检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

风选路径对烟丝耐加工性的影响研究

轻工科技 2023年第1期39卷 23-26页

作者：邵宁翟鲁文王红星陈鹏贵州中烟有限责任公司技术中心贵州贵阳550009 贵州中烟有限责任公司贵阳卷烟厂贵州贵阳550009

通过不同风选工艺路径对烟丝耐加工性及工艺消耗进行研究,来评价不同叶丝风选路径对卷烟综合质量的影响,结果表明:经过不同风选路径叶丝的温度和含水率均有不同程度降低,不同风选路径对叶丝温度及含水率影响相当;只经过一级风选的风选... 详细信息

通过不同风选工艺路径对烟丝耐加工性及工艺消耗进行研究,来评价不同叶丝风选路径对卷烟综合质量的影响,结果表明:经过不同风选路径叶丝的温度和含水率均有不同程度降低,不同风选路径对叶丝温度及含水率影响相当;只经过一级风选的风选方案一比经过两级风选的方案二整丝率下降和碎丝率增加的都要少,方案一的填充值也高于方案二,烟丝结构整体质量方案一高于方案二;在卷制质量方面烟支含末率、端部落丝量指标方案一要优于方案二,由于风选级数增加,烟支含签率方案二要优于方案一,工艺消耗方案二多于方案一,重量及重量标偏、吸阻及吸阻标偏两方案差异不大。

关键词：风选路径烟丝耐加工性卷烟质量工艺损耗

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

不同烘丝方式对卷烟质量的影响研究进展

现代农业研究 2022年第6期28卷 107-110页

作者：邵宁翟鲁文杨佳玫王宇庞红蕊贵州中烟工业有限责任公司技术中心贵州贵阳550009

作为卷烟制丝生产过程中关键工序之一的叶丝干燥工序,主要起到去除烟丝水分提高叶丝感官质量及耐加工性的作用,对叶丝及卷烟加工质量产生着重要影响。目前国内外主要应用的叶丝干燥处理工艺主要有滚筒烘丝和气流烘丝两种类型,本文针对... 详细信息

作为卷烟制丝生产过程中关键工序之一的叶丝干燥工序,主要起到去除烟丝水分提高叶丝感官质量及耐加工性的作用,对叶丝及卷烟加工质量产生着重要影响。目前国内外主要应用的叶丝干燥处理工艺主要有滚筒烘丝和气流烘丝两种类型,本文针对两种不同烘丝方式对物理指标、化学成分、感官质量、烟气指标和安全性5个方面的研究进展进行总结归纳,为企业今后依据自己产品定位及品牌特点选择合适的加工方式提供相关参考。

关键词：叶丝干燥烘丝方式卷烟质量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

卷烟加工过程加料均匀性研究进展

轻工科技 2019年第5期35卷 23-25页

作者：庞红蕊杨佳玫张志航翟鲁文娄元菲姬厚伟贵州中烟工业有限责任公司技术中心贵州贵阳550009

为了促进国内卷烟制造行业加料过程均匀性的研究,对料液施加过程均匀性的评价方法、影响因素及改进措施等方面进行综述,并结合实际对将来卷烟加料均匀性的研究方向进行展望。

关键词：加料均匀性研究进展

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

梅县生态烟叶种植的安全性及质量评价

贵州农业科学 2019年第1期47卷 135-142页

作者：马坤刘素参翟鲁文冯勇陈鹏吴有祥许红庆贵州中烟工业有限责任公司贵州贵阳550003

为了解和评价梅县烟区生态烟叶种植条件的安全性及烟叶内在品质是否满足"贵烟"品牌的需求,对梅县烤烟种植基地的土壤、灌溉用水进行重金属检测和污染指数分析;对烟叶样品进行农药残留、化学成分及内在感官鉴定。结果表明:土壤样品中6种... 详细信息

