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一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-10
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-29
重编程的神经干细胞可以用来作为细胞模型研究疾病的发病机理
利用单个视网膜转录因子Ptf1a，可以将小鼠和人的成纤维细胞在体外高效重编程为神经干细胞，并揭示了Ptf1a诱导体细胞重编程过程的内在分子机制。由于Ptf1a是一个非神经前体细胞转录因子，该发现颠覆了体细胞重编程为神经干细胞需要依赖神经前体细胞转录因子参与的认知。经过Ptf1a重编程的神经干细胞在体外可以大量传代扩增，并能在体外及体内分化成为具有功能的、各种类型的抑制性及兴奋性神经元、星型胶质细胞和少突胶质细胞。进一步的研究发现，当把这些诱导神经干细胞移植到患有老年痴呆的小鼠模型大脑中，其可以分化并整合到大脑中，和原有的脑细胞形成功能性连接。行为学测试表明，细胞移植可以明显改善患病小鼠的空间学习及记忆功能。 和早期的其它研究相比，Ptf1a的单因子方案更安全、更高效、得到的神经干细胞和体内的神经干细胞更接近，具有诸多优点，从而解决了自体神经干细胞的来源问题。重编程的神经干细胞可以用来作为细胞模型研究疾病的发病机理，筛选有效的药物，以及移植治疗各种神经疾病的细胞来源。
中山大学
2021-04-13
一种抑制中枢神经炎症的长效融合蛋白 TAT-HSA-α-MSH 的研究
长效融合蛋白 TAT-HSA-α-MSH 是李红玉教授团队经历 3 年研发的一种能够有效通过 BBB、具有较长半衰期且能够抑制中枢神经炎症的重组蛋白药物。该研究通过构建融合蛋白酵母表达载体、筛选高表达酵母重组菌株、高密度发酵、建立纯化方法、进行理化性质分析、免疫原性分析、检测体外生物活性、检测跨越 BBB 能力、检测体内药效及半衰期等多方面的综合研究，为抗中枢神经炎症相关药物的研发及跨血脑屏障药物递送提供了新的思路。研究成果具有独立自主知识产权，已成功申请国家发明专利 1 项。
兰州大学
2021-04-14
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学
2021-04-13
一种节能环保型电渣重熔新渣系及使用规范
项目成果/简介:成果简介电渣重熔工艺作为一种特种冶炼手段， 在提高金属材料质量方面起到了重要作用。但是其也有很多缺点， 其中最重要的一点就是电耗较高，很多小型电渣炉每吨钢电耗在 1700～1900 kW.h，这不仅影响了产品成本，而且在能源紧张的今天，势必影响电渣重熔的扩大应用和技术的发展；另外，重熔渣系中含有较高的CaF2，在冶炼过程易产生氟化物挥发，污染环境。针对以上缺点，开发了节能环保型新渣系（CaF2-Al2O3-CaO-MgO-SiO2 五元渣系），并针对不同钢种制定了相应的使用规范流程。应用该渣系，可使吨钢电耗在30/70渣的基础上降低200-300Kwh，具有巨大的成本优势；同时由于本渣系采用低氟路线， 也可以降低对环境的污染。成熟程度和所需建设条件本项目无需增加其它设备，仅仅采用新渣系并配合相应的使用规范即可以获得理想的效果。本项目已在相关企业进行了试验（1吨、3吨、5吨电渣炉），节电效果良好，铸锭无任何质量问题。技术指标（1）所开发的新渣系熔点不高于1350℃；（2）渣系中氟化钙（CaF2）含量小于60%；（3）电耗不高于1400度电/吨钢；（4）钢锭质量良好。市场分析和应用前景目前大多数电渣企业特别是一些中小企业仍然采用传统30/70渣系生产，这种渣系有比较大的缺点，其中最重要一点就是渣系电导率大，电耗太大，环境污染严重，特别是目前环保压力巨大，因此有必要开发节能环保型新渣系。本成果中的新渣系含有较低的CaF2含量，可降低生产过程中氟的挥发污染；同时由于采用高电阻设计思路， 也可以明显降低吨钢电耗，市场应用前景较好。社会经济效益分析采用新渣系后，吨钢电耗降低 200～300度。按照小型特钢厂每年5000吨电渣锭计算，仅仅电耗降低而增加的利润就在100万元以上，这还不考虑对环境污染的改善。
