浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

➢ 生化过程主要参数 ➢ 常用检测方法及仪器 • 主要参数检测原理及仪器 • 发酵液中营养成分与产物的分析 ➢ 生物传感器的研究开发与应用 • 生物传感器的类型及结构原理

选取了光测法检测油液污染度,在适合的波段内,油样对光均具有一般吸收,透光率相对稳定且较大;油样粘度的变化对透光率影响较小,而油液颜色的深浅对透光率有影响。导出了定量分析油液污染程度、消除油液颜色影响和提高检测精确度的理论公式,讨论了影响检测结果的因素及相应的解决方法

植物根系的生长状况可以反映该地区的气候及土壤特性,现有的根系研究方法如挖掘法、整段标本法和剖面法,都有破坏样本和工作量大等缺点.为了实时跟踪植物根系生长状况,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阀值的图像处理方法,对采用内窥方法获得的根系图像进行边缘检测,并将边缘提取后的图像进行融合.此方法可以在不损伤植物根系的前提下自动对根系的生长情况进行提取分析,实现实时采集及精确测量根系的物理参数

为了克服经验法推算结构物埋深的缺陷,基于检测对象的雷达反射波形特征,通过提取反射波形上的少量特征点,提出一种估算结构物埋深的新方法,并考虑实际检测中结构物反射波形的畸变,对估算精度进行分析评价.结果表明:对于理想的无畸变检测数据,该方法对结构物埋深、水平位置及电磁波速的估算结果较为精确;当反射波形存在畸变时,该方法对埋深的直接估算结果误差较大,平均误差达到55.202%,但对于电磁波速的估算结果较为精确;对于实测的有畸变检测数据,可通过电磁波速估算结果及测得的目标体双程旅时对埋深进行间接估算,估算精度满足雷达法检测对埋深估算的要求.相比经验法,该方法在估算精度、误差控制方面具有显著优势

1适用范围 本方法适用于水和废水中浓度在1mg/L~1000mg/L的氯化物的测定。用电位检测的方法 也适用于浑浊或有色样品

1适用范围 本方法适用于水和废水中浓度在1mg/L~1000/L的氯化物的测定。用电位检测的方法 也适用于浑浊或有色样品

1适用范围 本方法适用于水和废水中浓度在1mg/L~1000/L的氯化物的测定。用电位检测的方法 也适用于浑浊或有色样品

建立了毛细管气相色谱法、火焰光度检测器分析韭菜中的8种有机磷农药残留量的方法．实验结果表明:采用程序升温所测定的8种有机磷农药,在色谱柱DB-608上分离良好,回收率在70%-119%之间;最低检测质量浓度分别为敌敌畏0．02μg·mL-1,甲胺磷0．01 μg·mL-1,乙酰甲胺磷0．02μg·mL-1,甲拌磷0．01 μg·mL-1,氧化乐果0．05μg·mL-1,乐果0．01μg·mL-1,甲基对硫磷0．01μg·mL-1,毒死蜱0．02μg·mL-1．该方法快速灵敏,符合实际应用的需要．

基于分析爆震对柴油机表面振动的影响,给出了用时频分析检测柴油机爆震的方法,代替传统的模式识别方法.实验证明,在时频分布图上可以清楚地分辨所对应的不同的频率响应