基于深度置信网络的松动部件质量估计方法研究

为解决以往核电站冷却系统松动部件质量估计方法存在的精度不高的问题,提出了一种基于深度置信网络的松动部件质量估计方法。基于平板模型上的不同质量钢球跌落实验,利用冲击信号的自功率谱与对应钢球质量来训练深度置信网络模型,进一步对跌落钢球质量进行了分类预测,并与支撑向量机和神经网络模型预测方法进行了比较。结果表明:深度置信网络方法能对跌落钢球质量进行较好的分类预测,分类平均正确率达到94%以上,预测结果好于支撑向量机(87.57%)和神经网络(91.64%),具有较高的跌落钢球质量预测精度。     

Taqman-MGB实时荧光PCR定量检测转基因玉米MON863

运用实时荧光聚合酶链式反应技术(polymerase chain reaction,PCR)对转基因玉米MON863进行品种特异性检测和定量分析。通过设计玉米内源基因和外源基因边界序列特异性引物和Taqman-MGB探针,验证了内源基因的物种特异性和外源基因边界序列的品种特异性。利用已知转基因百分含量的MON863玉米作为标准品,进行荧光定量反应,建立定量标准曲线,通过标准曲线对玉米样品MON863玉米成份进行含量分析。结果表明,该方法重复性好,检测特异性强,最低检测限浓度达到0.001 ng/μL,即14个拷贝。由于使用实时荧光PCR技术,检测周期短,操作简便,可广泛运用于转基因玉米MON863的进出口检测和转基因产品的含量分析。