为了解和评价梅县烟区生态烟叶种植条件的安全性及烟叶内在品质是否满足"贵烟"品牌的需求,对梅县烤烟种植基地的土壤、灌溉用水进行重金属检测和污染指数分析;对烟叶样品进行农药残留、化学成分及内在感官鉴定。结果表明:土壤样品中6种重金属(镍,铬,汞,铅,镉,砷)含量均低于国家一级土壤限量标准,各项重金属单项污染指数均小于1;灌溉用水6种污染物含量指标均低于国家农田灌溉水污染物标准,其各项污染指数值均小于1;烟叶农药残留种类较少,且残留量小,远低于国家农残限量标准限值;与常规烟叶相比,生态烟叶化学成分更为适宜,协调性好;内在感官品质也更为优异。梅县植烟土壤和灌溉用水属于无污染级别,其种植条件和生产的烟叶均符合贵烟对优质烟叶的质量和安全性需求。

关键词：烟叶植烟土壤水质重金属含量农药残留质量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

成都市小篮球运动协同治理研究

成都市小篮球运动协同治理研究

作者：鲁文艺成都体育学院

学位级别：硕士

古筝重奏《黄河》的演奏诠释与爱国主义教育的融合

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

古筝重奏《黄河》的演奏诠释与爱国主义教育的融合

作者：鲁文轩上海师范大学

学位级别：硕士

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

液流电池多孔复合离子传导膜研究进展

化工学报 2024年

作者：鲁文静李先锋中国科学院大连化学物理研究所储能技术研究部

液流电池储能技术具有安全性高、效率高、寿命长、环境友好等特点，适用于大规模储能和分布式储能。离子传导膜是液流电池的关键材料之一，其性质和成本直接影响着液流电池的性能和成本。复合离子传导膜选择层和多孔支撑层的组成和结构... 详细信息

液流电池储能技术具有安全性高、效率高、寿命长、环境友好等特点，适用于大规模储能和分布式储能。离子传导膜是液流电池的关键材料之一，其性质和成本直接影响着液流电池的性能和成本。复合离子传导膜选择层和多孔支撑层的组成和结构可以分别调控，可以兼具高选择性、高传导性和高稳定性，目前已经在液流电池中得到广泛的研究和应用。此外，通过对复合膜选择层结构的调控，其选择性和传导性等性能可以得到进一步优化，从而提升液流电池的性能和寿命。该综述基于液流电池用复合膜的研究进展，总结不同的基于多孔支撑层的多孔复合膜选择层的结构调控策略，为液流电池用离子传导膜的进一步发展提供理论指导。

关键词：再生能源分离液流电池复合离子传导膜

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器学习的腕部信号癫痫检测研究

基于机器学习的腕部信号癫痫检测研究

作者：鲁文慧哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

癫痫是一种常见的神经系统疾病,它可能对患者的生活和健康造成严重影响。传统的癫痫检测方法通常依赖于脑电图(Electroencephalogram,EEG)等技术,这些方法需要复杂的设备和定期的医疗监测。近年来,基于机器学习的腕部信号癫痫检测方法... 详细信息

