船用烟火信号光强测试技术研究

救生信号弹是民用船只海上救生的必要设备,其质量的好坏直接关系到人身安全。根据照度距离平方反比定律,结合光电技术和计算机辅助技术,研究救生信号弹的信号光强测试,构建测试系统。通过编写的测试软件,将测得的信号直接输入计算机,并直观地显示结果。实现了简易、快速测量救生信号弹发光强度和遮光率的目的。实验证明：该系统稳定可靠,并且符合生产企业生产过程在线检测的需要。     

基于直觉梯形模糊数多因子群决策方法的110 kV智能变电站装配式建筑造价评价简

将直觉梯形模糊数引入110kV智能变电站装配式建筑造价评价中,在识别出智能变电站装配式建筑造价影响因子的基础上利用ITFN对造价影响因子进行了定义和描述,并基于国网智能变电站装配式建筑典型设计方案构造了造价影响因子理想直觉梯形模糊向量,运用Hamming距离测度提出了多因子群决策模式下的专家权重决策向量的求解方法,引入得分函数和精确度函数建立了智能变电站装配式建筑造价评价模型,为科学合理的开展装配式建筑造价评价提供了一条有效途径。最后应用实例分析验证了模型的有效性和可行性。     

一种快速有效鉴定CRISPR/Cas9诱导水稻突变体的方法

突变体的筛选与鉴定是育种工作中的重要环节。该研究基于高光谱成像技术实现了水稻CRISPR/Cas9突变体种子的可视化鉴别。采集了水稻HD野生型和CRISPR/Cas9突变体种子共1 200粒样本的高光谱图像数据,通过Kennard-Stone算法,按照2∶1的比例构建了建模集(800)和预测集(400)。对水稻种子的原始光谱经过WT预处理后,通过2nd derivative提取了24个特征波长,分别基于全谱和特征波长建立径向基函数神经网络(RBFNN),极限学习机(ELM)和K最邻近法(KNN)模型。试验结果表明,无论是基于全谱还是特征波长神经网络模型都取得了良好的识别能力。通过2nd derivative提取的特征波长结合RBFNN模型也取得了较好的鉴别结果,其建模集和预测集分别达到了92.25%和89.50%。基于2nd derivative-RBFNN结合图像处理技术,可以实现水稻CRISPR/Cas9突变体种子的可视化鉴别,实现种子的定位和识别。结果表明应用高光谱成像技术,结合化学计量学方法和图像处理技术对水稻CRISPR/Cas9突变体的鉴别具有可行性,可为水稻育种中大量突变体的快速、准确地筛选和鉴定提供技术手段。     

一例镉(Ⅱ)配合物的合成、结构及发光性质研究

镉配合物因其独特的结构及性质而被广泛应用于光学、医药、化学等领域,水热法因其溶剂清洁、操作简单等因素是目前合成配合物方便有效的方法之一.本文以2,6-双(2-吡嗪基)-4,4′-联吡啶(L)、对苯二甲酸和CdCl2·2.5H2O为原料,运用水热合成法合成了配位化合物[Cd2(L)2(bdc)(H2O)4](bdc),用...     

基于高光谱成像技术的斜生四链藻（T. obliquus）碳水化合物和蛋白质判别研究

微藻工厂化养殖为天然碳水化合物、蛋白质等生产提供了重要途径，但较高的养殖成本始终是限制微藻大规模商业化发展的瓶颈之一。由于微藻生长速度很快且其胞内代谢信息时刻都在发生变化，开发快速无损的微藻生长代谢监测手段用以实时获取微藻生产过程中感兴趣指标变化信息，可以据此及时调整培养条件，保障微藻高效优质生产。关于微藻生长代谢信息快速无损检测的研究多集中在微藻油脂及其特性、色素等方面，对于同作为微藻重要营养成分的碳水化合物、蛋白质等却少有报道。本研究以斜生四链藻(Tetradesmus obliquus)为研究对象，利用可见/近红外高光谱成像(HSI)技术结合化学计量学方法，提出基于HSI的微藻碳水化合物和蛋白质反演判别方法。对比研究标准化(autosacling)、标准正态化(SNV)等12种预处理方法对原始高光谱数据的处理效果；采用竞争自适应重加权采样算法(CARS)、区间随机蛙跳算法(iRF)和模拟退火算法(SA)进行特征波段选择；结合多元线性回归(MLR)、偏最小二乘(PLS)、支持向量机回归(SVR)以及随机森林回归(RFR)对微藻生物量、碳水化合物和蛋白质含量进行反演判别。结果表明，斜...     

创设对话情境，实施问题驱动式教学——以“反比例函数复习”教学为例

创设合理的对话情境，实施问题驱动式教学，能够促进学生对数学概念的深度理解，优化学生思维路径和提出问题、解决问题的方式方法，让课堂充满智慧与灵性，彰显课堂教学的育人价值.