浙江杭嘉湖平原油菜生长的土壤地球化学研究

在浙江省杭嘉湖平原区区域农业环境地球化学调查的基础上，选择嘉善县西塘、余杭县乔司二个典型地区作为专题研究区，对比研究了土壤条件与油菜元素含量、生长及产量间的关系，指出制约油菜生长的土壤地球化学因素，为研究区以至区域内油菜生产的种植和合理施肥提供了科学依据。     

8万门母片系列电路测试软件开发及COMPASS门阵列库单元测试验证技术

JSC710XX是我国第一块利用COMPASS8万门门阵母片正向设计的超大规模集成电路，我们在DIC8032测试系统上开发出测试软件，对该电路的功能和参数进行了较完整的测试，也验证了COMPASS门阵列库单元。     

持续发展的入侵检测技术

本文在介绍入侵检测技术发展历程的基础上,对传统的入侵检测技术进行了系统的分类和描述,并分析了现在互联网络与人类生活的密切联系及安全现状,指出了入侵检测技术为适应现在及将来人们对网络安全的需求而不断的发展变化的趋势,并辅以目前入侵检测技术最前沿的一些研究方向及成果作说明。     

井下智能炸药装药车的运动特性分析

通过对井下炸药装药车底盘的运动模型的分析,建立了车辆不存在滑动和存在滑动两种情况的运动方程,对铰接车辆的运动控制的影响因素进行了分析,建立了运动误差方程,为研究井下炸药装药车的自主行驶控制技术提供了基础。     

家用遥控电视支架的设计

家用一体式遥控电视机支架可以根据人们视觉角度的需求进行旋转来保证最佳的视觉效果。为了保证电视机在旋转过程中不会碰撞墙壁其支架可自动进行伸缩,其旋转和伸缩同步进行,由同一台同步电机提供动力。此外,介绍了电视支架的机械结构和设计过程,同时对其优越性和实用性做出了说明。     

大豆分离蛋白基参菌薄片生产工艺及其品质研究

目的：基于大豆分离蛋白、木耳、榛蘑、元蘑、滑子蘑和人参等原料加工制成大豆分离蛋白基参菌薄片(Soy protein isolate based ginseng mushroom thin slice, SPGMTS)食品。方法：采用单因素及响应面试验法优化大豆分离蛋白基参菌薄片生产工艺,并对其品质、理化特性进行检测。结果：参菌粉粒度 210 目、人参粉用量 3.1%、涂膜厚度 0.80 mm和海藻酸钠用量 8.41%的情况下,SPGMTS的食品感官评分最高达 94.7 分。理化特性分析发现SPGMTS中蛋白质、脂肪和灰分含量分别为39.14 g/100g、3.98 g/100g和5.84 g/100g。此外,SPGMTS中包含异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、酪氨酸、苏氨酸、缬氨酸、精氨酸、组氨酸、丙氨酸、天冬氨酸、谷氨酸、甘氨酸、脯氨酸和丝氨酸。SPGMTS中人参皂苷Rb1、人参皂苷Re+Rg1和人参总皂苷含量分别为0.25 g/100、038 g/100和0.88 g/100。结论：影响大豆分离蛋白基参菌薄片在食品中感官评分的因素由大到小依次是参菌粉粒度、人参粉加入量、涂膜厚度、海藻酸钠加入量。本产品食用方便,吸收方便,营养丰富,清肺清肠,市场前景看好。     

基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法

针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计烦琐及参数寻优耗时等问题,提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法(automatic fault diagnosis, AutoFD),该方法采用AutoFD网络结构搜索算法,来自动完成卷积神经网络的网络结构设计和网络参数寻优。在此基础上,首先通过在原始数据上施加操作生成新通道;接着利用表现预测加速获取通道适应性排序的过程;然后依据通道适应性排序,通过表现预测来快速选取最优卷积通道数;最终根据最优卷积通道来搜索表现最优的多通道卷积神经网络模型用于工业过程自动故障诊断。采用田纳西—伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)工业过程和数值系统对提出方法进行验证,结果表明该方法可以实现网络结构自动设计及网络参数的自动寻优,并且具有优良的故障诊断性能。     

宝钢一炼钢厂连铸机结晶器浸入式水口吹氩的水模研究

针对宝钢一炼钢厂的结晶器吹氩水口进行了 1∶1水模实验 ,研究了不同板坯宽度、拉速、水口出水口面积、出水口角度、浸入深度和吹气量等条件下结晶器液面波动和流股在窄面的冲击点的变化情况 ,并提供了水口优化设计及操作参数 ,为提高连铸生产率及铸坯质量提供了依据。     

BR用镍系催化剂活性种制备技术的改进

结合我国BR用镍系催化剂活性种制备技术的研究和进展过程,讨论了各种活性种制备（催化剂陈化）方式对聚合活性的影响,根据水在镍催化体系丁二烯溶液聚合过程中的作用和粒子碰撞原理,提出了活性种制备技术的改进方向。     

相空间重构和支持向量机结合的电力负荷预测模型研究

风电机组集中并网会对电网安全稳定运行带来影响,为了合理规划各类供电机组高效运行,对电力负荷预测的精度提出了更高的要求。电网负荷时间序列具有混沌特性,普通预测方法难以描述其特性和内在规律。利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列进行研究,用互信息法和CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数,并由此得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构,在此基础上利用支持向量回归算法(PSR-SVR)对电力负荷进行预测,支持向量回归采用网格寻优确定参数。最后将预测的结果同时间序列模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比,结果表明,这是一种误差小,精度高的电网负荷预测方法器。