响应面法优化链霉菌702产抑真菌物质生料发酵培养基

用响应面分析方法对链霉菌702产抑真菌物质生料发酵培养基进行了研究。实验首先利用部分重复因子试验筛选出链霉菌702发酵产抑真菌物质的关键因素为玉米淀粉和蛋白胨,其次利用最陡爬坡试验逼近最大响应区,最后利用中心组合设计及响应曲面分析确定关键因素的最佳浓度。通过优化得到玉米淀粉和蛋白胨的最适浓度分别为16.83 g/L、8.64 g/L,在优化后的培养基中链霉菌702产抑真菌物质效价达到1 214.52μg/mL,比优化前789.41μg/mL提高了53.85%。     

试论档案价值鉴定工作的几个"误区"

由于我国档案价值鉴定理论和观念的长期滞后,导致人们在认识上存在许多“误区”。一、对“丰富馆藏”的理解片面,效益观念淡漠;二、忽略了对永久、长期档案的价值鉴定;三、档案价值鉴定是否重要是由档案数量的多少来决定的;四、鉴定难,销毁更难。文章详细探讨了产生这些“误区”的原因,以及由此带来的负面效应,并提出了正确的认识和今后努力的方向。     

具有除草活性的小麦根腐病菌发酵条件优化

通过单因子试验和正交试验对小麦根腐病菌菌株进行了发酵条件优化,以提高其活性物质的产量。结果表明:最适合小麦根腐病菌产毒的培养基是察氏培养基;该培养基的最佳碳源为葡萄糖,氮源为氯化铵,无机盐为氯化钾、磷酸氢二钾、硫酸镁和硫酸亚铁;发酵培养基各组分的最佳配比为:葡萄糖2.0%,氯化铵0.25%,氯化钾0.05%,磷酸氢二钾0.025%,硫酸镁0.025%,硫酸亚铁0.000 5%;有利于提高菌株活性物质产量的培养条件为初始pH7.0,转速为130r/min,温度为28℃,培养时间为5d,装液量为120mL/250mL,接种量为6%。小麦根腐病菌菌株发酵产物具有良好的热稳定性和光稳定性,在弱酸性及中性条件下较稳定。发酵条件优化后提高了小麦根腐病菌的除草活性。     

农药有效利用率与喷雾技术优化

提高农药的有效利用率是植保工作者非常关心的问题。本文阐述了农药有效利用率的广义和狭义涵义,并分析了农药使用中存在的药剂浪费、有效利用率低的问题。根据喷雾技术中的“剂量传递”过程,分析了农药有效利用率的狭义涵义,在春季果园和作物苗期,常规喷雾法的农药有效利用率只有20%~30%;在夏秋季果园和作物中后期,随着作物叶面积系数（LAI）的增加,农药的有效利用率可达到50%~60%。论文分析了造成农药有效利用率低的原因,提出喷雾技术的优化措施：（1）大田喷雾时采用机动喷杆喷雾替代背负式手动常规喷雾,可以改善雾滴沉积分布的均匀性;（2）添加喷雾助剂可以提高药液在靶标表面的润湿性;（3）优化雾滴粒径,采用细雾滴替代粗雾滴可以提高雾滴的中靶率;（4）降低施药液量可以减少药液流失;（5）加装挡板可以减少雾滴飘失等。通过以上技术的优化,可以大幅度提高农药的有效利用率,达到减量增效的目的。     

加快可靠性优化设计的迭代收敛速度新方法

本研究阐述了优化设计问题的求解方法,给出基于系统可靠度的结构优化设计数学模型,对以往求解优化模型时用的优化准则法进行了介绍和改进。通过实例的求解过程,验证了改进后的优化准则法的良好效果,即迭代收敛速度加快。这种改进对系统失效模式较多的情况,效果更为明显。     

基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级

为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级。实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上。     

灰树花斜面母种培养基的优化

试验在传统培养基基础上,分别从葡萄糖单因素培养、合成培养基正交培养与半合成培养基正交培养3个角度或层次对灰树花(Grifala frondosa)母种斜面培养基进行了优化探讨.结果表明,适合灰树花茵丝生长的最佳斜面培养基配方为土豆200g、麸皮100 g、玉米面100 g、板栗壳100 g、葡萄糖20 g、林地土20g、蛋白胨1 g、琼脂20g、CaCl2 0.1 g、KH2PO41 g、FeSO4 1 g、MgSO4 0.5 g、ZnSO4 0.01 g、水1L、pH值6.0.该配方既可为灰树花母种的制备提供依据,又能为灰树花的大面积栽培以及为实现工业化大生产而进行的液态发酵培养奠定基础.     

一种生物病虫害控制模型的进化算法处理

为控制蘑菇种植过程中尖眼蕈蚊数量,利用线虫和尖眼蕈蚊数量变化的动态关系模型,应用分布估计算法对控制干涉次数和控制数量进行优化处理,将其与遗传算法结果进行比较.结果表明:该算法在控制次数略有增加情况下,可以取得较小目标函数值,并且算法稳定收敛,该结果可以作为一种理想的控制优化方案.分布估计算法可以用来处理此类动态关系模型的优化问题.     

双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化

退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL (end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再制造过程中碳排放成本,以实现经济环境效益的最优化。首先,构建拆解再制造集成优化模型(disassembly remanufacturing integrated optimization, DRIO);其次,提出一种改进的人工蜂群算法(improved artificial bee colony algorithm, IABC)对构建的数学模型进行迭代求解,引入logistic映射生成初始解,雇佣蜂阶段和守望蜂阶段加入邻域搜索机制,侦察蜂阶段采用了轮盘赌方法,以获得利润高且碳排放成本低的拆解再制造帕累托方案;最后,通过联合收获机电机拆解再制造实例验证所提模型的有效性和改进算法的可行性。结果表明,所提DRIO模型的经济效益相较于DRIO-D和DRIO-R模型分别提高了62.1%和54.8%,碳排放成本比DRIO-D模型减少约50%。IABC算法相比于经典人工蜂群算法的求解时间缩短了19.3%,可行解数量增加了28.6%,相比于蚁群算法的求解时间缩短47.8%,可行解数量增加1倍。对于超体积值,人工蜂群算法（2.695）与蚁群算法（2.377）相近,但均小于IABC算法（2.813）。对于间距度量值,蚁群算法（0.0523）低于人工蜂群算法（0.0682）,IABC算法（0.0416）最低。运用该研究所构建的拆解规划集成优化模型,可有效提高废旧农机产品拆解回收的经济效益,减少碳排放,可为相关标准制定提供重要依据,为农机可拆解性设计提供决策支撑。     

大熊猫源纤维素分解菌的筛选及产酶发酵条件优化研究

通过采集昆明野生动物园里大熊猫新鲜粪便,利用羧甲基纤维素钠培养基（CMC−Na）进行选择性培养,刚果红平皿浸染初筛和DNS法纤维素酶活复筛,对目标菌株进行形态学和16S rDNA同源性鉴定,并对高产纤维素酶的菌株进行单因素发酵条件优化试验。结果表明：从大熊猫新鲜粪便中筛选到2株高效的纤维素分解菌鉴定为枯草芽孢杆菌ZD1和MZ3（ZD1/MZ3）,2个菌株发酵液纤维素酶活分别为277.58 U/mL和255.22 U/mL,通过发酵条件优化后,ZD1和MZ3发酵液中纤维素酶最大活力分别达339.48 U/mL和293.65 U/mL,较优化前酶活可提高22.30%和15.06%,最佳产酶条件为：CMC−Na + P、37 ℃、pH 6.8～7.2、36～48 h。