随机系统有限时间环域有界控制

来源 :齐鲁工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hynyjhnyjn66656
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木质纤维素原料是一种分布广泛的可再生资源,包括森林残留物(树枝、树叶),农业废弃物(各种秸秆、稻草),城市废弃物等,如何提高木质纤维素原料的转化率,取得高浓度可发酵糖,使其具有工业推广价值是当前的研究热点。为了获取高浓度的可发酵糖,本研究选择了六种原料,采取三种预处理方法,优化了不同浓度底物水解的酶比例,并在此基础上优化了高浓度水解分批补料模式。本论文的主要研究内容和结果如下:1.木质纤维素的预处
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本文选取啤酒酵母S-04、US-05与葡萄酒酵母CY3079、RC212作为实验的研究对象,利用杂交育种技术培育耐高酒精度、高渗透压且发酵性能优良的酵母菌株,并结合发酵性能、理化指标及风味物质含量筛选出适用于酿造帝国世涛特种啤酒的酵母菌株。在确定酵母菌株的基础上,通过单因素分析,结合感官评分,探究酵母接种量、主发酵温度以及酒花添加量对啤酒风味与口感的影响,并运用响应面分析法优化帝国世涛特种啤酒的发
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钠元素的储量与价格优势促使钠离子电池(SIBs)成为能源储存领域最具潜力的候选者,而寻找合适的负极材料是发展SIBs的关键。在过渡金属硫属化合物中,过渡金属硒化物(TMDs)由于其高的理论比容量和导电性而成为目前SIBs负极材料的研究热点之一。然而,由于Na+(0.102 nm)具有比Li+(0.076 nm)更大的离子半径,这使得TMDs在放电/充电过程中会遭受更加严重的体积膨胀和结构坍塌。对此
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心律失常是一种常见的心血管疾病,容易引起多种并发症,对人类健康造成了极大的威胁。在临床上,心律失常疾病的诊断主要依赖医生对于心电图的观测,这无疑加重了医生的工作负担。因此,需要一种可靠、准确的方法对心律失常进行自动检测,以实现对病情的早发现、早治疗,避免疾病加重引起的严重后果。深度学习在近几年发展迅速,在许多领域中表现出非常好的性能。在此背景下,本文提出一种基于深度学习的心律失常自动检测方法,利用
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