检索结果-南通市图书馆

读书 2024年第8期 58-58页

作者：郑辛遥

关键词：

基于高光谱技术及SA-CNN模型的甘薯黑斑病早期预测研究

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中国粮油学报 2024年

作者：李艳宏戴丹郑剑金佳东张帅杰梁子乐陈思思董晨郑辛煜浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江农林大学食品与健康学院浙江农林大学光机电工程学院临安区农林技术推广中心

甘薯块根在储运过程中易受长喙壳菌侵染而引发黑斑病，因此在发病初期进行早期预测并有效预防尤为重要。鉴于此，本研究提出将高光谱技术和深度学习模型相结合对甘薯块根黑斑病进行早期预测，以接种长喙壳菌后的甘薯块根为实验对象，定... 详细信息

甘薯块根在储运过程中易受长喙壳菌侵染而引发黑斑病，因此在发病初期进行早期预测并有效预防尤为重要。鉴于此，本研究提出将高光谱技术和深度学习模型相结合对甘薯块根黑斑病进行早期预测，以接种长喙壳菌后的甘薯块根为实验对象，定期采集染病甘薯块根的高光谱图像和对应的总酚含量。首先基于全波段进行模型训练，使用Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶求导（D1）和多元散射校正（MSC）三种光谱预处理方法分别与机器学习模型（BPNN、SVR和PLSR）和深度学习模型（CNN和LSTM）相结合进行对比分析。结果表明，经MSC预处理后的CNN模型的预测效果最好，预测集的决定系数(RP2)为0.865，均方根误差(RMSEP)为0.151 mg/g，剩余预测偏差（RPD）为2.724。因此在CNN模型的基础上引入自注意力机制进行优化，优化后的模型SA-CNN较原模型预测精度明显提升。为了进一步减少波段冗余信息，本研究基于特征波段进行模型训练，使用PCA、CARS和SPA三种特征提取方法建立SA-CNN模型进行预测，结果表明，MSC-CARS-SA-CNN模型具有最佳的预测性能，RP2、RMSEP和RPD分别为0.959、0.083mg/g和4.961。以上说明，本研究结果有望为甘薯块根贮藏期间品质监测提供一种有效的方法。

关键词：高光谱技术甘薯黑斑病早期预测自注意力机制 CNN

新型电力系统下构网需求储能的双层优化选址方法研究

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热力发电 2024年第8期53卷 20-29页

作者：李建林康靖悦辛迪熙武亦文姜晓霞国家能源用户侧储能创新研发中心(北方工业大学) 北京100144 国家电投集团科学技术研究院有限公司北京102200

提出了一种新型电力系统下构网需求储能的双层优化选址方法,该方法考虑了储能在电力系统中对调峰调频的响应,建立了多目标双层优化模型。其中,运行层将弃风弃光量和网损计入经济惩罚中,以系统的年运行成本最优为目标,计及调峰、调频收益... 详细信息

提出了一种新型电力系统下构网需求储能的双层优化选址方法,该方法考虑了储能在电力系统中对调峰调频的响应,建立了多目标双层优化模型。其中,运行层将弃风弃光量和网损计入经济惩罚中,以系统的年运行成本最优为目标,计及调峰、调频收益;规划层评估系统的安全性,并以系统的年综合运行成本最优为目标进行建模。利用改进的帝国竞争算法进行仿真分析,通过多场景比较说明调峰调频经济性和最优场景下的储能选址。最后,采用IEEE-33节点进行仿真,验证所提模型的有效性,并选取不确定性因素指标对总成本进行敏感性分析,确定影响经济成本更需关注的指标。

关键词：构网型储能调峰调频储能规划敏感性分析

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凝结芽胞杆菌(Bacillus coagulans)分类变迁与鉴定

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食品与发酵工业 2024年第20期50卷 35-41页

作者：曹艳花冯会粉唐腾飞刘蕊辛迪程坤姚粟中国食品发酵工业研究院有限公司中国工业微生物菌种保藏管理中心北京100015

研究凝结芽胞杆菌(Bacillus coagulans)的分类学变迁,凝结芽胞杆菌(Bacillus coagulans)曾重新分类为凝结魏茨曼氏菌(Weizmannia coagulans),当前分类正确名称为凝结海恩德里克斯氏菌(Heyndrickxia coagulans)。该研究通过基于全基因组... 详细信息

研究凝结芽胞杆菌(Bacillus coagulans)的分类学变迁,凝结芽胞杆菌(Bacillus coagulans)曾重新分类为凝结魏茨曼氏菌(Weizmannia coagulans),当前分类正确名称为凝结海恩德里克斯氏菌(Heyndrickxia coagulans)。该研究通过基于全基因组的分类,除了重新复核菌株CICC 20138的16S rRNA基因序列分析外,还包括核心基因组多位点序列分型(core genome multilocus sequence typing, cgMLST)、平均核苷酸一致性(average nucleotide identity, ANI)以及数字DNA-DNA杂交(digital DNA-DNA hybridization, dDDH)的种水平分析。通过形态学和生理生化特征分析获得CICC 20138的表型信息。依据16S rRNA基因序列相似性分析,CICC 20138与***和***的相似性最高,均为99.20%。菌株CICC 20138(GCA_009936615.1)基因组大小为3 386 433 bp,含有216个contigs,基因组DNA G+C含量为46.7 mol%。cgMLST分析结果显示,菌株CICC 20138与***以100%支持率聚在同一分支,亲缘关系最近。ANI分析显示,CICC 20138与*** ATCC 7050T(GCA_000832905.1)的ANI值为98.16%,dDDH值为87.1%,可将CICC 20138鉴定为***。基于全基因组序列的ANI和dDDH分析是准确有效的菌种鉴定方法,从而得到更精准的物种分类信息。对于具有潜在重要价值的菌种,全基因组序列分析是了解微生物在分类和鉴定过程中进化的重要工具。

