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高粱两步法厌氧发酵产己酸研究

食品科学技术学报 2024年第1期42卷 164-176页

作者：邓星成任志强曾波卫春会邓杰谢军黄治国四川轻化工大学酿酒生物技术及应用四川省重点实验室四川宜宾644000 中国轻工业酿酒生物技术及智能制造重点实验室四川宜宾644000

研究以富含淀粉的高粱为原料,通过两步法厌氧发酵提高己酸生成效率,即第一步分别接种己酸复合菌液、接种嗜酸乳杆菌TYCA06、添加酿酒酵母制得丁酸发酵液、乳酸发酵液、乙醇发酵液,第二步将丁酸发酵液、乳酸发酵液、乙醇发酵液等3种发酵... 详细信息

研究以富含淀粉的高粱为原料,通过两步法厌氧发酵提高己酸生成效率,即第一步分别接种己酸复合菌液、接种嗜酸乳杆菌TYCA06、添加酿酒酵母制得丁酸发酵液、乳酸发酵液、乙醇发酵液,第二步将丁酸发酵液、乳酸发酵液、乙醇发酵液等3种发酵液混合,并接种己酸复合菌液,厌氧发酵制得己酸。研究发现:通过优化丁酸发酵液、乳酸发酵液、乙醇发酵液的发酵工艺,丁酸发酵液中的丁酸、乙酸产量达到20.16 g/L和8.47 g/L,淀粉转化率达到76.02%;乳酸发酵液中的乳酸产量和乳酸产率分别达到11.41 g/L和42.48%;乙醇发酵液中的乙醇产率可达95.06%。继续优化己酸发酵工艺,发现当乙醇发酵液和乳酸发酵液同时作为电子供体时,己酸产量和产率均显著提升,分别达到4.15 g/L和75.2 mg/g,且当乙醇发酵液和乳酸发酵液中乙醇与乳酸添加的质量浓度比为2∶1时,己酸产量和产率均达到最高,分别为6.65 g/L和99.78 mg/g。对己酸发酵过程中微生物与己酸的相关性分析发现,发酵过程中和己酸含量呈正相关的微生物有产己酸菌属(Caproiciproducens)、Clostridium_sensu_stricto_12、Pseudoclavibacter。其中Caproiciproducens随着发酵进行不断富集,到发酵后期相对丰度达到37.81%,是己酸形成的主要贡献者。希望研究可为无外源电子供体添加条件下,实现高粱两步法厌氧发酵生产己酸提供理论基础,为拓展高粱的资源化利用提供思路。

关键词：高粱两步法厌氧发酵己酸微生物群落产己酸菌属

基于NIR和GC-MS融合技术的浓香型白酒原酒等级鉴别

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食品科学 2024年第21期 288-296页

作者：张维张贵宇庹先国付妮李晓平庞婷婷刘科材四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室四川轻化工大学工程实践中心

以蒸馏过程中不同等级的浓香型白酒原酒为研究对象，分别获取原酒的近红外光谱（nearinfrared spectroscopy,NIR）数据和气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）数据。采用5点2次卷积平滑对NIR数据进行预处理后... 详细信息

以蒸馏过程中不同等级的浓香型白酒原酒为研究对象，分别获取原酒的近红外光谱（nearinfrared spectroscopy,NIR）数据和气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）数据。采用5点2次卷积平滑对NIR数据进行预处理后，利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）筛选光谱特征波数；结合Spearman等级相关系数、最大信息系数和随机森林变量重要性筛选GC-MS中影响原酒等级划分的关键风味成分（key flavor components,KC）。然后利用极端梯度提升树分别建立基于NIR和GC-MS以及融合数据的原酒等级鉴别模型。结果表明，基于CARS选择的光谱特征变量建立的模型预测准确率为89.66%，基于特征选择后的KC建立的模型预测准确率为94.83%，基于CARS+KC融合数据建立的模型分类准确率达到了98.28%。研究表明，将GC-MS数据和NIR数据的有效特征信息进行数据融合，可以改善单一检测技术对不同等级原酒特征信息表征不全面的缺点，在单一数据源的基础上提高原酒等级鉴别的准确率和稳定性，实验结果为原酒的等级鉴别以及白酒其他的质量控制提供了新的思路和理论基础。

