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埃尔米特矩阵空间立方幂等保持问题

哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：张浩苒徐金利东北林业大学理学院

保持问题是在一个给定的数学结构上研究保持某种不变量的映射的问题。针对埃尔米特矩阵空间保立方幂等的问题，通过刻画在保立方幂等的实线性映射下，研究了2×2维埃尔米特矩阵空间的基底到m×m维埃尔米特矩阵空间上的像，给出了从低维... 详细信息

保持问题是在一个给定的数学结构上研究保持某种不变量的映射的问题。针对埃尔米特矩阵空间保立方幂等的问题，通过刻画在保立方幂等的实线性映射下，研究了2×2维埃尔米特矩阵空间的基底到m×m维埃尔米特矩阵空间上的像，给出了从低维到高维埃尔米特矩阵空间保持立方幂等的实线性映射的表示形式。

关键词：保持问题不变量埃尔米特矩阵立方幂等线性映射

新质生产力视角下的农业全要素生产率:理论、测度与实证

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农业经济问题 2024年第4期 68-80页

作者：龚斌磊袁菱苒浙江大学中国农村发展研究院杭州310058

新质生产力是推动经济高质量发展的重要动能,农业新质生产力则是农业强国建设的核心驱动力。本文认为,全要素生产率提升作为新质生产力的核心标志,是深入认识新质生产力内涵的重要抓手。本文关注新质生产力视角下农业全要素生产率的测... 详细信息

新质生产力是推动经济高质量发展的重要动能,农业新质生产力则是农业强国建设的核心驱动力。本文认为,全要素生产率提升作为新质生产力的核心标志,是深入认识新质生产力内涵的重要抓手。本文关注新质生产力视角下农业全要素生产率的测度研究和实证研究:第一,在测度体系方面,回顾了以索洛余值、数据包络分析和随机前沿分析为代表的农业全要素生产率传统测算体系,并对该体系的主要缺陷进行了归纳总结;在此基础上,结合变系数模型和新增长核算法等前沿方法,以技术创新导向、农业特征导向和多维目标导向为核心线索,对农业全要素生产率的测度体系进行了重构,并以农业数智化技术为例,展示了新测度体系的应用。第二,在实证评估方面,本文从研究范式和研究方法两个维度对现有研究进行了梳理。一方面,对三类主要研究范式进行了归纳;另一方面,对简约式模型和结构式模型两大方法各自的优势、局限和应用场景进行了比较。此外,本文进一步对未来农业新质生产力的测度研究和实证评估进行了展望。

关键词：新质生产力全要素生产率农业生产函数农业生产率

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虾加工副产物抗菌型水解液制备条件优化及抑菌作用

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食品工业科技 2024年第3期45卷 162-170页

作者：谷萝宋茹浙江海洋大学食品与药学学院浙江舟山316022

目的:为了探究水产品加工副产物用于抗菌型水解液制备,并研究其抑菌作用,本文以南美白对虾优势腐败菌(Specific spoilage organisms of Penaeus vannamei,PV-SSOs)为实验用菌,采用虾加工副产物制备抗菌型水解液(Antibacterial hydrolysa... 详细信息

目的:为了探究水产品加工副产物用于抗菌型水解液制备,并研究其抑菌作用,本文以南美白对虾优势腐败菌(Specific spoilage organisms of Penaeus vannamei,PV-SSOs)为实验用菌,采用虾加工副产物制备抗菌型水解液(Antibacterial hydrolysate from shrimp processing by-products,SPPH),考察对PV-SSOs的抑菌作用。方法:以中华管鞭虾加工副产物为原料,分别采用5种蛋白酶水解,测定水解液对PV-SSOs的抑菌作用。以抑菌效果最强酶为实验用酶,研究加酶量、酶解时间、酶解温度和料液比对PV-SSOs的抑菌效果影响,然后采用响应面法优化SPPH酶解条件,高效液相色谱法分析SPPH中肽段分子量分布,采用膜渗漏法测定SPPH对PV-SSOs的细胞膜渗透性影响,进一步通过扫描电子显微镜观察SPPH作用后PV-SSOs菌体微观结构变化。结果:选用胃蛋白酶为水解用酶,在酶解反应pH2.0和料液比(1:2,w/v)条件下,经响应面Box-Behnke三因素三水平试验确定抑制PV-SSOs的SPPH最佳制备条件为:胃蛋白酶添加量700 U/g,酶解2.3 h,酶解温度33℃。经测定SPPH对PV-SSOs的抑菌直径达到24.10±0.43 mm。SPPH中分子量小于3000 Da肽组分的相对百分含量接近70%。PV-SSOs经SPPH作用2~12 h菌体细胞膜渗透性均显著高于菌对照组(P<0.05),扫描电镜下PV-SSOs经SPPH处理12 h可见部分菌体发生扭曲、皱缩,细胞膜表面形成凹陷、孔洞及内容物渗出。结论:中华管鞭虾加工副产物可用于制备抗菌型水解液,SPPH通过膜损伤方式抑制PV-SSOs,本研究为SPPH进一步用于南美白对虾保鲜研究提供了理论依据。

关键词：虾加工副产物酶解南美白对虾优势腐败菌响应面优化抗菌型水解液膜损伤

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融合Mar-GLSTM的流程生产工艺质量预测算法

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 942-957页

作者：阴艳超苏逸凡唐军林文强蒲昊苒汪霖宇昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500 云南中烟工业有限责任公司云南昆明650024

针对流程生产连续性强、时序耦合复杂等特点,传统神经网络不具备长期记忆能力,且在深层次网络训练时易出现训练参数灾难、梯度爆炸等问题,提出基于马尔可夫优化的融合门控循环单元(GRU)与长短期记忆网络(LSTM)的组合预测模型(Mar-G LSTM... 详细信息

针对流程生产连续性强、时序耦合复杂等特点,传统神经网络不具备长期记忆能力,且在深层次网络训练时易出现训练参数灾难、梯度爆炸等问题,提出基于马尔可夫优化的融合门控循环单元(GRU)与长短期记忆网络(LSTM)的组合预测模型(Mar-G LSTM)。首先在循环神经网络结构中融入门控机制构建深度LSTM神经网络模型,对流程生产时序数据信息进行选择性记忆,学习时序数据序列的信息依赖,进而解决训练过程中的梯度爆炸问题;同时结合马尔可夫链对GRU-LSTM模型的预测结果进行修正优化,在降低模型的复杂度的情况下进一步提高了模型的预测精度。最后,结合某流程生产线的工艺数据进行分析验证,结果表明,Mar-G LSTM算法在预测精度上较随机森林模型、门控循环单元神经网络模型(GRU)、长短期记忆神经网络模型(LSTM)和卷积神经网络与门控循环单元网络组合模型(CNN-GRU)分别提高了37.42%、21.32%、17.91%和12.56%,所提Mar-G LSTM算法可实现流程生产质量的准确预测,为降低工艺参数调控任务的完成时间提供了思路和实现途径。

关键词：流程生产工艺质量预测门控循环单元长短期记忆网络马尔可夫链

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