一、计算机监测系统在米酒发酵中的应用（论文文献综述）
杨文峰[1]（2021）在《N-乙酰氨基葡萄糖发酵过程软测量与监测系统设计》文中研究指明近年来,N-乙酰氨基葡萄糖（N-acetylglucosamine,Glc NAc）被广泛应用于生物食品、医疗保健、化妆品等领域,需求量逐年增加,市场应用前景广阔。相较于传统化学法,利用微生物发酵的方式生产Glc NAc,可以摆脱对于虾、蟹等原材料的依赖并且对环境污染小,但是目前现有的传感器并不能实现对于Glc NAc含量实时检测,导致工作人员对生产过程中参数调节存在滞后性。针对上述问题,本文基于随机森林、BP神经网络、模糊C均值聚类等算法建立了Glc NAc含量的全局与多阶段软测量模型,并基于云平台技术设计了氨糖发酵过程远程监测系统。以下是主要研究内容:（1）论文首先建立了基于RF-GA-BP算法的Glc NAc含量软测量模型。针对发酵过程特征参数过多的问题,通过随机森林算法平均精确度减少、平均不纯度减少原理对输入特征进行分析,筛选出主要特征;针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题,采取遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化,提高模型精确度与稳定性。仿真结果表明:该模型对发酵生产过程中Glc NAc含量具有良好的预测能力,测试样本预测平均误差低于5%,优于GA-BP模型与传统BP模型。（2）针对氨糖发酵过程多阶段特性,建立了Glc NAc含量多阶段组合模型。引入FCM聚类算法对样本数据进行聚类,采用一种新非欧式距离与遗传算法对传统FCM算法进行优化。利用改进GA-FCM算法将发酵过程划分为三个阶段,再针对各阶段样本分别建立子模型,最后基于改进组合策略,利用多个子模型进行组合预测。仿真结果表明:相比于全局软测量模型,多阶段组合模型在预测精度与训练时间方面都更具优势。（3）为了实现对发酵过程进行远程在线监测,以山东某氨基葡萄糖生产企业发酵车间现有设备为基础,设计了基于云平台的发酵过程远程在线监测系统。系统采用B/S架构开发,针对数据远程传输与软测量模型集成的问题,设计了专用的数据传输与分析软件。目前已实现对发酵过程现场数据实时监测、Glc NAc含量在线预测、历史曲线查询以及参数超限预警等功能。目前,该系统已在山东某氨基葡萄糖生产企业部署运行,结果表明:系统运行稳定,能够帮助使用者远程监测发酵过程中各工作参数及Glc NAc含量变化情况,有利于工作人员对于生产参数的调节,预防生产异常。
张亚举[2]（2020）在《基于气体浓度在线检测的发酵过程反馈控制补料系统设计与实现》文中提出随着生物工程技术的发展,发酵工业的生产规模也在逐渐扩大,迫切需要对微生物发酵过程进行先进控制和优化调控,从而提高发酵工业水平。随着发酵工艺的不断进步,从培养基的配比和菌株的选取等方面进行发酵工艺的优化提高了发酵生产水平。分批补料发酵作为发酵行业应用最广泛的发酵形式,对于分批补料发酵制定合适的发酵过程控制补料策略是关键。目前,大多依据离线检测的生物量选择合适的发酵过程补料策略,这种补料方式具有一定的滞后性和不稳定性,难以满足发酵过程在线优化控制的要求,而且人工取样容易造成发酵系统菌体污染,影响发酵过程品质。因此,对于生物发酵过程合适的补料策略能够有效地调控微生物的中间代谢,使之朝着有利于菌体生长和产物合成的方向发展,所以及时且有效的发酵过程补料策略是实现发酵过程在线优化控制的关键。发酵过程在线补料控制实施的难题是无法实时获取到发酵过程的实时状态,所以迫切需要寻找能够反映发酵过程实时状态并可以进行在线检测的实时参量。而发酵过程代谢气体产物包含了重要的过程信息,发酵过程中的气体浓度变化能够直接反映发酵过程菌体的生长状态以及浓度变化。因此,研究基于气体浓度在线检测的发酵过程反馈控制补料方法及系统具有重要的工程应用价值。本文在分析发酵过程气体检测和在线反馈控制补料方法及其研究现状的基础上,提出了基于气体浓度在线检测的反馈控制补料方法,给出了发酵过程气体采集装置设计方法和发酵过程气体浓度在线检测方法,结合发酵过程先验知识,给出了一种利用发酵过程先验知识的发酵过程反馈控制补料方法,并针对具体的发酵对象给出了发酵过程的反馈控制补料算法实现。在该方法的基础之上给出一种基于虚拟仪器技术的发酵过程反馈控制补料系统,并给出了发酵过程反馈控制补料系统的总体设计方法。对发酵过程反馈控制补料系统软硬件进行了设计与实现,给出了硬件系统设计和系统硬件设备的选取;对数据通讯子系统、数据处理子系统、控制补料子系统、数据管理子系统、以及人机交互界面子系统进行设计。并通过发酵过程实验对传感器在线检测效果进行验证,对集成的发酵过程反馈控制补料系统各子系统模块进行测试,以谷胱甘肽、戊糖片球菌、富硒酵母三种发酵对象进行发酵过程的反馈控制补料方法的实验验证。实验研究表明,本文提出的基于气体浓度在线检测的反馈控制补料方法能够实现发酵过程代谢气体浓度的实时检测和发酵产物质量的提高;而且基于虚拟仪器技术进行集成的发酵过程反馈控制补料系统运行稳定,可靠性好,为发酵过程补料问题提供了一种切实可行的解决发酵过程在线控制补料难题的新途径。
姚献军[3]（2020）在《黄酒发酵实时监测系统的设计与研究》文中研究说明本文针对目前黄酒发酵行业的现状,在黄酒发酵工艺和发酵特点的基础上,设计了一套结构相对简单、功能相对完善、控制效果良好的黄酒发酵监测系统,针对该系统设计了模糊PID控制算法,并且对系统进行人机界面的设计与模拟运行。根据系统的控制要求,设计了基于PLC、组态王及自动化检测仪表的黄酒发酵实时监测系统。（1）以S7-200 PLC作为系统的核心控制单元,主机选用CPU224模块,搭配EM222数字量输入/输出模块对数字量进行扩展、EM231模块和EM232模块分别对模拟量输入、模拟量输出进行扩展,并结合传感器、电动调节阀等现场元器件完成温度、压力等参数的采集及执行机构的控制。（2）采用模糊PID控制算法,确定发酵过程温度变化的数学模型,通过Matlab中的Simulink功能进行变温控制过程的仿真,得到的温度仿真曲线与实际发酵过程的温度变化趋势曲线拟合度较高,表明该算法具有结构简单,超调量小、动态响应速度较快的优点。（3）采用计算机和组态王软件进行人机界面的组态设计,完成了工艺曲线的设定、发酵参数的显示、报警输出、报表打印等功能。本文以模糊PID算法为理论依据,以PLC、传感器和调节阀为硬件平台,以组态王为软件平台建立的黄酒发酵温度控制系统,灵活性和稳定性良好,具有易操作的人机界面,满足发酵温度控制的基本指标,证明该控制系统具有可行性和有效性,对同类型发酵控制的设计可提供有意义的借鉴和参考。
许烨婧[4]（2020）在《多媒体网络舆情信息的并发获取机理与话题衍进追踪研究》文中提出大数据技术、云计算技术、人工智能等技术的高速发展大大加持了多媒体、移动媒体、自媒体等各种媒体网络空间的多层次、丰富化、人性化设计,其功能的便捷化、智能化吸引了越来越多网民的关注与使用,各种多样化的互联网络空间承载了网络民众的海量言论与信息行为,这些都对健康网络环境的营造提出了更大的挑战。党的十九大报告提到“加强互联网内容建设,建立网络综合治理体系,营造清朗的网络空间”。网络舆情作为互联网络内容的重要体现之一,对其展开理论与实践研究具有重要意义。网络舆情从广义上讲即是网络民众观点、意见、态度、情绪在网络空间中的集中体现。网民借助强大的互联网络平台进行表达的意愿也越来越强。由此,引发的网络舆情信息获取与管理问题随之出现。而网络舆情信息的科学管理源于对网络舆情信息的有效获取与分析,那么,如何精准、快速获取网络舆情信息成为了亟待解决的问题。根据大量文献调查与研究,可以看出网络舆情受社会环境、客观事实、民众认知、网络媒体等要素综合协同影响而产生。由此,要充分考虑、整合上述诸多影响要素,展开对各种技术支持环境下的网络舆情信息获取分析。由于网络舆情信息的隐匿性、突变性、多元性、交互性、随机性等特征,加之其信息显性与隐性呈现状态的互相转换,亟需一种系统的定性分析与定量计算相结合的方法,实现舆情信息获取及其获取效果测度,以提高网络舆情信息获取的客观性、精准性、高效性。怀揣对以上问题的深度思考,本文尝试探索多媒体网络舆情信息并发获取机理与话题衍进追踪的相关理论与实践研究,进而提供更为客观科学的网络舆情信息获取路径与方法。目前,多媒体网络舆情信息的并发获取机理与话题衍进追踪的相关研究较少,对于多媒体网络舆情信息并发获取概念、内涵尚无明确界定,有关话题追踪的文献更多的是侧重于相关技术的研究,尚未对舆情话题衍进追踪进行全面而系统的理论与实践分析。