亚铁结合多肽有利于提高人体对铁离子的吸收.本研究以卵黄高磷蛋白(phosvitin,PV)为原料,制备具有良好亚铁离子结合能力和抗氧化活性的卵黄高磷蛋白肽(phosvitin peptide,PP).通过单一酶和复合酶的酶解工艺优化,确定了最佳酶解工艺条件:先碱性蛋白酶酶解(添加量 6000 U/g、50℃、pH 10、3 h),再胰蛋白酶酶解(添加量4000 U/g、37℃、pH 8、2 h).超滤分离 PV 水解产物,获得不同相对分子质量范围的组分,测定亚铁结合量、ABTS 和FRAP抗氧化活性,结果表明相对分子质量＜3000 的多肽组分最佳,亚铁结合量为(96.14±2.86)µg/mg、ABTS抗氧化能力为(955.61±79.74)µmol/mg、FRAP抗氧化能力为(62.30±3.94)µmol/mg,是一种潜在的铁补充剂.
为了解决鲜鲶鱼鱼糜凝胶品质劣化的问题,在其中添加木薯醋酸酯淀粉和可得然胶(curdlan gum,CDG),通过测定鱼糜凝胶的质构特性、白度、持水力、感官评分、水分迁移变化规律和动态流变学特性,研究木薯醋酸酯淀粉和CDG复配对鲜鲶鱼鱼糜凝胶品质的影响.结果表明:添加木薯醋酸酯淀粉能显著提高鲶鱼鱼糜凝胶品质;CDG与木薯醋酸酯淀粉复配,且添加量分别为 6%和 0.9%时,可进一步改善鱼丸品质,此时鱼丸的弹性、白度、持水力最大,分别为0.91 mm、64.400、92.07%,硬度和咀嚼性分别达到 2606.639 g、1924.219 g,结合水相对含量(P21)增大、自由水相对含量(P23)减小,储能模量(G′)增大.
伴随抗生素的大规模使用甚至滥用,细菌耐药性问题日趋严重.发展快速有效的耐药菌灭活方法对遏制耐药菌的传播至关重要.基于此,首先制备了一种富有叠氮基团的金属有机骨架(UiO MOF).其次,通过在其中组装客体分子吲哚菁绿(ICG)和全氟己烷(PFH),外层修饰细菌靶向适配体(aptamer),构建了复合型 MOF 纳米材料(UiO/ICG/PFH@aptamer,缩写为 UIP@Apt).结果表明:在近红外光(NIR)照射下,UIP@Apt 可用于耐药菌的光热和自供氧光动力协同灭活,体外杀菌率达 96.5%,并可有效抑制生物膜的形成.该方法简单有效,长期副作用小且不产生显著耐药性,可为耐药菌的灭活提供有益参考.
龋齿是口腔医学领域的常见病和多发病,及时检测龋齿可以防止龋齿进一步恶化.智能医学辅助诊断的发展使计算机辅助医生进行龋齿筛查成为可能.本文提出一种基于迁移学习和模型融合技术的龋齿检测网络(MDfuseNet),该网络使用改进的 DenseNet121 和 MobileNetV2 作为分支特征提取网络,利用模型融合技术将分支特征提取网络提取到的特征融合在一起,使网络可以学习到更多的图像特征,提高检测准确度.实验将梯度加权类激活图(Grad-CAM)技术与 MDfuseNet 结合在一起进行特征可视化,生成网络关注区域,确定病灶发生点.共收集了 3250张临床根尖周 X 线片图像,用于构建和检测龋齿分类模型,模型准确率达到 97.08%,性能优于子特征提取模型.实验结果表明,MDfuseNet 可以结合分支特征提取网络优势,有效地对根尖周 X 线片进行学习,在帮助医生进行龋齿辅助诊断上有着巨大的潜力.
医疗专家-外行风格迁移任务旨在将医疗专家的知识和语言转化为外行易于理解的语言风格,解决医疗专业知识传播中的语言障碍,使医疗知识能够更加广泛地被外行所理解和应用,帮助医疗工作者更好地与患者和家属进行沟通,提高医疗工作的效率和质量.目前医疗专家-外行风格迁移任务可用的数据集匮乏,并且没有可用的并行数据集.基于回译和文本分层对齐方法,提出一种简单的无监督方法,这种方法可以从两种不同文本风格(专家风格和外行风格)的可比语料中提取伪并行句子对.将使用此方法获得的并行句子对与MSD数据集、SimpWiki数据集进行对比,验证了方法的有效性.结果表明,本文方法提取的并行句子对的效果优于 SimpWiki 数据集,可以对目前匮乏的并行数据集进行有效补充.
