简介:以实例个案为背景,对热电联产的小型电厂的DCS(分布式控制系统)系统组成及结构进行分析,对于在分期建设的典型工程中如何合理布置控制系统盘柜及工程师站、操作员站;在小型热电联产项目中为实现真正意义上的统筹安排,分散控制,集中操作尝试探索,为今后做好类似工程设计做了一个技术上的铺垫;针对小型企业特别是小型私营企业,为其可靠的稳定运行、安全生产有重要意义。
简介:最新的国家强制性标准《预包装食品标签通则》已于4月20日正式实施。
简介:为研究涡流产生的水力空化效应对壳聚糖抗菌微球包封率的影响,探讨水力空化强化壳聚糖抗菌微球制备的最佳工艺,在单因素试验的基础上,通过五因素三水平的响应面分析法研究了涡流出口压力、空化时间、壳聚糖浓度、甲基异噻唑啉酮(MIT)浓度、三聚磷酸钠(TPP)浓度对壳聚糖抗菌微球包封率的影响。结果表明,响应面法优化的最佳工艺参数为:涡流出口压力0.3MPa,空化时间15min,壳聚糖浓度3.0g/L,MIT浓度0.6mmol/L,TPP浓度2.5g/L,载抗菌剂的壳聚糖微球包封率达(50.17±1.95)%,说明水力空化适合用于强化壳聚糖抗菌微球的制备工艺。
简介:摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题,光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征,比较这两类特征的性能,对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析( PCA)提取光谱特征时,常选择前几个主成分( PCs)作为光谱特征,虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率,针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法,对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像,从分类精度的角度,首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析( ICA)及线性判别分析( LDA) 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率,分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比,本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率,在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中,总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高,特别是 Gabor特征,在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合,进一步提高植被分类正确率提供了参考。