鉴于此,本文综合信息学、管理学、情报学、统计学、计算机科学等多种学科优势共同探讨多媒体网络舆情信息的并发获取机理与话题衍进追踪。明确了多媒体网络舆情信息并发获取的概念、特征、流程,深度解析了网络舆情信息并发获取机理,构建了网络舆情信息并发获取模型,探索了网络舆情话题衍进追踪的内涵、过程,详细分析了网络舆情话题的衍进态势,并构建了动态的追踪模型,通过实证研究的方式验证了模型的合理性与可行性,以期从理论与实践两个方面展开网络舆情信息并发获取机理与话题衍进追踪的深度研讨,提高网络舆情信息获取的有效性,从而更好更快响应网络舆情的科学实践管理,进一步丰富网络舆情的基础理论与实践应用研究。本文的主要研究内容包括以下几个方面。第一,通过对国内外相关文献的总结归纳,借鉴当前网络舆情相关理论与方法研究,提出了多媒体网络舆情并发获取的概念、特征、原则,将网络舆情信息并发获取数据源划分为舆情主体、舆情客体、舆情媒体、舆情本体四种类型的数据源,并探讨了多媒体网络舆情信息并发获取的流程。第二,基于前文的基础研究,探寻了多媒体网络舆情信息并发获取的支撑动力,分析了网络舆情信息并发获取的时态属性,从单维时序的角度描述了网络舆情信息并发获取的数据源形成机理、线程管控机理、数据监视累积机理、数据采集存储机理、数据触发机理;从多维态势的角度描述了网络舆情信息并发获取的话题衍进机理、话题衍进追踪机理。最后解析了多媒体网络舆情信息并发获取的机理相互作用关系。第三,根据单维时序的多媒体网络舆情信息并发获取的机理分析,明确了网络舆情信息并发获取的构成要素,综合运用DEMATEL分析法、AHP分析法、FMF分析法构建了网络舆情信息并发获取模型。通过爬虫软件采集数据,根据模型计算过程进行数值计量,最后总结研究结果。第四,参考查阅相关文献信息,阐述了多媒体网络舆情话题衍进追踪的内涵及特性,明确了网络舆情话题衍进追踪过程,从时间变化的角度解析了网络舆情话题衍进的追踪态势,阐明了多媒体网络舆情信息并发获取与话题衍进追踪之间的关联关系,构建了多媒体网络舆情话题衍进追踪概念模型,并分析了舆情话题衍进过程中各时期的追踪特征。第五,在多媒体网络舆情话题衍进追踪理论分析的基础上,明晰多媒体网络舆情话题衍进追踪目标,从抽象---具象化角度对其展开深入探讨,分析了多媒体网络舆情话题衍进追踪的流程,从网络舆情话题衍进指数、强度、关联度、漂移度四个方面构建多媒体网络舆情话题衍进追踪模型。依据构建的模型,采集数据,进行实证分析。第六,根据多媒体网络舆情信息并发获取与话题衍进追踪的研究结论,从网络舆情客体、主体、媒体、本体、情境五个维度提出了较为具体的管控策略,充分分析与利用有效获取的网络舆情信息,为网络舆情的综合治理提供客观、可行的策略支持。本研究拓宽了网络舆情的研究范畴,从多视阈角度融入了新的探索理念,丰富了多媒体网络舆情信息并发获取机理与话题衍进追踪的理论研究。通过数理分析、模型构建、实证研究的方式提供了一套较为完整的网络舆情信息并发获取与话题衍进追踪应用实践量化体系,为大数据环境下多媒体网络舆情的管控治理提供了可行的管理策略,有助于净化网络舆情环境,促进网络舆情走势的良性化。
于美芳[5]（2020）在《海洋碱性蛋白酶MP发酵过程软测量建模及监测系统研究》文中指出近年来,海洋开发技术迅猛发展,使得海洋工程在国民经济体系中占据重要地位。海洋低温碱性蛋白酶MP（marine protease）是一种新型来源的蛋白酶,与其他陆源蛋白酶相比,能够有效地解决工业生产中存在的酶活要求高,恶劣环境下不稳定及易失活等问题,这些优良特性使其在洗涤业、环境保护、食品加工以及国防等领域内大量应用。在实际的发酵过程中,为了提高酶制剂的生产效率和产品品质,缩减经济成本,必须将发酵过程的关键参量调节在特定的范围内。但细胞的生长及产酶过程受外界环境影响较大,发酵过程各状态参量间存在着复杂的非线性动态关系,解耦困难,且反映发酵品质的关键参量在测量方面存在测量稳定性不高、价格昂贵等严重缺陷,成为制约海洋碱性蛋白酶优化控制的瓶颈问题。基于上述问题,本文在国家自然科学基金（41376175）、江苏省自然科学基金（BK20140568）和江苏省高校自然科学基金面上项目（14KJB51005）的支持下,研究了海洋低温碱性蛋白酶MP发酵过程中关键生物量的软测量问题。论文主要包括以下研究内容。考虑到海洋低温碱性蛋白酶MP发酵过程的多输入多输出、非线性、强耦合特性,以及关键生物参数（菌体浓度、基质浓度以及相对酶活等）很难在线预测等因素,设计了一种基于ABC-MLSSVM（人工蜂群的多维最小二乘支持向量机）逆的海洋碱性蛋白酶MP发酵过程软测量方法,并利用MATLAB进行仿真,验证了该软测量建模方法能较好地解决海洋碱性蛋白酶MP发酵过程关键生物参数在线实时估计问题。首先,基于发酵过程物料平衡关系建立海洋碱性蛋白酶MP连续发酵过程的“灰箱”动力学模型,理论证明该系统可逆后,引入海洋碱性蛋白酶MP发酵过程的参数信息参与逆扩展模型的构建;然后利用LSSVM（最小二乘支持向量机）的拟合能力离线辨识初始逆扩展模型,同时为了减小模型偏差,通过ABC（人工蜂群）算法在线校正所建立的初始逆扩展模型;最后,把该逆扩展模型与海洋碱性蛋白酶MP发酵过程相串联形成单位复合系统,从而实现对发酵过程关键生物参数的实时在线估计,以海洋碱性蛋白酶MP发酵过程为例进行仿真实验,结果表明,与传统的支持向量机软测量方法相比,该软测量建模方法能够解决发酵过程中关键生物参量的在线预测问题,且具有更高的精度和泛化能力。其次,为了便于对海洋低温碱性蛋白酶MP发酵过程进行监测,设计了海洋碱性蛋白酶MP发酵过程监测系统,首先通过下位机嵌入式系统对发酵过程中离线采集到的样本数据进行分析处理,为了便于实时监测,同时将其传输到上位机,并利用ABC-MLSSVM逆软测量算法预测模块,完成对关键变量（菌体浓度、基质浓度及相对酶活）的在线预测功能,促进了海洋低温碱性蛋白酶MP在工业生产中的应用。最后,总结了本文的主要研究内容及成果,提出了论文中的不足及今后相关研究的改进方向。
蔡乔宇[6]（2020）在《黄酒酿造用米专用化评价体系构建》文中研究说明黄酒是我国的国酒,具有悠久的历史,是酒类中的养生佳品,原料大米的品质与黄酒质量密切相关。随着人民生活水平的提高,黄酒行业不断发展,黄酒市场竞争愈发激烈,传统的酿造模式已经无法满足群众对高品质的消费需求,且传统的人为感官评价的方式对黄酒进行评价存在人为干扰因素的影响,不具备客观性,因此找到新型的黄酒分析手段对黄酒滋味品质把控具有重要意义。现有的大米国家标准无法对黄酒原料品质进行有效的评价,通常企业会沿袭以往的经验选用粳米和糯米作为黄酒酿造的主要原料,没有针对性的分析黄酒品质和原料大米的相关性,不利于提高黄酒原料大米的品质和黄酒的质量,因此探索影响黄酒品质的原料大米指标是很有必要的。通过主成分分析和聚类分析等模式识别方法可以有效找到影响黄酒品质的原料大米理化指标,对于找到合适的黄酒酿造原料大米具有一定的指导作用。电子舌作为新型人工智能味觉分析仪器,具有结果客观、操作简便、效率高和实用性强等优点,被广泛应用于酒类、肉制品、饮料和酱油中,能否用黄酒电子舌滋味信号分值预测黄酒基础理化指标是值得探讨的。因此,本文以黄酒原料大米为研究对象,结合多元线性回归分析等多种模式识别方法,探究了影响黄酒品质的原料大米关键指标,分析了适合黄酒加工的原料关键指标范围;基于电子舌技术建立了黄酒滋味评分与黄酒基础理化指标的方程模型,分析了电子舌信号分值与黄酒基础理化指标的相关性,主要研究内容如下:（1）优化了黄酒酿造工艺,选用液化发酵法进行黄酒的酿造,与传统酿造工艺相比,液化法酿酒具有原料利用率高、发酵更完全、节能减排、清洁生产的特点,具体工艺流程为:原料大米→粉碎→过筛→液化→糖化→接种→发酵→过滤→离心→成品。（2）选用32种原料大米酿造黄酒,利用化学分析的方法检测32种大米基础营养成分指标和大米粉糊化特性指标。结果表明,32种原料大米基本营养成分中水分含量分布在11.52～16%之间,蛋白质含量在5.91～9.29%之间,脂肪含量在0.73～1.50%之间,粗淀粉含量分布在78.84～89.95%之间,直链淀粉含量分布在0.9～23.4%之间。选取的32种原料大米粉糊化特性指标中,峰值黏度分布在959.67～3763.50 Pa·s,最低粘度分布在449.70～1957.00 Pa·s,最终粘度分布在581.33～3505.5 Pa·s,衰减值范围为109.00～1807.00 Pa·s,回生值范围为131.67～1549.00 Pa·s,糊化温度范围为69.15～87.57℃,所有指标的相对标准偏差均大于5%,说明不同品种大米标准品基本营养成分和米粉糊化特性均有显着差异,样品的选取具有代表性。