针对两种不同打浆度的麦草高得率浆,分别采用 100、200 和 350 目的筛网筛分,对所得不同尺度细小组分的特性及其对麦草高得率浆性能的影响进行研究.通过 Bauer-Mcnett 筛分仪分析,麦草高得率浆中长纤维组分 Rf30 和细小组分 Pf200 是占比较大的两种筛分组分,高打浆度的纸浆中含有较多的细小组分.麦草高得率浆中不同尺度细小组分的含量、大小和外观不同,其中P350 组分在纸浆中占比为 10%左右,粒径为 25µm左右,外观呈大小不一、形状不规则的片状或颗粒状.筛除 P350 组分可以显著改善纸浆性能.通过筛除 P100 细小组分得到的纤维组分,打浆度在20°SR以下,但保水值还高达 250%左右.在麦草高得率制浆过程中,通过优化磨浆工艺、加强纸浆洗涤,控制P350 细小组分含量,是改善麦草高得率浆性能的一条有效途径.
为了解决传统方法因数据不平衡及特征冗余而导致检测准确率不高的问题,提出了一种结合 SMOTE(syn-thetic minority over-sampling technique)算法采样的SDAE-LSTM(stacked deep auto-encoder-long short term memory)入侵检测模型.首先,针对数据不平衡问题,采用 SMOTE 算法在少数类样本点之间随机插入样本增加其数量,达到类间平衡的目的.其次,针对特征冗余问题,利用堆叠式深度自编码器(stacked deep auto-encoder,SDAE)进行降维,实现数据的深度特征提取.最后,基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络,精准捕获网络入侵特征,准确地实现入侵检测.通过在UNSW-NB15 数据集上的大量实验,有效证明了本文模型与其他模型相比有着更好的入侵检测效果.
为了精准获取用户的真实需求,提升新产品设计与研发中决策的准确程度和产品的用户满意度,本研究提出一种融合 Kano 模型、层次分析法(AHP)、质量功能展开(QFD)方法与直觉模糊集(IFS)的用户需求分析方法(简称IFS-KAQ),从多角度对用户需求进行研究与分析.首先,用IFS处理Kano问卷结果,获得用户直觉偏好信息,确定用户需求类别和用户满意度系数(Sn);然后,将 IFS 与 AHP 相结合,通过专家访谈确定直觉偏好关系,并结合直觉模糊Kano 模型(IFKM)和直觉模糊层次分析法(IFAHP)的结果确定各用户需求的最终权重;最后,将 IFS 与 QFD 相结合,获得用户需求与技术需求之间的关联度等级,构建相关性矩阵,从而建立技术需求目标,得出各用户需求和技术需求的权重.以分析结果为指导设计一款被动式腰部助力外骨骼,实验证明通过该方法对用户需求分析的结果指导设计的外骨骼产品用户满意度得到有效提升.此研究方法可以提升新产品设计与研发中决策的准确程度及决策结果的可靠性,提升产品的用户满意度,并且可以为解决新产品设计与研发过程中的决策问题提供参考.
基于深度学习的解耦表示学习可以通过数据生成的方式解耦数据内部多维度、多层次的潜在生成因素,并解释其内在规律,提高模型对数据的自主探索能力.传统基于结构化先验的解耦模型只能实现各个层次之间的解耦,不能实现层次内部的解耦,如变分层次自编码(variational ladder auto-encoders,VLAE)模型.本文提出全相关约束下的变分层次自编码(variational ladder auto-encoder based on total correlation,TC-VLAE)模型,该模型以变分层次自编码模型为基础,对多层次模型结构中的每一层都加入非结构化先验的全相关项作为正则化项,促进此层内部隐空间中各维度之间的相互独立,使模型实现层次内部的解耦,提高整个模型的解耦表示学习能力.在模型训练时采用渐进式训练方式优化模型训练,充分发挥多层次模型结构的优势.本文最后在常用解耦数据集 3Dshapes 数据集、3Dchairs 数据集、CelebA人脸数据集和dSprites数据集上设计对比实验,验证了TC-VLAE模型在解耦表示学习方面有明显的优势.
