基于BP神经网络的高精度电容测量

针对工程应用中电容的测量过度依赖仪器设备,难以实现高精度实时测量的问题,提出了一种基于BP神经网络的高精度电容测量方法。利用由DSP,DDS,AGC,ADC和阻容分压等电路构成的数据获取模块采集50个标准电容两端的分压幅值,经过数据清洗与中值滤波去噪预处理后形成71个特征值,以此构建C-U数据集;建立3层隐藏层结构为16×32×16的BP神经网络模型,并进行训练和测试,获取电容预测模型,分析模型性能。测试结果表明,模型预测值与真实值的平均相对误差仅为2.629 1%;预测模型在训练集与测试集上的决定系数R²均达到了0.99,具有很好的泛化能力。     

关于人员及物料出入洁净室,防止交叉污染措施的探讨

按照《药品生产质量管理规范》（1998年修订）的要求，结合我公司对固体制剂车间的技术改造，对如何防止人员及物料出入洁净室而带来交叉污染进行探讨。     

超高效合相色谱法拆分卡多曲对映体研究

利用超高效合相色谱仪(UPC2),建立了卡多曲对映体拆分方法。考察了手性固定相、有机改性剂、动态背压以及柱温对卡多曲对映体分离度的影响。结果表明,卡多曲对映体手性拆分的最佳色谱条件:采用Lux Cellulose-2(2.5μm,2.1 mm×150 mm)手性色谱柱,CO2-甲醇(60:40,V/V)为流动相,等度洗脱,流速为1.0 m L/min,柱温为40℃,动态背压为13.79 MPa,进样量1μL时,卡多曲对映体得到基线分离。     

SPN网络建设过渡期组网策略研究

本文在分析5G业务需求对传送网影响的基础上,针对5G业务特性、SPN技术成熟度和传送网络架构等方面提出SPN承载解决方案,以及过渡阶段演进步骤。同时从综合业务接入区、管道和光缆等基础资源角度提出存在的不足及优化调整建议