（3）通过相关性分析探索了原料大米营养成分与糊化特性的关系、原料大米营养成分与黄酒基本成分间的关系、以及大米粉糊化特性与黄酒基本成分间的关系。结果表明,大米水分含量和p H呈极显着的正相关,大米蛋白质和脂肪与非糖固形物呈显着的正相关,粗淀粉和直链淀粉与非糖固形物呈极显着的负相关。大米粉糊化特性指标中的峰值粘度与黄酒总糖和酒精度呈极显着的正相关,与黄酒总酸含量和非糖固形物含量呈显着的负相关;最低粘度与酒精度呈显着的正相关;最终粘度与非糖固形物含量呈显着的负相关;衰减值与非糖固形物含量呈极显着的负相关;回生值与非糖固形物呈显着的负相关;糊化温度与黄酒Ca O含量呈显着的正相关。（4）基于回归分析和聚类分析,从酿造黄酒综合得分、适宜黄酒酿造大米和影响黄酒品质的大米关联性指标的筛选上,得到了黄酒综合得分,确定了影响黄酒酿造的相关指标和大米理化指标的相关方程,并分析了该方法的可行性和适用范围。黄酒综合得分中,样品1、样品2、样品9、样品16、样品19和样品21的分值最高,分别为2.17、1.71、1.56、1.40、1.32和1.18,适合黄酒酿造;大米样品中样品8、样品13、样品14和样品15酿造出的黄酒综合评分最低,分别为-1.19、-1.57、-1.96和-2.08。（5）确定了影响黄酒酿造的相关指标为水分含量、粗淀粉含量和脂肪含量,以及大米粉糊化特性中的峰值黏度、衰减值、回生值和糊化温度。建立了黄酒综合评分与大米指标的相关模型,得到的模型的决定系数R2为0.77,高于0.75,说明该模型性能良好,能有效快速地通过检测大米指标预测黄酒品质。当水分含量小于11.86%,粗淀粉含量大于34.15%,脂肪含量小于1.40%,峰值黏度大于2319 Pa·s,衰减值小于684.33Pa·s,回生值小于343.33,糊化温度小于78.72℃时,酿造黄酒的品质更好。建立了黄酒综合评分与大米指标的相关模型,得到的模型的决定系数R2为0.771,高于0.750,说明该模型性能良好,能有效快速地通过检测大米指标预测黄酒品质。（6）优化了黄酒电子舌测定方法,最佳条件如下:选择酸味、苦味、涩味、鲜味、咸味、苦味回味6个指标进行测定,可以简化测试流程,提高分析效率。黄酒样本的数据筛选方式为电子舌进行6次平行试验,选择第4～6次平行测定的数据作分析,能够达到良好的测试效果,并保证测试的高效性。（7）通过相关性分析探索了黄酒基础理化指标与黄酒电子舌滋味分值的关系,结果表明:黄酒的总糖含量与黄酒的酸味和咸味呈极显着的负相关,与黄酒的涩味和鲜味呈极显着的正相关;黄酒p H与黄酒酸味呈极显着负相关,与黄酒涩味、黄酒鲜味和黄酒咸味呈极显着的正相关,与黄酒涩味和黄酒苦味回味呈显着的正相关;黄酒总酸含量与黄酒酸味和黄酒涩味呈极显着的正相关,与黄酒鲜味和黄酒咸味呈极显着的负相关;黄酒酒精度与黄酒酸味、黄酒涩味和黄酒鲜味呈极显着的正相关,与黄酒咸味呈极显着的负相关;黄酒中非糖固形物的含量与黄酒酸味呈极显着的负相关;黄酒中氨基酸态氮的含量与黄酒苦味呈显着的负相关。（8）在建立6个滋味指标的电子舌信号分值与黄酒基础理化指标间的相关模型时,偏最小二乘法建立模型拟合精度高,得到的模型的决定系数均高于0.75,模型性能良好,能有效快速地预测黄酒基础理化指标。
唐碧玮[7]（2020）在《我国主要恶性肿瘤危险因素知识图谱研究》文中研究说明目的构建我国肺癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、乳腺癌和卵巢癌等六种主要恶性肿瘤的危险因素知识图谱,将目前国内外研究已发现的可能为六种恶性肿瘤的危险因素纳入图谱,为国家和地方对我国主要恶性肿瘤干预提供理论依据。方法利用专家咨询法对前期研究的肺癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、乳腺癌和卵巢癌等六种恶性肿瘤危险因素数据库进行评估,判断其是否可直接用于构建肿瘤危险因素知识图谱,并构建六种恶性肿瘤知识图谱本体框架。采用文献检索法系统梳理知识图谱构建模型及相关实验验证方法,对万方数据库、中国知网进行检索,筛选与六种恶性肿瘤及其危险因素相关的文献,为知识图谱的建立提供数据来源。利用人工智能法进行知识图谱构建,从筛选后的文献库中随机抽取部分文献,人工构建抽取规则并完成数据提取,对第一轮抽取结果进行标注并训练后,再次进行第二轮数据提取,最终对抽取的结果进行人工审核。将抽取的全部实体进行实体解析及分类,并依据危险因素分类完成知识图谱本体更新,进而构建知识图谱,并对该图谱进行平台测试及内容评估。结果通过对六种恶性肿瘤危险因素主题数据库进行评价,胃癌危险因素主题数据库构建过程及结果较为合理可靠,可直接用于构建知识图谱,肺癌、结直肠癌、食管癌、乳腺癌和卵巢癌的危险因素主题数据库的构建过程不够严谨,其结果中部分因素存在较大争议,不能直接用于构建恶性肿瘤危险因素知识图谱。文献检索结果中最终用于数据抽取的文献共2030篇,其中肺癌460篇,结直肠癌388篇,食管癌410篇,乳腺癌685篇,卵巢癌87篇。第一轮共抽取到危险因素实体518个,保护因素实体121个,高危人群实体14个,疾病实体5个,三元组769个。第二轮抽取基于第一轮的基础,共抽取到1062个危险因素实体,174个保护因素实体及9个高危人群实体,共得到关系对6235个。经人工审核并完成实体解析后,最终共识别危险因素实体956个,保护因素实体241个,高危人群实体4个。根据各危险因素特征对其进行分类,共包含8个类别,分别为行为及生活方式因素、遗传因素、理化环境因素、疾病因素、药物因素、社会心理因素、生殖因素及其他因素。完成两轮抽取及人工审核后,对抽取结果进行精确率、召回率及F1值计算,其中,乳腺癌相关文献中抽取的所有实体结果精确率最低,为47.47%,卵巢癌相关结果精确率最高,为77.06%;分癌种F1值计算结果中,乳腺癌F1值最低,为57.44%,卵巢癌F1值最高,为82.85%。通过对该知识图谱进行应用评估,认为该知识图谱在知识检索方面效率较高,能够直观展示不同癌种间及其与危险因素的关联,具有较大的使用价值。对现有监测系统与知识图谱进行对比,其中我国慢性病危险因素监测系统内容主要包括饮食、吸烟、饮酒、身体活动、家族史、疾病因素等,我国消化道肿瘤高发地区监测内容类别与其基本类似,但在饮食、家族史、疾病史等方面存在差别,在饮食方面,其更关注于摄入食物的制作方法,家族史与疾病史方面也只限于调查与消化道有关的影响因素。此外,两个监测系统中均未涉及与理化环境因素有关的内容。结论本研究采用专家咨询法、文献检索法和人工智能法构建针对肺癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、乳腺癌和卵巢癌的危险因素知识图谱。该图谱以权威专家的经验知识对恶性肿瘤数据库进行评估并建立知识图谱本体框架,为构建知识图谱的核心内容提供了合理可靠的有效保障。利用文献这一较能展现该领域研究现状的途径作为数据来源,通过机器学习这一智能高效的手段,实现肿瘤危险因素知识图谱的构建,并从其知识检索、与监测系统内容对比及应用拓展三个方面进行评估。该图谱能够实现对疾病、因素及其关系的快速检索,并且随着研究者对肿瘤认识的深入,还可以对其内容进行不断更新,保证知识的循环。通过对其进行拓展可用于不同的人群中,在未来恶性肿瘤防控领域应用具有重要作用。
徐靖波[8]（2020）在《农业废弃物快速发酵系统的设计与研究》文中提出中国是农业大国,随着种植业、养殖业的不断发展,农业生产规模的扩大,我国农业废弃物的产量也不断增加。农业废弃物既是生态环境的污染源之一,同时也是一个巨大的资源宝库。农业废弃物的传统堆肥方式成本低廉、方法简单,但是占用场地面积较大,腐熟时间长,品质差,会对环境造成二次污染。随着社会的进步和科学技术的提高,集成式发酵设备堆肥已逐渐成为农业废弃物堆肥处理的主流方向。这种发酵方式占地面积小,可以通过设备进行除臭,以及杀灭病原物、寄生虫等,自动化程度高,发酵后的有机肥质量好。我国发酵装备技术起步较晚,发展迅速,但仍然存在着物料翻抛不均匀、曝气难控制、发酵不彻底及自动化程度低等问题。在本课题的研究中,针对现阶段好氧发酵设备普遍存在的问题,从快速堆肥发酵工艺的实现、自动控制、设备的普适性等方面对国内外好氧发酵设备进行了研究,吸收和借鉴国内外的经验,研制了一套农业废弃物快速发酵系统。本文的研究内容主要包括以下四个部分。（1）通过对好氧发酵工艺和国内外好氧发酵设备的研究分析,设计了一套农业废弃物快速发酵系统。具体设计要求为:满足项目要求的该系统堆肥周期为3天,腐熟周期小于市面上的大部分堆肥设备,在控制堆肥成本的同时提高发酵效率;适用于多种农业固体废弃物的堆肥配比,普适性强;自动化程度高,实现系统的手动/自动控制。（2）以实现快速发酵为目的,对快速发酵系统的发酵设备进行了结构设计。主要包括发酵装置、搅拌装置、喷淋系统、通风装置、加热装置及控制系统。按照使用要求对主要结构进行了设计、计算和校核,并对执行机构的部件进行了选型,确定了发酵设备主体结构。通过SolidWorks 2019对整个发酵设备进行建模,用AutoCAD 2020绘制了发酵设备的二维图,并进行试制加工。（3）快速发酵监控系统的软件设计。控制系统采用西门子S7-200 SMART CPU SR20作为控制器,MCGS触摸屏作为人机交互界面。根据控制要求和发酵设备的执行机构设计并绘制了该系统的主电路图和控制电路图,选择了控制柜内部的电器元件并完成了控制柜的组装和接线。在软件设计上,设计了PLC控制程序和触摸屏的界面;最后将PLC程序和触摸屏建立了连接。实现了发酵状态监控、实时控制、报警设置、数据浏览、历史数据导出等功能。（4）系统的调试与运行。该控制系统于2019年12月试制完成后在泰安宏创机械设备有限公司进行调试试验。现场调试过程顺利,控制系统稳定,满足设计要求,可以投入使用。
