超声波在未来食品加工中的应用

综述了超声波技术在蛋白质提取、杀菌、解冻、入味和冷冻等食品加工单一过程中的应用,并与相应的传统技术比较,分析出超声波技术的优点;探讨了超声波的机理和超声波技术在食品加工全过程中的应用,指出超声波技术在未来食品加工新技术中的前景和展望。     

基于多属性决策的高校家庭经济困难 学生认定方法及应用

在高校家庭经济困难学生的认定过程中,认定标准与工作细则不明确,具体表现在对于三类困难程度界定上的模糊性,以及对于不同区域家庭经济贫困的解释和量化缺乏统一的标准;引入针对不同区域高校学生家庭经济状况"绝对贫困"、"相对贫困"和"一般贫困"的概念,提出高校家庭经济困难学生认定过程中的数据分析方法,并结合具体的实例说明了该方法的有效性。     

三星型活塞式压缩机主传动系统动力学分析

三星型压缩机是一种动力学性能良好的新型活塞式压缩机,其主传动系统实质上是1个主连杆和2个副连杆并联构成的主副连杆机构;为了便于比较,将W型压缩机的主传动系统、三星型压缩机的主传动系统分别作为研究对象,利用ADAMS软件建立了在相同工况下各自的动力学仿真模型并进行了求解,得到了两者在额定工况下的轴心径向位移响应、主轴承反力和轴心轨迹;计算结果表明:与W型压缩机相比,三星型压缩机主传动系统的曲轴轴颈中心响应振幅降低了12.36%,主轴承反力减小了44.62%,三星型压缩机具有良好的动力学性能。     

基于PTG502-CAN的锅炉管道异常压力检测系统设计

针对传统系统对火力发电厂蒸汽管道的异常压力检测准确性不高的难题;设计并实现了基于CAN分布式网络与压力传感器PTG502的锅炉蒸汽管道异常压力检测系统;整个系统采用分布式CAN网络控制体系,在锅炉管道的各个关键部位部署压力传感器PTG502对实时压强信号进行采集,检测网络中的所有压力信号经过处理后送入微控制器进行综合分析,微控制器根据设定好的程序算法判断哪些部位的压力异常,并将数据实时送入管道控制中心系统,从而使主控制中心及时采取停止加压、发出声光报警等措施,有效地减少了安全事故的发生;最后进行实验,实验结果表明:设计的系统稳定性强,检测数据的准确性大大提高,满足实际需求。     

鸡骨多肽保健饮品工艺研究

采用具有较高营养价值的橙汁、蜂蜜、蔗糖、柠檬酸为调味品,与复合蛋白酶酶解制得的鸡骨多肽液调配成酸甜适中、气味较好、色泽淡黄的骨蛋白多肽饮料,探索保健饮料的最佳工艺配方及稳定剂最佳配方,并对营养保健饮品进行调香;最佳工艺配方及稳定剂配方结果:橙汁12.00%,蜂蜜2.30%,柠檬酸0.11%,蔗糖5.50%,复合稳定剂0.12%的β-环状糊精和0.11%的(CMC-Na)羧甲基纤维素钠,添加0.40%的香草香精调香;多肽饮品风味独特,酸甜爽口,稳定性好,功能性强,具有营养保健双重功效,质量指标符合国家标准,有很大的市场和开发前景。     

客观聚类分析对区域基础教育发展水平评价

首先,以国内外建立的教育指标体系为指导,结合我国年度统计用指标,选取13个指标并建立综合评价指标体系;其次,借助因子分析法将评价指标综合为具有代表性的影响因子,算得全国区域综合得分;最后,通过客观聚类分析对区域基础教育发展水平进行综合评价.     

基于图象处理的靶板穿孔面积计算方法

提出一种通过靶板的数字图像计算穿孔面积的方法;通过为靶板着色,或者为穿孔选择背景颜色,使图像中靶板穿孔部分和未穿孔部分的颜色灰度值和具有明显的区别;拍摄靶板的图像,选择灰度平均值作为灰度阈值,并以是否超过此灰度阈值为条件判定靶板穿孔部分和未穿孔部分;计算靶板穿孔部分和整个靶板的像素总数N和M,则靶板穿孔面积为NS,其中S为靶板面积;仿真结果证明了方法的可行性及其计算精度。     

基于移动客户端的教职工健康体检数据智能分析管理系统的研发

针对学校教职工健康体检数据管理普遍存在的问题,开发了一套基于移动客户端的教职工健康体检数据智能分析管理系统;系统以学校定期组织的医院体检数据为依据,为教职工提供健康体检数据方便快捷地获取和使用服务,对特定人群和个体提供智能化的健康干预措施,帮助恢复健康;系统具有数据交换量少、响应速度快、实用性强、用户体验好、推广前景优的特点。     

组态软件实时数据库的研究与设计

主要介绍了应急通信车控制系统组态软件实时数据库设计思想,针对应急通信车控制系统体积小、的特点,设计一种基于OPC和SQLite数据库的实时数据库方法,给出了实时数据库各个模块的实现方法。     

基于深度学习的手写数字分类问题研究

手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手写体数字的识别,同时与SVM算法及BP神经网络分类效果进行对比;实验结果表明深度学习在识别手写体数字时具有更高的准确率。