关键词：浓香型白酒原酒近红外光谱气相色谱-质谱联用数据融合极端梯度提升树

基于改进白骨顶鸡算法的局部荫蔽光伏MPPT

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电子测量技术 2024年第7期47卷 55-60页

作者：瞿崎谭功全庞宏杰冯志强四川轻化工大学自贡643000 人工智能四川省重点实验室宜宾644000

针对光伏发电系统在局部荫蔽下传统最大功率点追踪方法极易陷入局部最优而导致功率震荡范围较大等问题,提出一种基于改进白骨顶鸡算法的光伏MPPT方法。该算法在传统白骨顶鸡算法的基础上,将Logistic-Sine-Cosine混沌映射因子引入种群跟... 详细信息

针对光伏发电系统在局部荫蔽下传统最大功率点追踪方法极易陷入局部最优而导致功率震荡范围较大等问题,提出一种基于改进白骨顶鸡算法的光伏MPPT方法。该算法在传统白骨顶鸡算法的基础上,将Logistic-Sine-Cosine混沌映射因子引入种群跟随者的链式移动中,从而使链式移动变为混沌移动,让算法具备跳出局部最优解的能力;对每次寻优结束后的当前最优位置进行柯西变异,对比变异前后择优更新替代,增加算法的全局搜索能力。在四种光照模式下,将ICOOT与另外三种算法的MPPT进行仿真分析。结果显示,所提改进算法的追踪速度为0.14 s,1.13 s,0.13 s,1.07 s,系统稳定率为99.43%,99.34%,98.73%,98.80%。综合来看,ICOOT在用于光伏发电局部隐蔽MPPT时能有效解决传统算法易于陷入局部最大功率点而导致寻优速度慢、功率震荡大的问题。

关键词：最大功率点追踪局部荫蔽白骨顶鸡算法混沌映射柯西变异

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图像去模糊研究综述

中国图象图形学报 2024年第4期29卷 841-861页

作者：胡张颖周全陈明举崔景程吴晓富郑宝玉南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室宜宾644000

图像模糊是指在图像捕捉或传输过程中,由于镜头或相机运动、光照条件等因素导致图像失去清晰度和细节,从而影响图像的质量和可用性。为了消除这种影响,图像去模糊技术应运而生。其目的在于通过构建计算机数学模型来衡量图像的模糊信息,... 详细信息

图像模糊是指在图像捕捉或传输过程中,由于镜头或相机运动、光照条件等因素导致图像失去清晰度和细节,从而影响图像的质量和可用性。为了消除这种影响,图像去模糊技术应运而生。其目的在于通过构建计算机数学模型来衡量图像的模糊信息,从而自动预测去模糊后的清晰图像。图像去模糊算法的研究发展不仅为计算机视觉领域的其他任务提供了便利,同时也为生活领域提供了便捷和保障,如安全监控等。1)回顾了整个图像去模糊领域的发展历程,对盲图像去模糊和非盲图像去模糊中具有影响力的算法进行论述和分析。2)讨论了图像模糊的常见原因以及去模糊图像的质量评价方法。3)全面阐述了传统方法和基于深度学习方法的基本思想,并针对图像非盲去模糊和图像盲去模糊两方面的一些文献进行了综述。其中,基于深度学习的方法包括基于卷积神经网络、基于循环神经网络、基于生成式对抗网络和基于Transformer的方法等。4)简要介绍了图像去模糊领域的常用数据集并比较分析了一些代表性图像去模糊算法的性能。5)探讨了图像去模糊领域所面临的挑战,并对未来的研究方法进行了展望。