安徽工业大学
2021-04-11
一种节能环保型电渣重熔新渣系及使用规范
成果简介电渣重熔工艺作为一种特种冶炼手段， 在提高金属材料质量方面起到了重要作用。但是其也有很多缺点， 其中最重要的一点就是电耗较高，很多小型电渣炉每吨钢电耗在 1700～1900 kW.h，这不仅影响了产品成本，而且在能源紧张的今天，势必影响电渣重熔的扩大应用和技术的发展；另外，重熔渣系中含有较高的CaF2，在冶炼过程易产生氟化物挥发，污染环境。
针对以上缺点，开发了节能环保型新渣系（CaF2-Al2O3-CaO-MgO-SiO2 五元渣系），并针对不同钢种制定了相应的使用规范流程。应用该渣系，可使吨钢电耗在30/70渣的基础上降低200-300Kwh，具有巨大的成本优势；同时由于本渣系采用低氟路线， 也可以降低对环境的污染。
成熟程度和所需建设条件本项目无需增加其它设备，仅仅采用新渣系并配合相应的使用规范即可以获得理想的效果。本项目已在相关企业进行了试验（1吨、3吨、5吨电渣炉），节电效果良好，铸锭无任何质量问题。
技术指标（1）所开发的新渣系熔点不高于1350℃；（2）渣系中氟化钙（CaF2）含量小于60%；（3）电耗不高于1400度电/吨钢；（4）钢锭质量良好。
市场分析和应用前景目前大多数电渣企业特别是一些中小企业仍然采用传统30/70渣系生产，这种渣系有比较大的缺点，其中最重要一点就是渣系电导率大，电耗太大，环境污染严重，特别是目前环保压力巨大，因此有必要开发节能环保型新渣系。本成果中的新渣系含有较低的CaF2含量，可降低生产过程中氟的挥发污染；同时由于采用高电阻设计思路， 也可以明显降低吨钢电耗，市场应用前景较好。
社会经济效益分析采用新渣系后，吨钢电耗降低 200～300度。按照小型特钢厂每年5000吨电渣锭计算，仅仅电耗降低而增加的利润就在100万元以上，这还不考虑对环境污染的改善。
安徽工业大学
2021-05-21
一种电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极的制备方法
本发明公开一种电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极的制备方法，包括下述步骤：(1)静电纺丝法制备电纺纳米纤维膜聚酰胺6?石墨烯PA6?GR；(2)将PA6?GR剪碎后与石墨烯、壳聚糖混合于有机溶剂中并搅拌至糊状，制得电纺纳米纤维复合物PA6?GR/GR?CTS；(3)将PA6?GR/GR?CTS滴涂于丝网印刷电极表面，烘干，得到电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极。制得的电纺纳米纤维复合物修饰电极具备稳定性好、比表面积大、电子传递速率快等优良特性，且制备简单、牢固，可长期保存。该修饰电极协同了一次性可抛电极、电纺纳米纤维复合物的双重优势，给印刷电极的修饰与功能化提供了全新的案例，在电学生物传感检测方面具有广阔的应用前景。
东南大学
2021-04-11
西安交大科研人员在可拉伸铁电氧化物领域取得重要进展
西安交通大学电信学部电子科学与工程学院刘明教授团队、兰州大学彭勇教授团队及北京理工大学黄厚兵研究员团队合作，构建出氧化物外延异质结弹簧结构，并发现该氧化物微纳弹簧结构具有巨大的可伸缩机械性能。
西安交通大学
2022-03-16
一种电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极的制备方法
本发明包括下述步骤：（1）静电纺丝法制备电纺纳米纤维PA6-GR；（2）将PA6-GR与石墨烯、壳聚糖混合搅拌至糊状，制得PA6-GR/GR-CTS；（3）将PA6-GR/GR-CTS滴涂于丝网印刷电极表面，得到电纺纳米纤维复合物修饰丝网印刷电极。制得的修饰电极具备稳定性好、比表面积大、电子传递速率快等优良特性，且制备简单、牢固，可长期保存。该修饰电极协同了一次性可抛电极、电纺纳米纤维复合物的双重优势，给印刷电极的修饰与功能化提供了全新的案例，在电学生物传感检测方面具有广阔的应用前景。
东南大学
2021-04-13