沈晓敏[9]（2019）在《近红外快速测定有机垃圾生化甲烷潜力的研究》文中进行了进一步梳理生物质能源作为世界第四大能源,是最具发展潜力的可再生能源之一。厌氧发酵技术是将有机垃圾转化为生物质能源的一种重要方式。在厌氧发酵过程中,了解各类有机垃圾的厌氧发酵能力至关重要。其中,生化甲烷潜力（Biochemical Methane Potential,BMP）即每千克有机物在厌氧发酵条件下产生的甲烷气体量,是确定物料发酵能力最为相关的指标。传统利用厌氧发酵实验测定BMP的方法周期长,自动化测定的仪器成本也较高。为了能够快速、稳定、无损可靠地测定生物质BMP,研究围绕着一种基于近红外光谱分析技术结合化学计量法的快速方法展开。第一章介绍了课题的研究背景和意义,总结了BMP的测定方法、BMP实验装置应用的研究现状。并具体介绍了课题的主要研究内容和技术路线。第二章介绍了生化产甲烷潜力自动监测系统设计。提出并设计一种基于排水法与称重计量法的甲烷产气量自动监测系统。该系统由NI采集卡、温度传感器、pH传感器、称重传感器、电磁夹管阀和微型蠕动泵等硬件构成,利用LabVIEW编写程序,实时监测产气量、温度和pH值,加入自动补充排水液的功能模块,实现产气自动测量。第三章介绍了课题的BMP测定与近红外光谱检测实验的原理和步骤。共收集66个不同种类的有机垃圾,用自行搭建的厌氧发酵装置测定样本BMP。结果显示,水果垃圾的BMP值最大,蔬菜垃圾的BMP值次之,街道落叶的BMP值最小。利用傅里叶近红外光谱仪采集样本的光谱数据,以待后续处理建模。第四章介绍了近红外光谱的全波段定量分析建模。首先采用Savitzky-Golay卷积平滑结合多元散射校正（SG-MSC）方法对采集到光谱进行预处理,建立全谱段偏最小二乘法（PLS）和偏最小二乘支持向量机（PLS-SVM）模型。结果表明,SG-MSC预处理下建立的PLS-SVM模型的预测效果较好,预处理建模的交叉验证均方根误差为74mL CH4/g VS,预测均方根误差为44mL CH4/g VS,相对分析误差为2.45,相关系数为0.86。对比全样本建模与分类别建模,全样本建模的模型适应性强,虽预测精度略低,但仍可满足预测需求。第五章针对全谱区建模时存在光谱数据规模大、光谱信息重叠、计算复杂等问题,引入遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）、变量投影重要性结合蚁群算法（VIP-ACO）三种方法进行波长筛选,对波长筛选后的光谱数据建立PLS-SVM模型。三种波长筛选方法都能在提高模型预测效果的同时降低模型的数据复杂度,其中VIP-ACO方法建模预测效果最优,交叉验证均方根误差为48mL CH4/g VS,比全谱段建模了减少了35%,预测均方根误差为29mL CH4/g VS,减少了34%,相关系数为0.91,相对分析误差为2.92。第六章总结论文的主要内容,并指出研究工作的不足之处及后续可能的研究方向。
殷李敏[10]（2019）在《基于无线传感器网络的窖池固态发酵监测系统设计》文中进行了进一步梳理在目前国内白酒类企业的发酵车间内,白酒固态发酵参数的监测仍然采用传统费时费力的人工管理方式,导致白酒固态发酵的产量低,酒类品质较低,不利于白酒销量以及经济增长。因此,有必要提出一种改变传统固态发酵监测的方法,既能提高固态发酵管理水平,又能提高白酒的产量和质量,具有一定的实用意义。本文致力于改变国内白酒固态发酵参数监测方法,结合白酒全程自动化生产的目标,设计并完成了基于无线传感器网络的固态发酵监测系统。系统分为下位机和上位机系统,下位机主要包括监测终端、路由器和协调器。监测终端从休眠状态唤醒之后,借助各种传感器采集窖池内的温度值、PH值和酒精浓度,经过数据处理之后上传至协调器或通过路由器转发传输至协调器,协调器存储并上传数据至上位机系统。随后监测终端即刻进入休眠状态,降低终端功耗,直至下一次唤醒工作。上位机系统主要存储和处理数据,实时显示发酵周期内各参数值及变化趋势,形成可视化的监测平台,根据数据反馈信息进行合理化的调控。本文依据项目需求提出三个关键点设计,从而总结出系统总体设计框架。系统总体为软硬件设计,硬件设计包含监测终端、路由器和协调器的硬件电路设计以及监测终端装置的硬件结构设计。依据实地窖池环境设计监测终端装置,并针对在窖池内无氧环境下,酒精传感器无法正常工作以及测量量程不足的缺陷而设计气室装置。软件设计上,采用ZigBee技术组建的无线传感器网络,确定ZigBee无线传感器网络的网络拓扑结构以及通信方式。然后在基于Z-stack协议栈的基础上进行监测终端、路由器和协调器的节点程序设计,并针对发酵车间环境设计组网算法,解决了不同车间和同一车间的网络串扰等问题。最后采用组态软件完成上位机系统的软件设计。本文最后完成系统测试。在实验室搭建的环境下,系统进行由下而上的功能测试,分别为终端数据采集测试、终端与气室控制板功耗测试和无线传感器网络测试,并同步测试了协调器组网、终端入网、数据传输以及上位机测试。在实地环境下,进行系统整体测试,并记录测试过程中存在的问题。系统测试结果表明,该监测系统能够实现白酒固态发酵参数的监测,满足项目需求。
二、计算机监测系统在米酒发酵中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机监测系统在米酒发酵中的应用（论文提纲范文）
（1）N-乙酰氨基葡萄糖发酵过程软测量与监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 发酵过程软测量方法研究现状 |
| 1.2.2 群智能优化算法研究现状 |
| 1.2.3 发酵过程远程监测系统 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 |
| 第二章 氨糖发酵过程软测量技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 氨糖发酵工艺分析 |
| 2.2.1 微生物法合成氨糖方式 |
| 2.2.2 发酵过程生产流程 |
| 2.2.3 发酵过程影响因素 |
| 2.3 软测量建模技术实现过程 |
| 2.3.1 数据采集与预处理 |
| 2.3.2 辅助变量选择 |
| 2.3.3 模型建立 |
| 2.3.4 模型在线校正 |
| 2.4 BP神经网络软测量建模方法 |
| 2.4.1 BP神经网络结构 |
| 2.4.2 BP神经网络训练过程 |
| 2.4.3 BP神经网络常见优化策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于RF-GA-BP的氨糖发酵过程全局软测量建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 随机森林算法介绍 |
| 3.2.1 决策树算法 |
| 3.2.2 随机森林算法 |
| 3.3 遗传算法优化BP神经网络 |
| 3.4 基于随机森林算法模型特征选择 |
| 3.4.1 随机森林特征选择指标 |
| 3.4.2 氨糖发酵过程特征选择 |
| 3.5 基于RF-GA-BP算法GlcNAc含量软测量建模 |
| 3.5.1 模型构建流程 |
| 3.5.2 数据预处理 |
| 3.5.3 模型训练 |
| 3.5.4 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于改进GA-FCM的氨糖发酵过程多阶段建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多阶段软测量研究 |