中点电压不平衡直接影响逆变器输出电压波形的质量以及器件的寿命.针对NPC型三电平逆变器中点电压不平衡问题,对传统的虚拟空间矢量调制方法进行改进,设计了一种改进的虚拟空间矢量脉冲宽度调制(improved virtual space vector pulse width modulation,IVSVPWM)方法.首先,定义了新的虚拟矢量,目的是降低共模电压幅值;然后,对扇区小三角形区域进行划分,计算了虚拟矢量的作用时间,设计了空间矢量的作用顺序;最后,在 MATLAB/Simulink 中搭建了仿真模型,对传统的虚拟空间矢量脉冲宽度调制(virtual space vector pulse width modulation,VSVPWM)方法和本文设计的IVSVPWM方法进行比较.结果表明本文设计的方法具有更好的中点电压平衡效果.
以蟹壳为原料,结合数据挖掘技术,利用箱式图、斯皮尔曼相关性和冗余分析等方法进行统计,选择确定甲壳素脱乙酰过程中的反应条件.在此基础上,为了证明此次基于数据挖掘的壳聚糖提取条件设计的合理性,设计了不同反应条件对壳聚糖脱乙酰度影响的响应面实验.结果表明:最优提取工艺条件为氢氧化钠质量浓度 0.5 kg/L、反应温度 110℃、反应时间 6h,该条件下脱乙酰度达到 89.53%,壳聚糖性能达到商品壳聚糖的要求.实验数据符合数据挖掘的统计结果,可以为研究人员提供参考.
为了更快速、准确地提取轴承的故障特征,本文在卷积神经网络的基础上,引入残差项并添加软阈值和注意力机制,构建深度残差收缩网络,提取轴承的故障特征信息;并且为了避免出现神经元坏死现象,使用 LeakReLU 代替ReLU作为激活函数.由于轴承在实际应用中所处的工况并不固定,因此本文通过迁移学习方法,将训练的网络模型应用到不同工况中,并且对本文模型与传统的卷积神经网络模型在不同工况下轴承故障诊断的效果进行对比,验证本文所提方法的有效性.
针对公路上高速行驶的车辆检测常常存在错检、漏检的问题,对 YOLOv4 算法进行改进优化.首先,将CSPDarknet53-tiny 作为主干特征提取网络,并对网络中的 ResBolck_body 模块中的残差边与 GhostModule 模块结合代替原始特征网络 CSPDarknet53,从而简化网络结构,同时提高其检测精度;然后,将原算法中的 SPPNet 模块结构替换为 ASPPNet,增大网络感受野,降低参数计算量,使模型能够在保持精准度的同时更加轻量化;最后,将注意力机制模块SENet结构嵌入特征金字塔PANet的两个不同位置,使其可对不同重要程度的特征进行相应处理.在BDD100K数据集实验中,原 YOLOv4 算法训练后得到的模型的平均精度(AP)为 88.27％,改进优化后的 YOLOv4 模型 AP 为90.96％,改进后的 YOLOv4 算法相比原算法 AP 提高了 2.69％.在实际真实场景数据集实验中,改进优化后的YOLOv4 算法比原算法AP提高了 3.31％.实验结果表明,本文提出的方法可以有效提高YOLOv4 算法对车辆目标检测的精度.
为了进一步完善蛋白质与多糖共聚物作为钙递送体系的应用,本研究利用超声法促进葡聚糖与酪蛋白磷酸肽(casein phosphopeptide,CPP)间的接枝,并构建葡聚糖-酪蛋白磷酸肽-钙离子(葡聚糖-CPP-Ca2+)递送体系,以傅里叶红外光谱(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)等方法表征其结构,探讨其在模拟胃肠道消化中的缓释性能.结果表明:超声处理增加了CPP与葡聚糖结合点位,与水浴处理组相比,在接枝率为 50.00％时共聚物反应时间缩短 2.5 h,且在反应 4h 后,250 W 超声处理组的接枝率比水浴处理组提高 19.67％,葡聚糖-CPP-Ca2+在胃液和小肠液消化阶段过程中钙离子的释放率分别为 64.48％和 89.62％,表明缓释效果良好.本研究结果为促进葡聚糖-CPP接枝反应与递送钙的应用提供了基础.
为了分析大豆低聚肽中鲜味肽成分,本文通过纳滤分离结合感官评价对大豆低聚肽进行了初步分离得到鲜味最佳组分 Pb-3,通过凝胶过滤层析从 Pb-3 中分离出鲜味和增鲜效果最强的 Fb-2,进一步采用反相高效液相色谱分离出鲜味效果最佳的 Kb-2,采用超高效液相色谱-串联质谱法从 Kb-2 中鉴定出鲜味肽.结果显示:与对照组相比,相对分子质量为 300～500 的大豆低聚肽 Kb-2 具有较强的鲜味和增鲜效果;鉴定出 3 种鲜味肽,分别为 2 个四肽 Val-Thr-Val-Glu(VTVE)、Leu-Glu-Lys-Asp(LEKD)和 1 个三肽 Trp-Glu-Arg(WER).本研究为大豆低聚肽生产复合调味品提供了理论支持.
