最小二乘B样条函数在火箭发动机数据处理中的应用

在固体火箭发动机地面试验数据处理中,通过应用最小二乘三次B样条函数拟合的方法,进行野值辨识和修复。文中阐述了实际应用中的步骤及应注意的几点问题。为避免常规的控制序列中含有野值而影响数据辨识的问题,提出差别选取控制点循环过滤的方法,实现精度更高的野值辨识。进而采用门限判别方法,实现野值的修复。通过实测数据处理的应用表明,该算法对单个和成片野值的辨识度都很高,适用于火箭发动机地面试验数据处理。     

柱前衍生化高效液相色谱荧光检测法测定桑叶中的1-脱氧野尻霉素

建立了芴甲氧酰氯(FMOC—Cl)柱前荧光衍生一高效液相色谱法测定桑叶中1-脱氧野尻霉素(DNJ)的方法。桑叶经0．05mol／L,盐酸提取,在pH8．5的硼酸盐缓冲溶液条件下,DNJ反应生成荧光产物,然后用高效液相色谱-荧光检测器测定。流动相为乙腈-0．1％醋酸(55：45,V/V)。线性范围为0．567～34mg／L(相关系数r=0．9999);检出限为0．03mg／L。实验测得桑叶中DNJ含量为0．24％;平均回收率为97．1％,RSD为1．35％(n=6)。     

反相高效液相色谱法测定肾复康胶囊中的野黄芩苷和芦丁

建立了肾复康胶囊中野黄芩苷和芦丁的反相高效液相色谱测定方法。以甲醇-水为提取溶剂,采用超声提取法对样品进行前处理。以0.02 mol/L磷酸二氢钾缓冲溶液(含1.0％（体积分数）冰醋酸)-甲醇（体积比为63∶37）为流动相,于330 nm波长下检测,肾复康提取液中野黄芩苷和芦丁可达基线分离,分析时间在20 min内。野黄芩苷和芦丁在10 ~300 mg/L内,其峰面积与浓度之间线性关系良好,目标物的加标回收率大于98％。该方法适用于肾复康胶囊及相关药材中野黄芩苷和芦丁黄酮类化合物的测定和质量控制。     

花椒挥发油的化学成分分析

1　引　　言花椒 (ＺａｎｔｈｏｘｙｌｕｍｂｕｎｇｅａｎｕｍＭａｘｉｎ)属于芸香科落叶灌木植物 ,具有浓烈芳香 ,是主要的调味香料 ,在烹调中常用作佐料 ,又可防腐。花椒还属于中国传统的有效高价值中药 ,它性热 ,味辛、入脾经胃 ,能散寒祛湿 ,止痛杀虫 ,并可除六腑寒冷。主治慢性肠胃炎 ,胃腹冷痛及慢性关节炎、肌肉风湿痛等疾病。国外对花椒类植物也进行了一定研究工作 ,据有关报道 ,花椒属植物的提取物或挥发油在抗病毒、杀病菌、微生物等方面有显著的功效。花椒粗提物有较强的杀虫、杀菌作用 ,它对玉米象、赤拟谷盗、储粮曲霉和青霉等…     

野黄芩素的制备、纯化与结构表征

提出一种简便的由灯盏花植物制备野黄芩素的方法.首先从灯盏花植物中提取灯盏花乙素,再通过水解制得野黄芩素粗品,经硅胶柱层析纯化,得高纯度野黄芩素.所得野黄芩素经高效液相色谱法测定,纯度达98％,其结构为IR、UV、MS、13C NMR和1H NMR所确证.     

日本白鲫与野鲫乳酸脱氢酶（LDH）的同酶比较研究

日本白鲫是我国的一个引进种，本文研究了其五种组成的ＬＤＨ同工酶产并与野鲫进行了比较，结果显示日本白鲫与野鲫的脑，心，肌组织的ＬＤＨ同工酶谱具有很大相似性。二者的差异体现在肝，肾的ＬＤＨ同工酶谱上。这种相似性反映出这两种鱼亲缘关系上的相近，差异则可用来做为种间区分的一种指标。     

HM-J16双光子电子直线加速器

简要叙述了 HM-J1 6加速器的设计思想和设计特点。设计了一台采用射频功率反馈的射线能量范围为 6～ 1 6Me V的双光子电子直线加速器。其最大辐射野为 4 0 cm× 4 0 cm,双光子剂量率均大于3 60 c Gy/ (min·m)。     

超声波辅助提取柿子树叶单宁的研究

以70%的丙酮溶液为提取溶剂,采用超声波辅助提取野柿叶中的单宁,考察了超声波的功率、提取温度、提取时间等因素对单宁提取量的影响.采用响应面法对提取条件进行优化,并建立了二次回归模型.实验结果显示:当提取温度为52℃、超声波功率为80 W、提取时间为42 min,在此条件下单宁的提取量为203.15 mr/g,比无超声波...     

花椒中总生物碱的提取

生物碱具有重要的生理活性,对其提取研究具有重要的实用意义.采用索氏提取法提取花椒中的生物碱,研究了提取剂浓度、料液比、回流温度、回流时间对提取率的影响;通过正交试验确定了最佳提取工艺条件;建立了酸性染料比色法测定总生物碱含量的方法.     

增强小目标特征的多尺度光学遥感图像目标检测

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络（ESF-MNet）。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结构,以增强特征提取能力;此外,在浅层特征图与颈部网络融合之前加入感受野增强模块,以捕获不同尺度的上下文信息。其次,使用GSConv构成颈部网络,减少网络层参数量,保持网络的特征提取能力,并通过基于内容感知的特征重组模块提高识别精度。最后,采用下采样率分别为4、8和16倍的三个下采样模块作为头部网络输入,来提高小目标的检测效果。为了证明该方法的有效性,在DOTA数据集和NWPU NHR-10数据集上进行实验,平均检测精度分别达78.6%和94.3%,计算复杂度为94.7 G,整体模型大小为26.2 M。该方法具备检测精度高、计算复杂度低、模型权重小等特点,能有效提高小目标的检测精度,进一步改善光学遥感图像小目标检测性能。