| 4.2.1 重组大肠杆菌发酵过程多阶段特性 |
| 4.2.2 模糊C均值聚类算法 |
| 4.3 改进GA-FCM聚类算法 |
| 4.3.1 FCM算法距离函数优化 |
| 4.3.2 遗传算法优化FCM初始聚类中心 |
| 4.4 多阶段模型组合策略优化 |
| 4.5 基于改进GA-FCM算法的GlcNAc含量多阶段软测量建模 |
| 4.5.1 模型的建立 |
| 4.5.2 仿真与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于云平台的氨糖发酵过程远程在线监测系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统总体结构设计 |
| 5.2.1 系统开发架构选择 |
| 5.2.2 系统需求分析 |
| 5.2.3 云平台在远程监测系统中应用 |
| 5.2.4 系统总体结构 |
| 5.3 远程监测系统关键技术研究 |
| 5.3.1 系统传输实时性的研究 |
| 5.3.2 Web可视化动态刷新技术的研究 |
| 5.3.3 数据安全性与保护策略的研究 |
| 5.4 系统硬件通信设计 |
| 5.4.1 设备层与PLC数据传输 |
| 5.4.2 PLC与 WinCC通讯 |
| 5.4.3 本地服务器与远程服务器通讯 |
| 5.5 数据传输软件开发与软测量算法集成 |
| 5.5.1 数据传输软件 |
| 5.5.2 软测量算法集成 |
| 5.6 系统Web功能开发 |
| 5.6.1 实时数据在线监测 |
| 5.6.2 历史曲线查询 |
| 5.6.3 多批次发酵指标对比 |
| 5.6.4 参数超限预警 |
| 5.7 系统测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（2）基于气体浓度在线检测的发酵过程反馈控制补料系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 发酵过程气体在线检测的研究现状 |
| 1.2.1 基于半导体敏感材料的气体浓度检测方法 |
| 1.2.2 基于光学原理的气体浓度检测方法 |
| 1.2.3 基于电化学原理的气体浓度检测方法 |
| 1.3 发酵过程在线反馈控制补料方法的研究现状 |
| 1.3.1 基于pH值在线检测的发酵过程反馈控制补料方法 |
| 1.3.2 基于DO在线检测的发酵过程反馈控制补料方法 |
| 1.3.3 基于气体浓度在线检测的发酵过程反馈控制补料方法 |
| 1.4 发酵过程测控系统的研究现状 |
| 1.5 课题研究意义和主要内容 |
| 1.5.1 课题的研究意义 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 第二章 基于气体浓度在线检测的发酵过程反馈控制补料方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 发酵过程气体浓度在线检测方法的研究 |
| 2.2.1 发酵过程代谢产物气体浓度与菌体浓度的关系 |
| 2.2.2 发酵过程气体采集装置设计 |
| 2.2.3 发酵过程气体浓度在线检测方法分析 |
| 2.3 发酵过程的反馈控制补料方法 |
| 2.3.1 发酵过程中的控制补料问题描述 |
| 2.3.2 利用发酵过程先验知识的发酵过程反馈控制补料方法 |
| 2.4 三种发酵过程的反馈控制补料算法 |
| 2.4.1 谷胱甘肽发酵反馈控制补料算法 |
| 2.4.2 戊糖片球菌发酵反馈控制补料算法 |
| 2.4.3 富硒酵母发酵反馈控制补料算法 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于虚拟仪器技术的发酵过程反馈控制补料系统的设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 发酵过程测控系统的集成 |
| 3.3 发酵过程反馈控制补料系统总体设计 |
| 3.4 发酵过程反馈控制补料系统硬件设计和实现 |
| 3.4.1 硬件系统设计 |
| 3.4.2 系统硬件设备的配置 |
| 3.5 发酵过程反馈控制补料系统软件设计和实现 |
| 3.5.1 数据通讯子系统 |
| 3.5.2 数据处理子系统 |
| 3.5.3 控制补料子系统 |
| 3.5.4 数据管理子系统 |
| 3.5.5 人机交互界面子系统 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 实验与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 发酵过程气体浓度在线检测实验与分析 |
| 4.3 发酵过程反馈控制补料系统功能测试 |
| 4.3.1 数据通讯子系统测试 |
| 4.3.2 数据处理子系统测试 |
| 4.3.3 控制补料子系统测试 |
| 4.3.4 数据管理子系统测试 |
| 4.3.5 人机交互界面子系统测试 |
| 4.4 发酵过程反馈控制补料实验与分析 |
| 4.4.1 谷胱甘肽发酵过程反馈控制补料实验与分析 |
| 4.4.2 戊糖片球菌发酵过程反馈控制补料方法实验与分析 |
| 4.4.3 富硒酵母发酵过程反馈控制补料方法实验与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（3）黄酒发酵实时监测系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 控制理论的发展概况 |
| 1.3 国内外发酵过程控制研究概况 |
| 1.3.1 国外研究概况 |
| 1.3.2 国内研究概况 |
| 1.4 黄酒发酵过程智能控制应用的研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 黄酒酿造工艺流程及发酵控制方案设计 |
| 2.1 黄酒酿造工艺概述 |
| 2.2 黄酒生产基本装置 |
| 2.3 黄酒发酵温度控制工艺 |
| 2.3.1 黄酒发酵温度特性分析 |
| 2.3.2 发酵过程温度的控制难点 |
| 2.3.3 温度控制系统的基本要求 |
| 2.4 黄酒发酵控制系统方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 温度控制算法理论与仿真 |
| 3.1 PID控制基础 |
| 3.1.1 PID控制原理 |
| 3.1.2 PID参数常用整定方法 |
| 3.2 模糊控制的理论基础 |
| 3.2.1 模糊控制的基本特点 |
| 3.2.2 模糊控制的基本理论 |
| 3.3 发酵温度模糊PID控制器的设计 |
| 3.4 发酵罐温度数学模型的建立 |
| 3.5 Matlab仿真研究 |
| 3.5.1 Matlab简介 |
| 3.5.2 Simulink中模糊PID控制器的创建 |
| 3.5.3 Simulink中搭建控制器模型 |
| 3.5.4 参数的整定 |
| 3.5.5 控制算法的模拟运行 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统下位机的设计 |
| 4.1 PLC概述 |
| 4.1.1 PLC的组成与结构 |
| 4.1.2 PLC的工作原理 |
| 4.2 S7-200PLC编程软件和仿真软件简介 |
| 4.3 下位机的硬件设计 |
| 4.3.1 硬件系统的组成与控制方式 |
| 4.3.2 输入输出点数的设计 |
| 4.3.3 PLC及其扩展模块的选型 |
| 4.3.4 PLC输入和输出回路设计 |
| 4.3.5 传感器的选型 |
| 4.3.6 电动调节阀的选择 |
| 4.4 测温点的分布 |
| 4.5 PLC程序的设计 |
| 4.6 模糊控制在PLC中的实现过程 |
| 4.7 基于S7-200PLCSIM的系统模拟仿真 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 上位机监控界面的设计 |
| 5.1 组态王简介 |
| 5.2 监控系统的功能 |
| 5.3 组态王与下位机的通信 |
| 5.4 监控界面的开发过程 |
| 5.4.1 监控系统软件结构 |