对原有 DU 型组合机床的电气系统进行改造,分别对其主电路、液压回转工作台控制线路和液压动力头控制线路进行原理分析,确定其所要追加的功能.首先,选择可编程逻辑控制器(PLC)的型号和扩展模块,对PLC接口资源进行分析与分配;其次,完成控制面板的设计,按照功能分配各个按钮的位置;最后,完成控制系统的编程.PLC 对机床改造程序分为两个模块,即自动运行模块和手动调试模块,针对两个模块进行编程并进行程序仿真,改造后的机床可以实现四工位组合机床的自动化生产以及工作人员对机床的手动便捷调试.
卤虫(Artemia)是西藏盐湖的重要生物资源.本研究旨在探究西藏 4 个盐湖卤虫卵的生物学特性,为西藏卤虫卵在水产养殖中的有效应用提供参考.本研究对 2019―2021 年采集的、经低温冷冻去休眠的西藏 4 个盐湖(其香错、班戈错、拉果错、当穹错)卤虫卵的生物学测定值、营养组成、角黄素含量和孵化速率进行分析.结果表明:班戈错卤虫卵卵径最小(263.6μm),拉果错卤虫卵卵径最大(342.9μm);其香错Ⅰ期无节幼体体长最小(519.6μm),拉果错Ⅰ期无节幼体体长最大(601.1μm).拉果错卤虫卵中二十碳五烯酸(EPA)的含量最高(42.49 mg/g),其香错卤虫卵中二十二碳六烯酸(DHA)含量最高(0.96 mg/g),当穹错卤虫无节幼体中角黄素含量最高(1.68 mg/g).4 个盐湖卤虫卵开始孵化的时间较晚,达到较高孵化率所需时间较长(28 h),4 个盐湖卤虫卵孵化同步性为 13.7～14.8 h.综上所述,西藏卤虫卵具有独特的生物学特性,如较大的卵径和较大的Ⅰ期无节幼体体长,其香错、班戈错和拉果错卤虫卵含有较多的 EPA 和少量DHA,初孵无节幼体在使用时不需要额外的强化,更适用于海水鱼虾幼苗以及特殊发育阶段苗种的培育.
应用动网格技术和用户自定义函数(UDF)对不同边界层影响下的会车过程进行数值模拟,并通过统计不同入口气流速度比例系数时流场分布和气动力数据,分析会车时流场的变化规律.结果表明:在会车过程中,入口气流速度增大,两车气动力变化幅度增大;逆风车辆侧向力的增长幅度受车速变化的影响更明显.随着两车相对位置的变化,流场的变化使车辆受到的气动力不断变化,且会车前后的波动较大,导致车身发生波动,影响车辆行驶的稳定性和安全性.高速会车时车身抖动会更加剧烈,行驶的稳定性大幅降低,且两车间距较小易引发交通事故.在实际会车过程中,驾驶员应注意降低车速和控制两车间距,以确保安全会车.
能观测性是布尔控制网络的一个基本性质,用来描述是否可以通过系统的输入-输出值确定其初始状态.基于矩阵半张量积和图论技术,研究了布尔控制网络的能观测性综合问题.用实例说明了带有外部输入的状态反馈控制器有时可使不能观测的布尔控制网络变为能观测的,有时不能;也可使能观测的布尔控制网络变为不能观测的.最后,证明了如果存在标准状态反馈控制器使布尔控制网络变为能观测的,则一定存在带有外部输入的状态反馈控制器使布尔控制网络变为能观测的,反之不成立.
冷启动问题一直是推荐系统中的一大难点,而跨领域推荐可以通过迁移其他领域的信息缓解这个问题.本文提出一种基于用户信息映射的跨领域推荐算法,它可以在具有少量标记数据的情况下有效地学习跨域关系,并利用标签提高用户和物品编码的准确性.首先学习用户和物品的潜在向量,并改进降维方法将其处理成低维稠密向量;然后生成用户种群,利用偏好不同的用户种群训练映射函数,通过映射函数映射用户信息提高推荐效果.通过实验探究各个参数对实验结果的影响,验证了本文模型对重叠用户数量的依赖更低,相较于基准实验,有更好的推荐准确性,同时表明本文方法有更好的推荐效果.
