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填埋场快速稳定的功能菌筛选及复合菌系构建 总被引:1,自引:0,他引:1
为加速填埋场的稳定化进程,采用传统的微生物学方法,从环境中经反复筛选及多次传代培养得到性能稳定的功能菌.根据功能菌的功能,组合成不同的功能菌群,通过研究各组功能菌群产酶的能力和对填埋场稳定化指标的影响,构建了加速填埋场稳定化进程的复合菌系.结果表明:在性能稳定的功能菌中,含9株纤维素降解菌,8株渗滤液化学需氧量COD(chemical oxygen demand)降解菌,7株絮凝剂产生菌;由所有菌株共同组成的功能菌群Ⅶ#的产酶能力最强,引入填埋场可有效加速填埋垃圾的生物降解,促进填埋场稳定化,使填埋垃圾有机质生物降解率、胡敏酸的百分含量和沉降率较未添加功能菌群对照组分别高26.23%、9.18%和10.01%. 相似文献
776.
提出一种基于多特征描述的指横纹识别方法.分别提取指横纹的主成分特征、Gabor相位特征和Gabor幅值特征构成识别系统,采用Fisher线性判决方法融合各自匹配分数,进一步提高系统性能.通过98个人、1 971幅图像的测试实验表明,本文方法在获得较高性能的同时(识别率为99.39%,平均错误率为0.56%),单次匹配时间仅为0.67 ms,可以满足中等规模数据库实时识别要求. 相似文献
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车辆换道行为是微观交通流中最基本的驾驶行为之一,研究车辆换道行为可以提高车辆换道模型的仿真精度和减少由不合适的车辆换道行为引发的交通事故.当前车辆换道模型大多是基于驾驶员的决策思维方式建立的决策模型,这类模型的缺点是很难捕捉到驾驶员在决策过程中一些潜在决策模式和考虑的影响因素.鉴于此,本文引入了一种典型的人工智能方法--贝叶斯网络,建立了一个全新的车辆换道模型,试图通过机器学习的途径来提高车辆换道模型的精度.采用了分段离散化的方法对数据进行预处理,然后使用处理后的数据对贝叶斯网络的结构和参数进行学习,并分别建立了与两种贝叶斯网络结构相对应的车辆换道模型,最后对建立的模型分别进行验证.模型的验证结果表明,建立的基于贝叶斯网络的车辆换道模型对换道行为的识别率可以达到88%以上. 此模型还可进一步应用到驾驶员辅助系统的开发中. 相似文献
779.
为了研究高速铁路牵引供电系统三相电流不平衡问题, 通过分析高速铁路牵引供电系统负荷及V/v接线牵引变压器负序电流,基于概率理论建立了牵引变电所负序电流的概率分析模型.用该模型对京沪高铁某牵引变电所的负序电流进行了仿真分析和实测数据验证,结果表明,利用该牵引变电所的设计参数仿真得到的负序电流概率分布与利用实测数据的分析结果一致,该牵引变电所负序电流概率分析模型能够真实地模拟高速铁路牵引变电所的负序电流分布情况. 相似文献
780.