障有很好的辨识和诊断效果。     

传统冲调型糯米粉加工工艺的研究

为加快传统冲调型糯米粉的工业化,对冲调型糯米粉的加工工艺进行了优化和量化.优化结果为:原料糯米洗净后于常温下浸泡3h,常压下汽蒸25min,烘箱低温干燥至水分含量为10％,焙炒后磨粉过筛,细度为140目时所得米粉的冲调性和感官品质最好.     

基于色彩色差计的冲调型米粉焙炒程度判别及指标量化研究

在冲调型米粉的加工中引用色彩色差计,测定米粉颜色特征参数,通过统计分析,建立基于L*、a*、b*色度空间的焙炒程度判别的判别函数和参考值范围,使焙炒程度指标仪器化和数量化.实验表明,L*、a*、b*分别与冲调型米粉焙炒程度之间具有直线相关关系.建立的判别函数为:焙炒程度=0.408L *-0.409a*-0.233b*-30.367.双侧90％参考值范围分别为焙炒不完全:L* (88.9590～92.1140),a*(-1.1240～0.5710),b*(6.3380 ～ 8.7870);焙炒程度正常:L* (79.9690～86.1360),a*(0.8310～2.7300),b*(12.0380～ 15.8870);焙炒过度:L*(75.1800 ～77.6330),a*(3.1740～4.2240),b*(15.8870～17.2110).对判别函数进行验证,其判别符合率为100％.结果表明将色彩色差计应用于冲调型米粉炒制程度的鉴别是可行的.     

高耐受性醋酸菌的研究和应用进展

酿醋工业的核心微生物是醋酸菌,其中最常用的菌种属于醋酸杆菌（Acetobacter）。研究表明,具有高耐受性的醋酸菌菌株在高浓度乙醇和高温条件下的产酸量仍可达到较高水平,对高耐受性醋酸菌菌株的发现为现代酿造工业带来了新的发展,有利于对不同生长与代谢特征醋酸菌菌种的挖掘以及新型酿造工艺的开发。该文综述了目前已知的高耐受性醋酸菌的特性及其在酿造工业生产中的应用进展,对更多高耐受性醋酸菌菌株的筛选以及酿造工艺的改进都具有重要的现实意义。