| 5.4.2 监控系统的设计与实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（4）多媒体网络舆情信息的并发获取机理与话题衍进追踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究现状述评 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 信息论与全信息理论 |
| 2.1.1 信息论 |
| 2.1.2 全信息理论 |
| 2.2 信息传播的相关理论 |
| 2.2.1 信息传播理论 |
| 2.2.2 信息生命周期理论 |
| 2.3 多媒体网络舆情的相关理论 |
| 2.3.1 网络舆情 |
| 2.3.2 多媒体网络舆情 |
| 2.4 信息获取与追踪的相关理论 |
| 2.4.1 信息获取理论 |
| 2.4.2 话题追踪理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多媒体网络舆情信息并发获取的相关分析 |
| 3.1 多媒体网络舆情信息并发获取的界定 |
| 3.2 多媒体网络舆情信息并发获取目标 |
| 3.3 多媒体网络舆情信息并发获取原则 |
| 3.3.1 整体与部分相协调原则 |
| 3.3.2 主观与客观相结合原则 |
| 3.3.3 有限与无限相统一原则 |
| 3.3.4 单维时序与多维态势相结合原则 |
| 3.4 多媒体网络舆情信息并发获取特征 |
| 3.4.1 多媒体网络舆情并发获取运行的非线性 |
| 3.4.2 多媒体网络舆情并发获取阶段的自适应性 |
| 3.4.3 多媒体网络舆情并发获取任务执行的时序性 |
| 3.4.4 多媒体网络舆情并发获取负载技术的均衡性 |
| 3.5 多媒体网络舆情信息并发获取数据源分析 |
| 3.5.1 舆情主体数据源分析 |
| 3.5.2 舆情客体数据源分析 |
| 3.5.3 舆情媒体数据源分析 |
| 3.5.4 舆情本体数据源分析 |
| 3.6 多媒体网络舆情信息并发获取流程分析 |
| 3.6.1 多媒体网络舆情信息检索 |
| 3.6.2 多媒体网络舆情信息抓取 |
| 3.6.3 多媒体网络舆情信息萃取 |
| 3.6.4 多媒体网络舆情信息存取 |
| 3.6.5 多媒体网络舆情信息智取 |
| 3.6.6 多媒体网络舆情主体交互 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 多媒体网络舆情信息并发获取机理分析 |
| 4.1 多媒体网络舆情信息并发获取动力分析 |
| 4.1.1 并发获取内源动力 |
| 4.1.2 并发获取外源动力 |
| 4.1.3 舆情并发获取动力作用模式 |
| 4.2 多媒体网络舆情信息并发获取的时态属性 |
| 4.2.1 单维时序属性 |
| 4.2.2 多维态势属性 |
| 4.3 基于单维时序的多媒体网络舆情信息并发获取机理 |
| 4.3.1 并发获取数据源形成机理 |
| 4.3.2 并发获取线程管控机理 |
| 4.3.3 并发获取数据监视累积机理 |
| 4.3.4 并发获取数据采集存储机理 |
| 4.3.5 并发获取数据触发机理 |
| 4.4 基于多维态势的多媒体网络舆情信息并发获取机理 |
| 4.4.1 话题衍进机理 |
| 4.4.2 衍进追踪机理 |
| 4.5 多媒体网络舆情信息并发获取机理关系分析 |
| 4.5.1 多媒体网络舆情信息并发获取的数据源与机理关系 |
| 4.5.2 多媒体网络舆情信息并发获取的过程与机理关系 |
| 4.5.3 多媒体网络舆情信息并发获取的机理间作用关系 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多媒体网络舆情信息并发获取模型构建 |
| 5.1 多媒体网络舆情信息并发获取模型构建总体思路 |
| 5.2 多媒体网络舆情信息并发获取模型构成要素 |
| 5.2.1 构成要素解析 |
| 5.2.2 构成要素度量方法 |
| 5.3 多媒体网络舆情信息并发获取模型 |
| 5.3.1 舆情信息并发获取模型构建过程 |
| 5.3.2 基于DEMATEL的构成要素识别模型 |
| 5.3.3 基于AHP的要素权重模型构建 |
| 5.3.4 基于FMF的网络舆情信息并发获取模型 |
| 5.4 多媒体网络舆情信息并发获取实证分析 |
| 5.4.1 网络舆情数据源获取 |
| 5.4.2 网络舆情信息并发获取构成要素识别 |
| 5.4.3 网络舆情信息并发获取构成要素权重确定 |
| 5.4.4 网络舆情信息并发获取触发值计算 |
| 5.4.5 实验结果解析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 多媒体网络舆情话题衍进追踪过程及态势解析 |
| 6.1 多媒体网络舆情话题衍进追踪的内涵与特性 |
| 6.1.1 多媒体网络舆情话题衍进追踪的内涵 |
| 6.1.2 多媒体网络舆情话题衍进追踪的特性 |
| 6.2 多媒体网络舆情话题衍进追踪过程 |
| 6.2.1 网络舆情演进 |
| 6.2.2 网络舆情话题衍进态势 |
| 6.2.3 网络舆情话题衍进追踪 |
| 6.2.4 舆情话题衍进追踪过程 |
| 6.3 多媒体网络舆情话题衍进追踪态势分析 |
| 6.3.1 舆情话题衍进的运动模式 |
| 6.3.2 舆情话题衍进追踪态势解析 |
| 6.4 多媒体网络舆情并发获取与话题衍进追踪的关联关系 |
| 6.4.1 单维时序关联 |
| 6.4.2 多维态势关联 |
| 6.4.3 综合关联关系 |
| 6.5 多媒体网络舆情话题衍进追踪概念模型构建 |
| 6.5.1 模型构建 |
| 6.5.2 舆情话题衍进各时期追踪特征 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 多媒体网络舆情话题衍进追踪模型构建 |
| 7.1 多媒体网络舆情话题衍进追踪的总体目标 |
| 7.1.1 网络舆情话题衍进追踪的动态表征 |
| 7.1.2 网络舆情话题衍进追踪的目标 |
| 7.2 多媒体网络舆情话题衍进追踪的抽象-具象化解析 |
| 7.2.1 网络舆情话题衍进追踪的抽象化共生作用 |
| 7.2.2 基于多维态势的具象化网络舆情话题衍进追踪 |
| 7.3 多媒体网络舆情话题衍进追踪的流程 |
| 7.3.1 多媒体网络舆情话题衍进追踪的技术分析 |
| 7.3.2 多媒体网络舆情话题衍进追踪的方法选取 |
| 7.3.3 多媒体网络舆情话题衍进追踪的流程 |
| 7.4 多媒体网络舆情话题衍进的最优话题选取 |
| 7.4.1 最优舆情话题选取步骤 |
| 7.4.2 网络舆情话题衍进期间的数据预处理 |
| 7.4.3 网络舆情话题衍进特征词权重计量 |
| 7.4.4 网络舆情话题衍进的聚类算法 |
| 7.5 多媒体网络舆情话题衍进追踪模型构建 |
| 7.5.1 网络舆情话题衍进指数模型构建 |
| 7.5.2 网络舆情话题强度模型构建 |
| 7.5.3 网络舆情话题关联度模型构建 |
| 7.5.4 网络舆情话题漂移度模型构建 |
| 7.6 实证研究 |
| 7.6.1 多媒体网络舆情话题的选定 |
| 7.6.2 多媒体网络舆情话题数据源获取与分析 |
| 7.6.3 多媒体网络舆情最优话题数量确定 |
| 7.6.4 多媒体网络舆情话题衍进追踪测度分析 |
| 7.6.5 研究结果总结 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 多媒体网络舆情信息并发获取与话题衍进追踪的管控策略 |
| 8.1 客体管控策略 |
| 8.2 主体管控策略 |
| 8.3 媒体管控策略 |
| 8.4 本体管控策略 |
| 8.5 情境管控策略 |
| 8.6 本章小结 |
| 第9章 研究总结与展望 |
| 9.1 研究总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间取得的主要研究成果 |
（5）海洋碱性蛋白酶MP发酵过程软测量建模及监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海洋碱性蛋白酶发酵工艺研究现状 |
| 1.2.2 发酵过程软测量方法研究现状 |
| 1.2.3 智能优化算法研究现状 |
| 1.2.4 发酵过程监测系统研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 海洋碱性蛋白酶MP发酵过程 |
