简介：针对某纸厂棉秆制浆车间出现的蒸煮管腐蚀减薄问题，提出了一个新的预测程序，即在现有超声波测厚数据的基础上，通过对传统GM（1，1）模型进行改进，建立了灰色组合模型，来预测该蒸煮管筒体的厚度减薄量，并且用Matlab编程语言实现了灰色组合模型。分析结果表明，灰色组合模型能更好地预测蒸煮管壁厚减薄的趋势，通过预测实例及后验差法检验模型精度，表明灰色组合模型预测精度较高，具有较强的适用性。

简介：原料奶在实际运输过程中的温度是波动变化的。本文在建立10~37℃温度范围的金黄色葡萄球菌在原料乳中生长模型的基础上,得到温度变化对金黄色葡萄球菌生长状态的影响。采用＂等效生长时间＂理论,结合modifiedGompertz模型得到波动温度下原料乳中金黄色葡萄球菌的生长模型。验证结果显示,R2,Af,Bf均接近于1,表明所建预测模型能够较好地预测波动温度下原料乳中金黄色葡萄球菌的生长状况。此外,将模型与CombasePredictor（CP）软件在相应条件下所建波动模型作比较,CP模型基于肉汤培养基而建,金黄色葡萄球菌的生长速率明显大于牛奶中培养的,表明预测软件应用于食品中进行波动温度建模时应作验证,在牛奶中建立的波动模型的适用性较高。

简介：以木素类模型物对羟基苯丙酸（HL）为研究对象,研究了均相Fenton试剂对HL的降解,探讨了体系pH值、H2O2用量、Fe^2＋用量、HL溶液初始质量浓度、反应时间、紫外光照射等因素对HL降解的影响。结果表明,在室温条件下,当体系原始pH值4.0时,加入2倍理论用量的H2O2,Fe^2＋与H2O2摩尔比为1∶100,反应60min后,初始质量浓度为60mg/L的HL溶液,其去除率可达79.2%;体系在紫外光照射下可形成协同效应,降解速度显著加快,同样条件下反应20min,溶液中HL和TOC去除率分别可达到98.3%和79.6%。

简介：在共享经济和全球制造的浪潮下,服装企业间的竞争已逐渐演变为服装供应链间的竞争.而库存管理是服装供应链管理的重要组成部分.基于此,本文将基于JMI管理模式来研究随机需求下由制造商、销售商所组成的二级派服装供应链库存问题,并通过实例分析其有效性.

简介：丙烯酰胺是食品热加工过程中形成的一种内源性化学污染物,能引起细胞毒性。矢车菊素-3-葡萄糖苷作为一种果蔬中广泛存在的花色苷,具有显著的抗氧化活性。目前应用花色苷进行AA细胞毒性的干预尚无系统性研究。为了筛选适用于AA细胞毒性干预的细胞模型,对体外培养的HepG2、L02、Caco-2、BHK-21及MDA-MB-231等细胞,通过不同浓度AA和Cy-3-glu培养,采用结晶紫染色法测定不同时间的细胞存活率,最终确定AA最适的作用时间为24h,适宜作用浓度分别为2.5mmol/L和5.0mmol/L;Cy-3-glu的最适预处理时间为4h。筛选出适合Cy-3-glu干预的AA诱导的细胞模型为MDA-MB-231细胞。通过Cy-3-glu抑制细胞内活性氧生成和谷胱甘肽的降低并验证,10~100μmol/LCy-3-glu预处理表现出显著的AA毒性的保护作用,为毒性干预研究提供模型基础。

简介：采用生物传感器-人工神经网络建立基于游离氨基酸含量对胶原蛋白胰酶酶解进程的预测模型,以实现对酶解进程的在线监控,获得最大量的目标活性肽。以大马哈鱼皮为原料制备胶原蛋白,对其酶解,建立不同条件下的酶解动力学曲线。结果显示：酶解液中游离氨基酸含量随酶解时间的延长而增加,与胶原蛋白的水解度呈良好的线性关系。以酶浓度、底物浓度、游离谷氨酸含量、赖氨酸含量、谷氨酸和赖氨酸含量为输入参数,水解度DH为输出参数,建立基于谷氨酸含量、赖氨酸含量以及谷氨酸赖氨酸含量的蛋白酶传感器-人工神经网络预测模型。对3个模型的水解度样本值与拟合值进行比较分析,R2分别为0.98,0.9805和0.981,对样本值拟合度很高。利用模型进行独立试验验证,理论值与实验值相符合,水解度实验的相对误差范围分别为0.404%~6.45%,0.76%~2.27%和1.67%~2.72%。3个模型在一定程度上实现了仿真监控,可用来在线预测水解反应的动态进程。

简介：针对林纸一体化项目对环境影响的问题,利用物元分析理论进行研究。在综合分析的基础上,构建了林纸一体化项目对环境影响的评价指标体系,并利用多指标可拓综合评价方法建立林纸一体化项目对环境影响评价的物元模型。以某林纸一体化项目为例对环境影响程度进行了综合评价。

简介：为建立金黄色葡萄球菌在原料乳中的生长模型,比较不同样本容量条件下预测模型的适用性,测定10,15,20,25,30,37℃条件下牛奶中金黄色葡萄球菌的生长数据,拟合建立最大比生长速率与温度之间的预测模型一;结合ComBase数据库中收录的相似环境试验数据,建立预测模型二。根据主要评价参数R2、Af、Bf等,对所建模型进行内部和外部验证。内部验证结果显示模型能够较好地预测微生物生长状况,而在外部验证中模型二的Af值,Bf值均优于模型一。一个简单的预测生长模型能够很好地预测相似条件下的微生物生长状况,然而存在普适性不高的问题。一个适用性高的可靠微生物预测模型应建立在大样本容量基础上。