吉林鑫丰大酒店热销菜

在中国首届药膳精品菜大赛上,名不见经传的吉林辽源鑫丰大酒店的鲜鹿茸白林蛙献宝、滋补烧鹿肉获金奖,鲜鹿茸白林蛙献宝还被评为2001年中国药膳精品菜。自1997年开业以来,鑫丰大酒店就把“创名菜、出精品、树鑫丰品牌”作为办店宗旨。他们不仅派厨师出去学习,还请名厨进店指导。总厨马士杰带领厨师结合本地资源,大胆改革创新了一些关东特色菜,受到顾客欢迎,形成了一整套鑫丰品牌菜。     

基于自组织模糊神经网络溶解氧控制方法研究

针对污水处理过程中溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织模糊神经网络（self-organizing fuzzy neural network, SOFNN）的溶解氧（dissolved oxygen, DO）控制方法。首先,采用激活强度和神经元重要性两个评判标准,来判断神经元对网络的贡献及活跃程度。然后,对不活跃的神经元进行删减,以此来对神经网络结构进行自适应的调整,从而满足实际控制要求,提高控制精度。其次,采用梯度下降算法对SOFNN神经网络的各个参数进行实时调整,以保证网络的精度。最后,将该自组织方法用在Mackey-Glass时间序列预测中,结果表明所提出的自组织模糊神经网络具有较好的预测效果;同时将所提出的SOFNN方法在BSM1仿真平台上进行实验验证。结果表明,所提出的自组织模糊神经网络控制方法能够对溶解氧浓度进行较好地控制,具有一定的自适应能力。     

不同类型温拌剂对沥青性能影响

选取Sasobit、Aspha-min、Evotherm-DAT 3种温拌剂加入到70#基质沥青中制备温拌沥青,通过沥青荧光显微镜试验、三大指标试验、黏度试验和流变试验分析不同类型温拌剂对沥青常规指标和流变特性的影响规律。荧光显微镜下Sasobit温拌剂不能完全溶于沥青,沥青呈现明显的龟裂现象。添加温拌剂造成沥青针入度降低、软化点升高,沥青黏度降低,Aspha-min温拌剂和Evotherm-DAT温拌剂改善沥青延度,但Sasobit温拌剂会导致沥青延度降低。3类温拌剂的降温效果对比为Sasobit温拌剂优于Evotherm-DAT温拌剂优于Aspha-min温拌剂;填加3种温拌剂沥青的高温抗车辙性能对比为Sasobit温拌剂优于Aspha-min温拌剂优于Evotherm-DAT温拌剂。     

沥青针入度的衍生指标探讨

通过变换沥青针入度的试验条件,获得了不同时间、不同贯入荷重下的针入度分布图,并对其进行了沥青性质的条件敏感性分析。结果表明,沥青针入度相对于贯入时间、荷重的变化曲线均具有一定的蠕变变化特点,满足双对数拟合变化关系;由“针入度与贯入时间”曲线衍生出的截距（C1）与两种沥青混合料性能指标具有较好的相关性;由“针入度与温度”曲线得到的“稠度不变温度”与沥青的低温性能具有良好的相关性,具有沥青和混合料性能上的评价意义。     

钻装机在下山掘进中的应用

介绍老虎台矿研制的斜井钻装机掘进斜巷的经验。     

多孔玄武岩沥青混合料的设计与分析

多孔玄武岩其吸水率较大，同样吸收沥青也较大，从而对混合料配合比设计、质量控制和使用性能都产生很大的影响。采用马歇尔法和SUPERPAVE旋转压实仪法对罗孔玄武岩进行设计，两种方法设计的最佳沥青含量、混合料理论最大相对密度和矿料间隙率均差别较大。采用马歇尔法对混合料进行设计和现场控制时，应参照SUPERPAVE的设计数据。     

基于ROLS算法的递归RBF神经网络结构设计

针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘（recursive orthogonal least squares,ROLS）算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,并且利用奇异值分解（singular value decomposition,SVD）决定最佳的隐含层神经元个数,以此来删除不活跃组中相对不活跃的神经元,有效地解决了递归RBF神经网络结构冗余和难以自适应问题。其次,利用梯度下降算法更新递归RBF神经网络的参数来保证神经网络的精度。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和污水处理过程中关键水质参数动态建模,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。     

基于EASE的指挥大厅声场仿真分析

针对指挥大厅音频扩声系统设计,采用计算机模拟软件EASE对大厅进行声场仿真分析,对扩声系统声学参量做出预测。结果显示,通过计算机辅助设计,为扩声系统工程实施提供了扬声器布局方案和施工安装数据,提高了系统方案的设计与设备参数改进效率,为各类指挥大厅扩声系统的设计提供一定的实际工程参考。     

基于ROLS算法的递归RBF神经网络结构设计

针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursive orthogonal least squares,ROLS)算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,并且利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)决定最佳的隐含层神经元个数,以此来删除不活跃组中相对不活跃的神经元,有效地解决了递归RBF神经网络结构冗余和难以自适应问题。其次,利用梯度下降算法更新递归RBF神经网络的参数来保证神经网络的精度。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和污水处理过程中关键水质参数动态建模,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。     

酶技术在食品加工中的应用

近年来随着我国科学技术的发展,在食品加工领域中高新技术得到了较为广泛的应用。特别是生物酶技术作为一种新型的、绿色、安全无害的食品加工技术在食品加工领域中住家发展状态,对此,本文就酶技术在食品加工领域中的应用进行简单的分析与思考,并提出一些可供参考的意见与措施。