| 2.1 海洋碱性蛋白酶MP发酵工艺 |
| 2.2 影响海洋碱性蛋白酶MP发酵过程主要因素 |
| 2.3 海洋碱性蛋白酶MP发酵过程动力学分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于ABC-MLSSVM逆的海洋碱性蛋白酶MP发酵过程软测量 |
| 3.1 最小二乘支持向量机(LSSVM) |
| 3.2 逆软测量 |
| 3.2.1 逆软测量原理 |
| 3.2.2 虚拟子系统 |
| 3.3 人工蜂群优化算法 |
| 3.4 基于ABC-MLSSVM逆的海洋碱性蛋白酶MP软测量模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 海洋碱性蛋白酶MP发酵过程监测系统设计 |
| 4.1 系统总体方案设计 |
| 4.2 下位机系统设计 |
| 4.2.1 系统硬件总体设计 |
| 4.2.2 核心处理器选取 |
| 4.2.3 数据采集通道 |
| 4.2.4 人机接口通道 |
| 4.2.5 串口通信电路 |
| 4.2.6 系统软件设计 |
| 4.3 上位机软件系统开发 |
| 4.3.1 系统初始化 |
| 4.3.2 COM组件构建 |
| 4.3.3 人机交互界面 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 工作总结与未来展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（6）黄酒酿造用米专用化评价体系构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 黄酒研究进展 |
| 1.1.1 黄酒的发展简介 |
| 1.1.2 黄酒的科研现状 |
| 1.1.3 黄酒发展中存在的问题 |
| 1.2 黄酒酿造用大米研究进展 |
| 1.2.1 大米分类 |
| 1.2.2 大米的组成成分 |
| 1.2.3 黄酒原料大米的研究 |
| 1.3 电子舌技术研究进展 |
| 1.3.1 味觉感受机理 |
| 1.3.2 电子舌基本原理 |
| 1.3.3 电子舌智能检测系统研究进展 |
| 1.3.4 电子舌技术的应用情况 |
| 1.4 模式识别方法研究进展 |
| 1.4.1 聚类分析 |
| 1.4.2 偏最小二乘法 |
| 1.4.3 多元线性回归分析 |
| 1.4.4 主成分分析 |
| 1.5 本课题研究的主要内容 |
| 1.6 课题研究的目的及意义 |
| 1.6.1 研究目的 |
| 1.6.2 研究意义 |
| 2 不同品种大米原料与黄酒品质的相关性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与仪器 |
| 2.2.1 实验材料 |
| 2.2.2 主要试剂 |
| 2.2.3 主要仪器设备 |
| 2.3 实验内容与方法 |
| 2.3.1 不同大米基本营养成分的测定 |
| 2.3.2 不同品种大米粉糊化特性的测定 |
| 2.3.3 黄酒的制备 |
| 2.3.4 黄酒基础理化指标测定 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 不同品种大米营养成分 |
| 2.4.2 不同品种大米糊化特性指标 |
| 2.4.3 不同品种黄酒基础理化指标 |
| 2.4.4 不同品种大米常规理化指标与糊化特性的相关性分析 |
| 2.4.5 不同品种大米常规理化指标与黄酒成分的相关性分析 |
| 2.4.6 不同品种大米粉糊化特性指标与黄酒品质的相关性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于主成分分析和回归分析对黄酒专用大米原料关键理化指标的筛选 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与仪器 |
| 3.2.1 实验材料 |
| 3.2.2 主要仪器设备 |
| 3.3 实验内容与方法 |
| 3.3.1 32种大米酿造黄酒综合品质评价模型建立 |
| 3.3.2 32种大米酿造黄酒综合评分计算 |
| 3.3.3 32种大米酿造黄酒综合得分的聚类分析 |
| 3.3.4 32种黄酒酿造原料大米关键指标筛选 |
| 3.4 数据分析 |
| 3.5 结果与讨论 |
| 3.5.1 32种大米酿造黄酒综合品质评价模型 |
| 3.5.2 32种大米酿造黄酒综合得分 |
| 3.5.3 32种大米酿造黄酒综合得分的聚类分析 |
| 3.5.4 32种黄酒酿造原料大米关键指标筛选 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 电子舌滋味分值与黄酒基础理化指标的关系 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与仪器 |
| 4.2.1 实验材料 |
| 4.2.2 主要试剂 |
| 4.2.3 主要仪器设备 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.3.1 采样参数的设置 |
| 4.3.2 味觉指标的筛选 |
| 4.3.3 电子舌信号采集系统步骤 |
| 4.3.4 数据分析 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 采样参数设置 |
| 4.4.2 味觉指标的筛选 |
| 4.4.3 32种不同大米酿造黄酒箱型图 |
| 4.4.4 黄酒电子舌分值与黄酒基础理化指标相关性分析 |
| 4.4.5 不同大米酿造黄酒电子舌响应值与黄酒理化指标相关模型的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 创新与不足 |
| 5.2.1 创新点 |
| 5.2.2 不足点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）我国主要恶性肿瘤危险因素知识图谱研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 前言 |
| 2 研究内容与方法 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 资料来源 |
| 2.4 研究方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 主题数据库评估及预处理 |
| 3.2 知识图谱构建结果 |
| 3.3 知识图谱应用测试结果 |
| 3.4 知识图谱评估结果 |
| 4 讨论 |
| 4.1 肿瘤防控数据来源分析 |
| 4.2 知识图谱构建方法分析 |
| 4.3 知识图谱平台测试结果分析 |
| 4.4 知识图谱评估结果分析 |
| 4.5 知识图谱的应用及展望 |
| 5 结论 |
| 6 创新性与局限性 |
| 参考文献 |
| 文献综述 知识图谱的发展现状及其在医疗领域的应用 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表 1 第二轮抽取危险因素实体及分类 |
| 附表 2 第二轮抽取保护因素及高危人群实体结果 |
| 缩略语表 |
| 攻读学位期间发表文章情况 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（8）农业废弃物快速发酵系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 农业废弃物的资源化利用 |
| 1.1.2 农业固体废弃物堆肥化处理 |
| 1.1.3 国家推广 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内外堆肥处理现状 |
| 1.2.2 堆肥设备发展现状 |
| 1.2.3 发酵控制系统的发展现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 总体设计方案 |
| 2.1 好氧堆肥原理 |
| 2.2 控制因素和快速发酵工艺研究 |
| 2.2.1 控制因素的确定 |
| 2.2.2 非控制因素的分析 |
| 2.2.3 工艺设计 |