关键词：图像去模糊卷积神经网络(CNN) 循环神经网络(RNN) 生成式对抗网络(GAN) Transformer 深度学习

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基于卷积神经网络的结直肠癌识别研究进展

生物医学工程学杂志 2024年第4期41卷 854-860页

作者：潘兴亮童珂鄢成东罗金龙杨华(综述) 丁菊容(审校) 四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川自贡643000 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室四川自贡643000 自贡市第四人民医院汇东普外科四川自贡643000

结直肠癌是一种常见的胃肠道恶性肿瘤,严重威胁人类健康。由于结直肠癌区边界模糊,使得对结直肠癌的准确识别存在很大挑战。随着卷积神经网络在图像处理领域应用的普及,利用卷积神经网络进行结直肠癌的自动分类与分割,在提高结直肠癌识... 详细信息

结直肠癌是一种常见的胃肠道恶性肿瘤,严重威胁人类健康。由于结直肠癌区边界模糊,使得对结直肠癌的准确识别存在很大挑战。随着卷积神经网络在图像处理领域应用的普及,利用卷积神经网络进行结直肠癌的自动分类与分割,在提高结直肠癌识别效率、降低癌症治疗成本方面具有很大潜力。本文论述了卷积神经网络在结直肠癌临床诊断中应用的必要性;详细介绍了目前卷积神经网络及其改进型在结直肠癌分类和分割两个部分中的研究进展;总结了对于网络性能优化的思路和常用方法,并讨论了卷积神经网络应用在结直肠癌分类与分割中所面对的挑战和未来的发展趋势,以促进卷积神经网络在结直肠癌临床诊断中的应用。

关键词：卷积神经网络医学图像结直肠癌分类结直肠癌分割优化方法

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基于有界成分分析的欠定RFID标签防碰撞

无线电通信技术 2024年

作者：王玲骆忠强四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室

针对无线射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)面临的标签碰撞问题，即同频干扰消除。本文从通信传输层信号处理的角度将多标签防碰撞问题建模为盲源分离(Blind Source Separation， BSS)问题。为了降低阅读器天线成本，本... 详细信息

针对无线射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)面临的标签碰撞问题，即同频干扰消除。本文从通信传输层信号处理的角度将多标签防碰撞问题建模为盲源分离(Blind Source Separation， BSS)问题。为了降低阅读器天线成本，本文利用标签通信信号的有界性，提出了一种欠定的基于有界成分分析(Bounded Component Analysis， BCA)的RFID标签防碰撞方法，该算法将欠定的标签信号碰撞模型与BCA机制相结合。利用仿真数据进行了验证分析，实验结果表明，本文所提的有界成分分析方法能够更好地解决欠定碰撞问题，很好的改善了标签信号同频干扰消除的效果，提高了系统误码率性能，并且降低了欠定模型系统的复杂度。

关键词： RFID 标签碰撞同频干扰消除欠定盲源分离有界成分分析

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一种卫星网络地面中继站智能休眠策略

电讯技术 2024年

作者：李龙辉李伊陶四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室

卫星地面中继站能够有效辅助普通便携式移动终端进行高质量的卫星通信。在电力网络缺失的地区，地面中继站依靠自身配备的光伏和风能转化装置供电，具有不稳定性，其能效问题值得研究。本文针对中继站在能量不充分不稳定条件下的能效优... 详细信息

卫星地面中继站能够有效辅助普通便携式移动终端进行高质量的卫星通信。在电力网络缺失的地区，地面中继站依靠自身配备的光伏和风能转化装置供电，具有不稳定性，其能效问题值得研究。本文针对中继站在能量不充分不稳定条件下的能效优化问题，提出一种基于双深度Q网络的卫星地面中继站节能休眠策略。首先根据地面中继站的能耗特点设计智能体的状态空间、动作空间和奖励函数，然后利用算法对其能耗和服务状态的价值学习、特征提取能力训练智能体的最佳休眠策略。仿真结果表明，相较于传统基于规则的休眠方法，所提出的策略在低负载场景下有效地节省了21.55%的非通信能耗，同时提高了中继站3.7%的整体能效，在保障用户服务质量的同时显著降低了能源消耗。

