摘要：目的采用HPLC-MS/MS同时测定蒙药三脂清中胡椒碱、荜茇宁、柯里拉京、没食子酸、鞣花酸、槲皮素、芦丁的含量,并优化三脂清的醇提工艺。方法采用Shim-pack GIST-HP C18色谱柱(2.1 mm×100 mm,3μm),以0.1%甲酸水溶液-甲醇为流动相,梯度洗脱,流速为0.25 mL·min^(-1),进样量2μL;质谱采用电喷雾离子源,正、负离子扫描切换,多重反应监测模式进行定量分析。采用L_(9)(3^(4))正交试验设计,以上述7种成分含量的综合评分为考察指标,以料液比、乙醇浓度、提取时间、提取次数为考察因素进行三脂清醇提工艺优化。结果三脂清中7种成分的峰面积和质量浓度在一定范围内均呈现良好的线性关系(r≥0.9991),仪器精密度、重复性、稳定性试验的RSD均<5%;加样回收率为99.54%~105.32%,RSD为1.39%~4.33%。最佳醇提工艺条件为料液比1∶8,乙醇浓度40%,提取时间0.5 h,提取3次。3次放大试验验证结果显示,上述7种成分的平均含量分别为9.852,0.587,16.247,3.657,8.663,0.119,0.104 mg·g^(-1)。结论建立的方法简便、灵敏、高效,可用于三脂清中多种主要活性成分的含量测定;优化所得的醇提取工艺稳定、可行。

摘要：为通过交通视频自动化检测驾驶员是否佩戴安全带,设计一种基于YOLO v3和Faster R-CNN的安全带单类别目标检测方法。基于YOLO v3网络训练车窗检测模型与车窗-驾驶员检测模型,得到驾驶员的精确位置;利用直方图均衡化、高斯滤波等方法对驾驶员图片进行图像增强操作,提高安全带区域的对比度;基于Faster R-CNN网络设计安全带单类别目标检测模型,将传统的分类问题转变为单类别目标检测问题。实验结果表明,模型检测准确率可达96.0%。相对于其它方法,适应性更强,鲁棒性更高,准确率相应提高。

摘要：为了提高机器学习算法超参数寻优效率,提出了一种基于参数并行机制的机器学习参数寻优方法。该方法通过群启发式算法来进行机器学习算法的参数寻优,将种群转换为Spark平台特有的弹性分布式数据集,针对参数寻优耗时特点并行计算种群中个体适应度。选取随机森林和遗传算法作为实验算法,设计了多组实验对所提出的学习训练方法进行验证。实验结果表明:该方法的参数寻优能力和效率都优于主流的网格搜索算法;在20万条以下的小数据量下,与基于数据并行机制的机器学习参数寻优方法相比,该方法运行时间最多能够减少69.5%,并具有良好的可扩展性。

摘要：为解决Ceph默认参数无法充分发挥系统读写性能,手动调整参数效率低下、浪费大量系统资源的问题,提出一种基于长短期记忆网络和精英保留遗传算法的Ceph参数自动调优方法。采集真实环境下不同参数组合所对应的系统读写性能,构成实验所需的数据集,在此基础上通过LSTM构建Ceph性能预测模型,使用精英保留遗传算法寻找最优的参数组合,减少在真实环境中测试所消耗的时间和系统资源。通过实验,验证了该方法在准确率、收敛速度和性能提升等方面优于现有方法,经过调优后的系统读写性能是默认参数的1.7倍。

摘要：以杭锦2^(#)土为载体,改性制备了SO_(4)^(2-)/ZrO_(2)-杭锦2^(#)土(SZ-HJ-2^(#))超强固体酸为催化剂,通过XPS、XRD、FTIR、SEM、NH 3-TPD、EDS等进行了表征分析;并基于BBD(Box-Behnken Design)实验设计方法,优化该催化剂制取生物柴油的工艺。进行了以生物柴油得率为响应值,反应温度、醇油摩尔比、催化剂用量和反应时间为自变量的优化实验。采用Design-expert 11软件对实验数据进行拟合建立了数学模型,对各因素的影响及交互作用进行了分析,该模型能够较准确地预测生物柴油的得率。通过气质联用技术(GC-MS)对生物柴油的组成进行了分析。结果表明,以杭锦2^(#)土为载体制备的SZ-HJ-2^(#)固体酸催化剂对酯交换反应具有良好的催化性能,其优化工艺为:反应温度为56℃、醇油摩尔比为8.14、催化剂用量为2.51%、反应时间为9 h,此时生物柴油得率最高,为95.46%;通过显著性分析,确定各因素影响程度顺序为:催化剂用量>反应温度>醇油摩尔比>反应时间;而催化剂用量和反应时间以及醇油摩尔比和催化剂用量交互作用显著。GC-MS分析结果表明,该生物柴油主要由棕榈酸甲酯、硬脂酸甲酯、油酸甲酯、亚油酸甲酯、亚麻酸甲酯组成。