| 2.3 系统设计方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 快速发酵系统样机设计 |
| 3.1 试验样机的总体设计 |
| 3.1.1 试验样机设计要求 |
| 3.1.2 主要参数 |
| 3.2 试验样机的结构设计 |
| 3.2.1 搅拌装置设计 |
| 3.2.2 通风系统的设计 |
| 3.2.3 加热装置设计 |
| 3.2.4 喷淋装置设计 |
| 3.3 试验样机的加工试制 |
| 3.4 传感器的选型及安装 |
| 3.4.1 温度传感器 |
| 3.4.2 温湿度传感器 |
| 3.4.3 氧气浓度传感器 |
| 3.5 整机结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 控制系统的设计与实现 |
| 4.1 控制系统的硬件设计 |
| 4.1.1 控制器的选择 |
| 4.1.2 控制柜的设计 |
| 4.2 PLC程序设计 |
| 4.2.1 PLC地址分配设计 |
| 4.2.2 软件设计 |
| 4.3 人机界面设计 |
| 4.3.1 人机界面的设计要求 |
| 4.3.2 组态软件功能设计 |
| 4.3.3 组态软件数据库设计与变量连接 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 样机调试与运行 |
| 5.1 调试概况 |
| 5.2 运行过程 |
| 5.2.1 执行机构的运行 |
| 5.2.2 报警功能 |
| 5.2.3 历史数据查看和报表输出 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 电气图纸 |
| 附录2 PLC程序 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（9）近红外快速测定有机垃圾生化甲烷潜力的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 BMP测定方法研究现状 |
| 1.3.2 BMP实验装置应用的现状 |
| 1.4 课题主要内容和技术路线 |
| 1.4.1 课题主要内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 生化产甲烷潜力自动监测系统设计 |
| 2.1 系统设计要求 |
| 2.2 系统总体方案设计 |
| 2.3 硬件结构设计 |
| 2.3.1 温度测量模块 |
| 2.3.2 pH值测量模块 |
| 2.3.3 称重测量模块 |
| 2.3.4 补液控制模块 |
| 2.3.5 数据采集卡 |
| 2.4 软件设计 |
| 2.4.1 前面板设计 |
| 2.4.2 程序框图设计 |
| 2.5 BMP自动监测系统验证实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 近红外光谱法测定生物质BMP的原理及相关实验 |
| 3.1 近红外测定BMP的机理分析 |
| 3.2 样本的收集与制备 |
| 3.3 BMP测量实验 |
| 3.3.1 实验步骤 |
| 3.3.2 实验结果分析 |
| 3.4 近红外光谱数据采集实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 近红外光谱全波段定量分析建模 |
| 4.1 近红外光谱定量分析过程 |
| 4.2 光谱预处理 |
| 4.2.1 异常样本剔除方法 |
| 4.2.2 光谱平滑处理 |
| 4.2.3 预处理结果分析 |
| 4.3 模型评价方法 |
| 4.4 近红外定量分析的一般建模方法 |
| 4.4.1 偏最小二乘法PLS |
| 4.4.2 偏最小二乘支持向量机PLS-SVM |
| 4.4.3 一般建模结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 近红外光谱特征波长筛选 |
| 5.1 遗传算法GA |
| 5.2 蚁群算法ACO |
| 5.3 变量投影重要性-蚁群算法VIP-ACO |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.4.1 GA波长筛选结果 |
| 5.4.2 ACO波长筛选结果 |
| 5.4.3 VIP-ACO波长筛选结果 |
| 5.4.4 不同波长筛选方法建模预测结果对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 66种实验样本 |
| 作者简历 |
（10）基于无线传感器网络的窖池固态发酵监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 固态发酵监测研究现状 |
| 1.2.1 白酒制造自动化程度 |
| 1.2.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统设计关键点 |
| 2.2.1 无线通信技术 |
| 2.2.2 低功耗方案设计 |
| 2.2.3 人机交互设计 |
| 2.3 系统总体结构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 核心模块设计 |
| 3.2 协调器与路由器设计 |
| 3.2.1 存储模块设计 |
| 3.2.2 时钟模块设计 |
| 3.2.3 通信模块设计 |
| 3.2.4 LCD显示及按键模块设计 |
| 3.3 监测终端模块设计 |
| 3.3.1 电源模块及低功耗设计 |
| 3.3.2 温度传感器及电路设计 |
| 3.3.3 酸度传感器及电路设计 |
| 3.3.4 酒精传感器及电路设计 |
| 3.4 监测终端结构设计 |
| 3.4.1 整体结构设计 |
| 3.4.2 气室控制模块及结构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 IAR开发环境介绍 |
| 4.2 Z-Stack 协议栈 |
| 4.3 无线传感器网络设计 |
| 4.3.1 Zigbee无线组网通信 |
| 4.3.2 监测终端软件设计 |
| 4.3.3 协调器软件设计 |
| 4.4 应用程序设计 |
| 4.4.1 传感器数据校准程序设计 |
| 4.4.2 软件低功耗程序设计 |
| 4.5 上位机监控系统设计 |
| 4.5.1 上位机开发环境介绍 |
| 4.5.2 登录界面设计 |
| 4.5.3 厂区总览界面设计 |
| 4.5.4 实时监控界面设计 |
| 4.5.5 历史数据界面设计 |
| 4.5.6 Web发布和移动端界面设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统测试与分析 |
| 5.1 系统测试平台的搭建 |
| 5.2 终端数据采集与功耗测试 |
| 5.2.1 终端数据采集测试 |
| 5.2.2 终端与气室控制板功耗测试 |
| 5.3 无线传感器网络测试 |
| 5.4 上位机测试 |
| 5.5 系统实地运行测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
四、计算机监测系统在米酒发酵中的应用（论文参考文献）
- [1]N-乙酰氨基葡萄糖发酵过程软测量与监测系统设计[D]. 杨文峰. 江南大学, 2021(01)
- [2]基于气体浓度在线检测的发酵过程反馈控制补料系统设计与实现[D]. 张亚举. 北京化工大学, 2020(02)
- [3]黄酒发酵实时监测系统的设计与研究[D]. 姚献军. 浙江农林大学, 2020(01)
- [4]多媒体网络舆情信息的并发获取机理与话题衍进追踪研究[D]. 许烨婧. 吉林大学, 2020(08)
- [5]海洋碱性蛋白酶MP发酵过程软测量建模及监测系统研究[D]. 于美芳. 江苏大学, 2020
- [6]黄酒酿造用米专用化评价体系构建[D]. 蔡乔宇. 武汉轻工大学, 2020(06)
- [7]我国主要恶性肿瘤危险因素知识图谱研究[D]. 唐碧玮. 内蒙古医科大学, 2020(03)
- [8]农业废弃物快速发酵系统的设计与研究[D]. 徐靖波. 山东农业大学, 2020(12)
- [9]近红外快速测定有机垃圾生化甲烷潜力的研究[D]. 沈晓敏. 中国计量大学, 2019(02)
- [10]基于无线传感器网络的窖池固态发酵监测系统设计[D]. 殷李敏. 安徽大学, 2019(07)