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1.
正在经济发展新常态下,电网建设持续增强,高压开关行业保持稳定增长,创新驱动发展成果丰硕,行业热点不断涌现,其中,领跑特高压交直流输电技术、探索环保替代气体、攻克高电压等级真空开断技术以及推动智能电网建设一直是并将在今后一段时期仍是行业内关注的热点。 相似文献
2.
时间同步是传感器节点协同工作的基础.水下传感器网络由于采用水声通信方式,具有不同于陆地无线传感器网络的特点,为时间同步算法研究带来了新的挑战.论文首先说明同步问题与同步算法的形式化定义,然后讨论水下传感器网络不同于陆地传感器网络的特点,并指出相关特点对于同步问题的影响;接着综述陆地传感器网络同步算法的研究进展,分析相关算法用于水下环境的不足;进而介绍水下传感器网络同步算法的研究进展,并通过仿真实验完成了相关算法的性能对比;最后总结水下传感器网络时间同步的关键问题,指出进一步的研究方向. 相似文献
4.
采用紫外可见分光光度法测定了不同采收期新疆疏花蔷薇果中总多酚、总黄酮、总多糖、总有机酸和总氨基酸的含量,并通过主成分分析、聚类分析和相关性分析探究了各成分的动态积累规律。结果表明,不同采收期疏花蔷薇果中总多酚、总黄酮、总多糖、总有机酸、总氨基酸的含量呈现一定的波动趋势,样品S6中总多酚、总黄酮含量最高,分别为113.12 mg·g-1、141.47 mg·g-1;样品S7中总多糖、总有机酸、总氨基酸含量最高,分别为304.37 mg·g-1、25.43 mg·g-1、19.13 mg·g-1;主成分PC1、PC2的累积方差贡献率为91.024%;不同采收期疏花蔷薇果的综合得分排名顺序为:S6>S7>S5>S3>S2>S1>S4;根据聚类分析可将不同采收期疏花蔷薇果分为3类,与主成分分析结果基本一致;疏花蔷薇果的适宜采收期为9月中旬。 相似文献
5.
为获得接骨草叶中绿原酸的最佳提取工艺,比较了水煮法、乙醇浸提法、超声波辅助提取法和索氏提取法提取接骨草叶中绿原酸,用紫外分光光度法测定其含量。结果表明,从接骨草叶中提取绿原酸的最佳方法为超声辅助提取法。通过设计正交实验得到超声波提取法的最佳提取工艺是乙醇浓度为80%,固液比为1∶45(g/mL),超声波辅助提取时间为45min,而各因素对提取绿原酸的影响依次为固液比>乙醇浓度>超声辅助提取时间。在最佳提取条件下,一年中6~11月间接骨草叶中绿原酸得率分别为1.852%、1.995%、1.944%、1.891%、1.803%和1.742%,故采收接骨草叶提取绿原酸的最佳月份是7月。 相似文献
6.
关于食品添加剂乳酸钙及乳酸亚铁质量标准中的两个问题 总被引:1,自引:0,他引:1
<正> 乳酸钙及乳酸亚铁作为食品中Ca、Fe的营养强化剂,已愈来愈受到国内外用户的欢迎和重视。近十年来,国内相继建厂投产的工厂有几十家,已成为我国食品添加剂出口的重要产品之一。但在质量标准的执行过程中,发现一些问题,现分述如下: 一,乳酸钙 国内现行的基本生产工艺为:以淀粉质原料(大米、玉米、薯干粉等)为底物,经糊化及α—淀粉酶和糖化酶 相似文献
7.
郭瑛 《安徽建筑大学学报》2023,31(6):64-69,85
提出了基于 PCA-DEA-Tobit 的物流企业绩效评价的新方法并实证验证了其有效性和可行性。首先将物流企业绩效的指标区分为内部因子指标和外部因子指标,并将每个一层内部因子指标进一步区分为与物流企业各个运营环节契合的二层内部因子指标。为了满足 DEA 的使用条件,应用主成分分析法(PCA)消除原二层指标之间的相关性,并按照至少 85% 的累计贡献率提取出新的二层指标并进行正数化处理,进而应用交叉效率 DEA 对各一层内部因子指标进行评价,结合由熵权法得到的客观权重得到各决策单元的整体绩效值及相应排序,最后以 Tobit 回归模型分析外部因子指标与物流企业整体绩效的关联程度及其影响。 相似文献
8.
以疏花蔷薇花中总多酚、鞣花酸、浸膏得率的综合评分作为评价指标,采用单因素试验结合响应面法优化疏花蔷薇花总多酚的提取工艺参数,并测定所得提取物对DPPH 自由基和ABTS+自由基的清除能力及其还原能力。结果表明,疏花蔷薇花总多酚最佳提取工艺参数为采用55%乙醇作为提取溶剂,料液比1∶25(g/mL),回流提取2 次、90 min/次,所得提取物的浸膏得率为(51.36±0.78)%,总多酚含量为(141.36±2.07)mg/g,鞣花酸含量为(13.46±0.14)mg/g,与模型预测值相当。疏花蔷薇花提取物对DPPH 自由基、ABTS+自由基清除率的半抑制浓度(the half maximal inhibitory concentration,IC50)值分别为0.02、0.03 mg/mL,还原能力较强。 相似文献
10.
为了确保水下传感器网络节点不会随水流离开监测区域,通常用缆绳把节点与固定在水底的锚相连,使水下节点具有受限浮动性,然而考虑这一重要特性的研究成果非常有限。针对水下节点受限浮动考虑不足的问题,提出了受限浮动水下传感器网络定位算法(restricted floating localization,RFL)。首先,根据水下节点在重力、浮力、水流冲力、缆绳拉力作用下的活动规律,建立受限浮动节点模型;然后,采用一个移动信标辅助定位,该移动信标在部署区域内沿直线移动,每过一段时间变换一次方向并广播位置信息,利用移动信标的位置信息结合水下节点的受限移动规律,通过理论分析推导锚的位置,并通过多次计算取中值以降低锚位置的求解误差;接下来,利用锚和移动信标的位置信息,计算出水下节点的位置。仿真分析了RFL算法中锚位置误差、锚对节点定位的影响以及节点位置误差,并将RFL算法与现有的TL算法、MFLA算法和LSLS算法进行比较。仿真结果表明,RFL算法的平均定位误差分别是TL算法的49.6%,MFLA算法的44.8%,LSLS算法的32.1%,其最大误差与最小误差都小于TL算法、MFLA算法和LSLS算法。RFL算法定位精度高于现有算法,而且具有较好的稳定性,简单可行,具备较高的实用价值。 相似文献