摘要：鉴于木材资源的有限性,限制对林木资源的砍伐迫在眉睫,因而,提高木材资源的高效利用显得尤为关键。基于木材固有的孔道结构和金属固有特性,木基金属复合材料可实现高效利用木材资源。本研究概述了木材和金属复合的发展进程、制备方法,以及其在抗静电、储能和疏水方面的最新研究成果及木基金属复合材料在L和X波段的电磁屏蔽性能。最后分析了木基金属复合材料的不足,展望了磁性木材在电磁屏蔽性能与棒状中空材料降解重金属离子的发展前景。

摘要：干燥箱是农业物料进行太阳能热风干燥的关键装置,其结构合理性直接影响物料干燥的品质和效率。为提升干燥效果,以太阳能热风干燥箱物理场分布的均匀程度为研究对象,采用试验和COMSOL数值模拟相结合的方法,对箱体内风速场、温度场的分布特点进行分析,并根据分析结果完成干燥箱结构优化。结果表明,COMSOL模拟仿真所得风速和温度的分布规律与试验结果一致,可用于准确模拟干燥箱内物理场。依托该模拟分析方法,提出了改变进风口位置、添加带孔挡流板、构建隔断式气室的优化设计方案,将干燥箱内风速场分布的不均匀系数降至了10%以下,有效保证了物料干燥的均匀性。上述结果可为太阳能热风干燥设备的结构改进提供参考。

摘要：采用聚丙烯腈(PAN)作为静电纺丝前驱体,通过静电纺丝法制备了炭纳米纤维,经预氧化和炭化处理,得到了孔隙率高、比表面积大的PAN基炭纳米纤维(PCNFs)。通过控制前驱体溶液的浓度,可以得到不同直径的PCNFs。制备的样品在室温(20℃)下能去除低浓度的NO(5×10^(−5))。结果表明,炭纳米纤维的微观结构可以影响其对NO的催化性能。CNFs直径越小,微孔越发达,比表面积越大,吸附和催化氧化效果越好。

摘要：【目的】通过对杭锦2#土进行活化、改性、负载,制备具有催化酯交换反应活性的固体酸催化剂。【方法】以杭锦2#土为基体,对其进行酸活化制备活性白土,负载Zr制得复合载体,经酸浸渍、焙烧获得SO_(4)^(2)-/ZrO_(2)-杭锦2#土固体酸催化剂,并采用FTIR、SEM、BET、XRD技术手段对制备的固体酸催化剂表征,通过催化文冠果种仁油和甲醇的酯交换反应,确定其催化活性。【结果】杭锦2#土经活化后,比表面积明显增大,可成功制得SO_(4)^(2)-/ZrO_(2)-杭锦2#土固体酸催化剂,并且具有一定的酯交换反应催化活性。【结论】杭锦2#土经活化、改性、负载可以制得具有一定催化酯交换反应活性的固体酸催化剂。

摘要：采用光谱技术检测水质参数是当前的一个研究热点,提出了一种基于荧光发射光谱的水质化学需氧量(COD)的检测方法。实验样本分为两组,第一组为20份COD标准溶液,第二组为63份实际水样。实验样本的化学需氧量检测采用快速消解分光光度法,利用三维荧光分光光度计采集水样在EX=275 nm激发波长下的荧光发射光谱(荧光发射光谱范围为EM=325~450 nm),并对两类水样的荧光发射光谱数据进行了处理和建模。分别采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)对两类水样的荧光发射光谱数据进行了预测模型的建立,并对模型效果进行了对比。为验证该方法的可行性和模型的预测能力,将所建PLSR模型预测结果与标准方法的检测结果进行了对比。结果表明,对于COD标准液来说, PLSR和PCR的主成分数分别取5和8时所得的模型的交叉检验效果最优,校正模型的决定系数分别为R^2/PLS=0.999 9和R^2/PLS=0.989 7,校正模型对检验集数据的预测误差不超过10%,且PLSR所建模型优于PCR模型。对于实际水样而言, PLSR和PCR的主成分数分别为6和7时,校正模型的交叉验证效果最优。PLSR法和PCR法的校正集的交叉检验均方差RMSECVPLS和RMSECVPCR分别为0.932 2和0.976 4 mg·L^-1。对于实际水样的检验集来说, PLSR法和PCR法的预测决定系数R^2/PLS和R^2/PLS分别为0.940 2和0.919 0,说明PLSR法的预测效果更优,基于荧光发射光谱数据的PLSR模型具有较高的预测能力和较强的适应性,可以快速、准确的检测出水质COD。通过和传统检测方法的效果对比可知,该方法可用于检测有机污染物浓度较低的水体,有机物浓度较高时采用该方法时检测误差会变大。该研究为水质检测光学传感器的研发提供了一种新的设计思路。