CA型、CB型皮革涂饰剂的研制

CA型、CB型皮革涂饰剂是丁二烯与丙烯酸酯类的四元或五元共聚的乳液。采用氧化还原引发体系,以甲基丙烯酸缩水甘油酯作自交联剂。在涂饰过程中不需加入外交联剂。     

基于改进Elman神经网络的制糖企业原糖需求预测模型

制糖企业采用传统算法进行原糖需求预测时忽略了时间因素,而且没有考虑行业特点,导致预测准确性有限。针对上述问题,结合制糖原材料的供需周期特点,提出一种时间特征关联的使用改进布谷鸟搜索（MCS）优化的Elman神经网络需求量预测模型TMCS-ENN。首先,通过提出自适应学习速率公式来优化Elman神经网络（ENN）;其次,引入自适应寄生失败概率和自适应步长控制量公式得到MCS算法来优化ENN的权值和阈值,从而有效提高模型的局部搜索能力,避免局部最优;最后,结合制糖企业原材料购买的时间相关性和滞后性规律,基于周粒度设计数据切片,并以节假日作为重要特征训练ENN,得到预测模型TMCS-ENN。实验结果表明,以周为时间粒度的情况下,TMCS-ENN预测模型的预测精度达到93.89%。可见TMCS-ENN能够满足制糖企业原材料采购需求的预测精度,有效提高企业生产效率。     

CA型和CB型皮革涂饰剂的研制

四川省皮革资源丰富,猪皮产量居全国首位。省内制革业对牛修饰面革和猪修饰面革的涂饰材料,均采用丙烯酸树脂乳液,并进口西德 Bayer 公司生产的丁二烯树脂乳液40B,50B,63B 等作为服装革的涂饰材料。为了节约外汇,立足国内,增加皮革涂饰剂新品种,成都科技大学和四川省原子核应用技术研究所从一九八二年开始对改性丙烯酸树脂皮革涂饰剂及丁二烯系树脂皮革涂饰剂同时开展研制工作,经过两年的努力,研制成功的 CA 型及 CB 型皮革涂饰剂,工艺条件简便易行,乳液成膜性能好,遮盖力强,     

基于BERT-BiGRU集成学习的情感语义识别

如今,在社交网络上发表评论已成为公众对社会现象表达态度和立场的主要方式。精准识别社交文本的情感倾向性对于舆情管控、社会维稳等有重要价值。针对传统情感识别模型大多集中于评论的表层语义挖掘,存在分类效果不佳、泛化能力有限等问题,提出了一种基于BERT-BiGRU多模集成学习的深层情感语义识别方法。首先,通过BERT预训练模型获取评论文本的上下文语义特征表示,再结合BiGRU提取深层非线性特征向量,实现单模型下的最优效果;接着,为了使模型效果稳定且多方面表现均衡,基于BERT系列预训练模型训练出表现优异且具有差异化的多个情感分类器;最后,利用数据扰动和投票策略的集成学习方法,实现各模型深层特征的充分融合。实验结果显示:BERT-BiGRU模型相较于其他传统模型,在两个公开数据集(COV19和ChnSenti)上具有更优的情感识别效果。     

摄入适量不同香型白酒对SD大鼠肝肾功能的影响初探

基于血清学和转录组学探讨不同香型白酒对SD大鼠健康的影响。运用气相色谱-质谱法（GC-MS）测定不同香型白酒中的有机非酒精成分。60只雄性无特定病原体（SPF）级大鼠随机分为6组，灌胃后测定其肝肾功能指标，并用基因微阵列芯片检测肝脏信使核糖核酸（mRNA）表达变化，对差异表达基因进行功能和通路富集分析。结果显示，仅浓香型白酒2组血清谷丙转氨酶水平显著升高（P＜0.05）。转录组分析显示各组大鼠肝脏多条基因均出现差异表达。KEGG富集显示浓香型白酒2组、酱香型白酒组中有多个肿瘤相关基因通路上调。综上，不同香型白酒中非酒精成分各异，且酱香型白酒中吡嗪类化合物含量最高。短期适量摄入白酒后，SD大鼠肝肾功能未见明显损伤，但对其肝脏基因表达有显著调控，部分酒样导致肿瘤通路上调，浓香型白酒1组相比之下具有更优的健康效应。     

水豆豉发酵前后理化特性变化及其提取物对前列腺癌细胞抑制作用的初探

目的:为研究水豆豉发酵前后理化特性变化,并初步探讨水豆豉提取物对去势抵抗前列腺癌细胞（CRPC）的抑制作用。方法:使用三株高产蛋白酶菌株发酵制备水豆豉,参照国家标准方法检测水豆豉发酵前后氨基酸态氮、总酸、pH、还原糖及大豆异黄酮的含量,化学法检测总酚及总黄酮的含量,并测定水豆豉提取物的抗氧化能力。最后,观察最优发酵菌株制备的水豆豉提取物对CRPC细胞的抑制作用。结果:高产蛋白酶菌株发酵水豆豉后,其氨基酸态氮、还原糖、大豆异黄酮含量及抗氧化能力指标均比蒸熟黄豆有所提高（P<0.05）,其中B19菌株发酵水豆豉的效果最佳。使用B19菌株发酵制备的水豆豉提取物对CRPC细胞有选择性杀伤作用,并能促进其凋亡,同时对前列腺特异性抗原（PSA）、雄激素睾酮（T）和二氢睾酮（DHT）分泌有抑制作用。结论:高产蛋白酶菌株发酵水豆豉后能改变其理化特性,并增强其营养活性。且B19菌株发酵的水豆豉对CRPC细胞有抑制作用。本研究为水豆豉相关保健功能食品的研发提供了数据参考及理论支撑。     

基于语义扩展的空间信息服务描述模型

空间信息服务是Web服务在空间信息领域的应用,其元数据信息通常采用Web服务描述语言( WSDL)规范描述。然而,WSDL规范着重描述服务元数据的语法形态而欠缺语义描述,着重描述服务的功能特性而欠缺使用细节描述,尤其缺乏针对空间信息服务的约束表达,导致空间信息服务难以使用和推广,降低了用户体验。针对这种情况,提出一种基于WSDL语义扩展的轻量级空间信息服务描述模型。该模型在WSDL规范的基础上,针对常见的空间信息服务处理数据类型,扩展其语义描述和约束定义,丰富空间信息服务的描述信息,辅助空间信息服务的使用。在模型的基础上,设计了空间信息服务的使用方法,并在空间信息服务链可视化建模平台GeoChaining中进行了实验验证,不仅提高了空间信息服务的执行成功率,还降低了空间信息服务的使用难度。     

基于信号方向信息的二维压缩感知重构研究简

理论证明了可压缩信号各列及其对应稀疏变换域系数矩阵各列具有相同的能量和方向信息;测量数据各列的能量和方向信息本质上反映了可压缩信号各列的能量和方向信息;图像稀疏变换域系数矩阵相邻列具有极高的相似性.基于二维压缩感知模型在传统的OMP算法中引入信号方向信息,构建了2DDOMP算法,取得了更好的图像重构效果,避免了当前压缩感知重构算法单纯依靠测量数据的盲目性和不确定性.基于信号方向信息的重构算法设计思想可用于改造优化各类重构算法,是对当前压缩感知研究的重要补充.