关键词：凝结芽胞杆菌凝结魏茨曼氏菌凝结海恩德里克斯氏菌分类变迁鉴定

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环糊精稳定Pickering乳液在无麸质大米面包中的应用

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食品工业科技 2024年

作者：李学红龚晶晶李敏杰辛迪加张露陆勇郑州轻工业大学食品与生物工程学院食品生产与安全河南省协同创新中心河南省冷链食品质量安全控制重点实验室冷链食品加工与安全控制教育部重点实验室郑州轻工业大学

为研究环糊精（Cyclodextrin， CDs）稳定Pickering乳液对无麸质大米面包品质的影响，分别制备了α-环糊精（α-CD）、β-环糊精（β-CD）和γ-环糊精（γ-CD）稳定的玉米油Pickering乳液，并将其应用于无麸质大米面包中，对面包比容、... 详细信息

为研究环糊精（Cyclodextrin， CDs）稳定Pickering乳液对无麸质大米面包品质的影响，分别制备了α-环糊精（α-CD）、β-环糊精（β-CD）和γ-环糊精（γ-CD）稳定的玉米油Pickering乳液，并将其应用于无麸质大米面包中，对面包比容、质构、水分分布及老化热焓等指标进行了检测。结果表明，三种环糊精（CDs）稳定玉米油Pickering乳液均具有很好的稳定性，将其用在大米面包中，发现相比空白组，虽然CDs及CDs稳定乳液均能够增大面包比容、改善面包内部结构和质构特性，提高面包的保水性及延缓面包老化，但CDs稳定乳液的应用效果更为明显；三种环糊精中，α-CD对面包品质改善及抗老化效果最好，其次为γ-CD和β-CD。结论：三种CDs稳定的Pickering乳液具有显著提升大米面包品质和延缓老化的作用。

关键词：无麸质大米面包 Pickering乳液环糊精感官品质

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基于PFMECA的船舶建造关键工序分析

今日制造与升级 2024年第8期 117-118,132页

作者：郑辛金星光胡瑞名杨典哲中国船舶集团渤海造船有限公司辽宁葫芦岛125001

为了分析造船工序对船舶建造质量的影响,将造船工艺分为前期准备、船体建造工艺、舾装工艺、涂装工艺等4类进行分析。选取某船舶建造过程为研究对象,应用过程失效模式及后果分析方法对关键工序进行分析,得到了各工序的关键故障模式。对... 详细信息

为了分析造船工序对船舶建造质量的影响,将造船工艺分为前期准备、船体建造工艺、舾装工艺、涂装工艺等4类进行分析。选取某船舶建造过程为研究对象,应用过程失效模式及后果分析方法对关键工序进行分析,得到了各工序的关键故障模式。对故障引起的危害进行风险评价,列出了风险优先数相对较高的关键工序,给出了工艺优化建议。

关键词：船舶建造 PFMECA 工艺优化建议

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漫画

读书 2024年第2期 31-31页

作者：郑辛遥

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黑龙江省洪涝灾害应急管理研究与优化路径

黑龙江环境通报 2024年第1期37卷 26-29页

作者：王曙光徐辛迪哈尔滨商业大学哈尔滨150000

在全球气候变暖背景下,黑龙江省所面临的极端自然灾害趋强趋重趋频,也呈现出风险隐患日益突出、应急管理基础薄弱、防控难度不断加大等特点。本文围绕黑龙江省“8·3”特大暴雨灾害的应急管理展开研究,运用具体案例的实证分析的方法,对... 详细信息

在全球气候变暖背景下,黑龙江省所面临的极端自然灾害趋强趋重趋频,也呈现出风险隐患日益突出、应急管理基础薄弱、防控难度不断加大等特点。本文围绕黑龙江省“8·3”特大暴雨灾害的应急管理展开研究,运用具体案例的实证分析的方法,对此次特大暴雨的灾情概况进行了汇总,并从应急管理的全过程出发,对此次灾害进行了问题剖析。通过分析,明确指出了当前黑龙江省存在着城市韧性不足、灾害应急准备欠佳、城市应急响应效率低下和灾后恢复措施不足等问题,提出了在自然灾害情况下完善基础设施、提升预警能力、加大数字技术应用和灾后重建等方面的优化路径。

关键词：自然灾害应急管理黑龙江省大数据技术灾后恢复

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漫画

读书 2024年第7期 40-40页

作者：郑辛遥

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郑辛遥漫画

读书 2024年第10期 31-31页

作者：郑辛遥

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