关键词：卫星网络地面中继站:智能休眠:能效优化:深度强化学习

基于KPCA-MPA-ELM的n/γ甄别方法研究

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核技术 2024年第4期47卷 73-82页

作者：胡万平张贵宇张云龙庹先国李户林四川轻化工大学自动化与信息工程学院宜宾644000 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室宜宾644000 西南科技大学信息工程学院绵阳621010 成都惠利特自动化科技有限公司成都610000

中子/伽马(n/γ)甄别在γ射线辐射存在的中子探测中至关重要。为了解决传统n/γ脉冲形状甄别方法存在的甄别精度不稳定的问题,提出了一种结合核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)、海洋捕食者算法(Marine Predator ... 详细信息

中子/伽马(n/γ)甄别在γ射线辐射存在的中子探测中至关重要。为了解决传统n/γ脉冲形状甄别方法存在的甄别精度不稳定的问题,提出了一种结合核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)、海洋捕食者算法(Marine Predator Algorithm,MPA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的机器学习鉴别方法,以提升n/γ甄别效率。KPCA用于对中子和γ射线的脉冲信号特征进行降维;考虑到ELM输入层权重和隐藏层偏置的随机性,将MPA用于优化ELM的输入层权重和隐藏层偏置,提高ELM的n/γ甄别效率。通过对未降维和KPCA降维的数据进行训练和测试,实验结果表明:在测试集中KPCA-MPA-ELM的平均甄别准确率高达99.07%,分别高出ELM、MPA-ELM、KPCA-ELM模型12.19%、2.52%、1.56%;相较于电荷比较法和脉冲梯度分析法,精度也分别提高了1.80%和5.91%。该模型结构简单,稳定性好,能够处理高维数据,具有较好的甄别效果和泛化能力。

关键词： n/γ甄别机器学习核主成分分析海洋捕食者算法极限学习机

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卫星网络地面中继站优化部署研究

电讯技术 2024年

作者：杨泞豪李伊陶四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室

在卫星移动通信网络中，地面中继站通过协议适配和信号转换，连接普通手持移动终端和卫星网络，扩展信号覆盖范围和质量，提供高质量卫星上网服务。为解决卫星网络中地面中继站的优化部署问题，采用Okumura-Hata模型和对数正态阴影模型... 详细信息

在卫星移动通信网络中，地面中继站通过协议适配和信号转换，连接普通手持移动终端和卫星网络，扩展信号覆盖范围和质量，提供高质量卫星上网服务。为解决卫星网络中地面中继站的优化部署问题，采用Okumura-Hata模型和对数正态阴影模型模拟信号的衰落，基于随机采样的GDEM v3(ASTER Global Digital Elevation Map v3)数据构建三维覆盖模型。地面中继站部署问题被转化为最大覆盖问题(Maximum Covering Location Problem，MCLP)和集合覆盖问题(Set Covering Problem，SCP)，这两类问题已被证明为非确定多项式完全(Nondeterministic Polynomial Complete，NPC)问题。利用Vincenty公式计算地面中继站与终端的距离，并引入高度、障碍物等地形约束。设计了贪心、遗传和粒子群算法求解地面中继站最优部署位置。在阿坝、甘孜和凉山三个自治区进行部署实验，仿真结果表明，在SCP问题上，贪心算法的部署效率最高，分别只需34、58和28个地面中继站即可实现全覆盖；而在MCLP问题上，遗传算法表现出最高的覆盖率，分别通过部署20个地面中继站可实现92.64%、72.58%和98.58%的覆盖率。所提方法综合考虑了地形、信号衰减、部署难度和成本因素，展现出良好的移植性，能够高效地在不同省份实现地面中继站的优化部署。

关键词：地面中继站三维优化部署贪心算法遗传算法粒子群算法