第一章 绪论 一、生化分离工程的发展历程 二、分离过程和分离工程的定义 三、生化分离工程及其研究内容 四、分离原理 五、特点 六、一般流程 七、研究进展

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法.首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法.其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度.此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换.最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中.实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征

第10章分拣单元的结构 10.1分拣单元的结构 10.1.1分拣单元的基本功能 分拣单元可以实现对工件按照材质或颜色分拣的过程

比较了XAD-2树脂和D101树脂分别从天然藻粉粗品中吸附分离微囊藻毒素(Microcystin-LR,MC-LR)的结果,讨论了用不同体积分数的乙酸、丙酮和乙醇溶液淋洗去除树脂吸附杂质的效果.实验结果表明:XAD-2树脂分离效果优于D101树脂.对于采用XAD-2树脂吸附分离得到的微囊藻毒素MC-LR,采用体积分数40%乙酸、10%丙酮和20%乙醇溶液淋洗杂质的效果较好,采用体积分数60%的甲醇水溶液洗脱微囊藻毒素MC-LR可以获得最大产品质量浓度,并且该纯化方法重现性良好

以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

细胞分化(cell differentiation 细胞分化是多细胞有机体发育的基础与核 心,细胞分化的关键在于特异性蛋白质 的合成,而特异性蛋白质合成的实质在 于基因选择性表达。细胞分化过程常常 伴随着细胞增殖与细胞凋亡,分化细胞 的最终归宿往往是细胞的衰老和死亡

问题计算用户输入的一个正整数各位之和。 分析为完成问题所提出的任务,首先必须将该整数的各位分 离出来。分离各位数有两种方案:一种是从高向低逐位分离 ;另一种则反之。然而,前者必须知道用户所输入之数据的 位数,并用不同的数来逐级除该数。利用后者则可以采用一 种简单的算法:反复地分离出个位数将数据降低一个数量 级,直到无数据可分离。每分离出一个个位数,就将它加到 一个累加器中

所谓动态内存分配,是指程序由于某些原因而在运行过程中 才可以确定内存空间的需求,从而随时向操作系统提出内存 分配的请求。 动态内存分配需要用到指针和new运算符,其一般形式为: pointer= new type; 若系统成功地为请求分配了内存,则指针 pointer的值将是 系统为程序所分配之内存的首地址;否则为一空指针

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度

比特丽公司的分权管理 比特丽公司是美国一家大型联合公司,总部设在芝加哥,下属有450个分公司, 经营着9多种产品,其中许多产品-如克拉克棒糖,乔氏中国食品等,都是名牌产 品。公司每年的销售额达90多亿美元。 多年来,比特丽公司都采用购买其他公司来发展自己的积极进取战略,因而取得了 迅速的发展。公司的传统做法是:每当购买一家公司或厂家以后,一般都保持其原来 的产品,使其成为联合公司一个新产品的市场;另一方面是对下属各分公司都采用分 权的形式。允许新购买的分公司或工厂保持其原来的生产管理结构,这些都不受联合 公司的限制和约束