癫痫是一种常见的神经系统疾病,它可能对患者的生活和健康造成严重影响。传统的癫痫检测方法通常依赖于脑电图(Electroencephalogram,EEG)等技术,这些方法需要复杂的设备和定期的医疗监测。近年来,基于机器学习的腕部信号癫痫检测方法崭露头角,为癫痫检测提供了一种更加便捷和无创的方法。但目前对于腕部信号癫痫检测的研究大多都是采用不同生理信号和机器学习方法相结合的方式,在整个研究过程中很多研究者忽略了从不同生理信号中提取的特征本身可以采用更好的筛选方法进行特征筛选,且在训练阶段多数人采用的是样本均衡训练,忽略了癫痫数据样本本身的不均衡性,最后研究者采用的机器学习方法都是原生的,忽略了这些方法本身可以优化,因此,如何更好的利用癫痫数据本身的不均衡性、如何更好的从原始特征集中筛选出最优的特征集合以及如何对机器学习方法进行优化是本文研究的重点。1、针对如何更好的利用癫痫数据本身的不均衡性。本文首先为了增加发病样本数量,采用向上重叠采样技术,通过增加发病样本的数量,尽可能的匹配更多正常样本。其次在后期的模型训练过程中,通过设计特定的适应度策略,充分利用这一特性,增加模型在实际验证中的实用性。2、针对如何更好的从原始特征集中筛选出最优的特征集合。本文首先人工提取初始特征集,这包括根据领域知识和医学专业背景从腕部信号中选择和计算特征。其次在特征筛选阶段本文通过引入Boruta算法,减少了不必要的特征,实验结果表明,筛选后的特征在训练过程中使得支持向量模型的准确率上升了 0.28%,XGBoost模型的准确率上升1%。3、针对机器学习方法的优化。本文在分类识别中采用支持向量机、XGBoost(Extreme Gradient Boosting)算法作为基础,为进一步优化这些算法,本文提出了两种新的优化方法:一种是基于分层思想和雅各布曲线相结合的粒子群优化算法,另一种是基于多种策略相融合的蜣螂优化算法。实验结果表明,在第二种策略和样本不均衡训练下,基于改进后的粒子群优化算法优化的支持向量机模型取得了灵敏度为100%,误报率为0.1/d,平均延迟为29.4s的检测效果,相较于其他研究,在灵敏度相近的前提下,误报率大幅度下降。而基于改进后的蜣螂优化算法优化的XGBoost模型取得了灵敏度为100%,误报率为0.3/d,平均延迟为14.9s的效果,其在平衡误报率和平均延迟上表现卓越。本文数据集来源于课题组在首都医科大学三博脑科医院历经三年实时采集。在研究中,本文对不同样本训练比例下模型在测试集上的表现效果进行了分析,并对其中最优的模型进行了实际验证。通过这些实验,评估了不同优化方法对模型性能的影响,以及其在实际应用中的有效性。这一系列工作有助于更好地理解机器学习方法的优化过程,并为癫痫检测提供更精准和可靠的解决方案。

关键词：癫痫检测腕部信号 Boruta算法粒子群优化算法蜣螂优化算法

自适应多视图融合图神经网络地铁客流预测模型

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 194-203页

作者：鲁文博张永李培坤王亭丛雅蓉东南大学交通学院南京211189 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 中铁长江交通设计集团有限公司重庆401121

针对传统方法对地铁车站的多视角空间交互建模不足的问题,本文提出自适应多视图融合图神经网络模型(Adaptive Multi-view Fusion Graph Neural Network Model, AMFGNN)进行地铁车站短时客流预测。在空间维度,模型包括了物理拓扑图、线... 详细信息

针对传统方法对地铁车站的多视角空间交互建模不足的问题,本文提出自适应多视图融合图神经网络模型(Adaptive Multi-view Fusion Graph Neural Network Model, AMFGNN)进行地铁车站短时客流预测。在空间维度,模型包括了物理拓扑图、线路可达性图、空间距离图等多个局部视图,并使用图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)学习每个视图内车站间的动态空间交互;以单视图车站为中心节点,结合其他视图中该车站作为邻居节点构建融合视图,并使用GAT学习多视图间动态交互;在时间维度,使用门控循环单元神经网络学习车站客流的时变特征。以重庆市地铁网络为例,全网出站客流的预测实验结果表明:相较于基线中的物理虚拟结合图网络模型(PVCGN),AMFGNN的平均绝对误差和均方根误差分别降低3.06%和2.49%。多视图内节点间注意力分数可视化结果表明,基于GAT的多视图建模思路能够自适应地融合不同视图中提取到的车站空间信息。此外,AMFGNN模型性能影响因素分析结果表明,以物理拓扑、线路可达性等结构稳定的视图作为中心节点构建融合视图能够获得更准确、稳定的预测模型。

关键词：城市交通地铁客流预测图注意力机制多视图建模图神经网络