8.1 发酵过程控制概述 8.1.1 发酵过程控制的重要性 8.1.2 发酵过程控制的一般步骤 8.1.3发酵过程的参数检测 8.1.3.1 物理参数 8.1.3.2 化学参数 8.1.3.3 生物参数 8.1.3.4 间接参数 8.2 主要状态参数的监测与控制 8.2.1 温度对发酵的影响及其控制 8.2.2 pH对发酵的影响及其控制 8.2.3 溶解氧对发酵的影响及其控制 8.2.3.1 影响发酵过程中溶解氧（DO）变化的因素 8.2.3.2 溶解氧对发酵的影响 8.2.3.3 溶解氧在发酵过程控制中的重要作用 8.2.3.4 发酵过程中溶解氧的控制 8.2.4 CO2和呼吸商对发酵的影响及其控制 8.2.4.1 呼吸商定义 8.2.4.2 CO2对发酵的影响 8.2.4.3 发酵过程中CO2释放率的变化 8.2.5 基质浓度对发酵的影响及补料控制 8.2.5.1 基质浓度对发酵的影响 8.2.5.2 补料控制 8.2.6 泡沫对发酵的影响及其控制 8.2.6.1 泡沫产生的原因 8.2.6.2 影响泡沫产生的因素 8.2.6.3 泡沫对发酵的影响 8.2.6.4 泡沫的控制方法 8.3 发酵过程先进的控制技术 8.3.1 基本的自动控制系统(control loop) 8.3.1.1 前馈控制 8.3.1.2 反馈控制 8.3.1.3 自适应控制 (adaptive control) 8.3.2 发酵自控系统的硬件组成 8.3.3 发酵过程常见控制系统

第一节对弧长的曲线积分 一、对弧长的曲线积分的概念与性质 二、对弧长的曲线积分的计算法 三、小结 第二节对坐标的曲面积分 一、对坐标的曲面积分的概念与性质 二、对坐标的曲面积分的计算方法 三、两类曲面积分之间的关系 第三节格林公式及其应用 一、格林公式 二、平面上曲线积分与路径无关的条件 三、二元函数的全微分求积 四、曲线积分的基本定理 第四节对面积的曲面积分 一、概念的引入 二、对面积曲面积分的概念与性质 三、对面积曲面积分的计算方法 第五节对坐标的曲面积分 三、两类曲面积分之间的关系 第六节高斯公式通量与散度 一、高斯公式 二、简单应用 三、物理意义——通量与散度 第七节 斯托克斯(Stokes)公式环流量与旋度 一、斯托克斯公式 三、环流量与旋度

第一节概述 基本概念 特点 疾病发生后进行 分成病例组与对照组 暴露是由研究对象从现在对过去的回顾 由果推因 分析暴露与疾病的联系 第二节 病例对照研究的类型 (一)病例与对照不匹配 (二)病例与对照匹配 第三节实例 年轻女性阴道腺癌与母亲妊娠期服用乙烯雌酚的关系 研究背景 研究步骤 研究结果 第四节病例对照研究的实施 一、提出假设 二、选择适宜的对照形式 三、病例与对照的来源与选择 四、样本含量的估计 五、资料的来源与收集 第五节 资料整理与分析 均衡性检验 计算OR 分层分析与多因素分析 推论因素与疾病关联 第六节 偏倚及其控制 1.选择偏倚 2.信息偏倚 3.混杂偏倚

对象的意义 AVA 在java语言中,对象就是对一组变量和 相关方法的封装,其中变量表明了对象 的状态,方法表明对象具有的行为。 通过对对象的封装,使用户不必关心对 象行为的实现细节,只要了解通过给定 的接口与对象进行交互就可以了。 通过对象封装,实现了模块化和信息隐 藏,有利于程序的可移植性和信息隐藏 ,同时也有利于对象的管理

EViews的对象(序列、组、方程等)可以用图、表、文本等形式表现 出来。这些视图是动态的,即当基础对象或活跃的样本变化时其展现形式 也会发生变化。 为防止视图随着对象的改变而改变,人们常将当前的视图保护起来。 在 EViews中这要靠 freezing(固化)来实现。固化一个视图将产生一个对象 (这个对象是该视图内容的“瞬象”)。原始视图的多样化产生了不同的 对象类型:固化一个图相当于建了一个图对象,固化一个表相当于建了一 个表对象,固化一个文本相当于建了一个文本对象

15.1面向对象程序设计的基本概念 面向对象技术(Object-Oriented- echnology)是在80 年代末出现的,它是为了适应开发和维护复杂应用软件 的需要,为解决软件危机而诞生的。面向对象的程序设 计方法是继结构化程序设计方法之后的一种新的程序方法。在面向对象的程序设计中,通过对象来表示事物, 用对象(Object)与对象间消息的传递来表现事物间的联系;用对象的方法实现对对象的操作

第一节 概述 第二节 霉菌及其毒素对食品的污染 第三节 N-亚硝基化合物、多环芳烃化合物对食品的污染 第四节 农药（Pesticide）对食品的污染 第五节 兽药及其化学控制物质对食品的污染 第六节 工业“三废”对食品的污染 第七节 放射性物质对食品的污染 第八节 二恶英（dioxin）对食品的污染 第九节 食品包装材料对食品的污染 第十节 食品添加剂对食品的污染

第7章ASP对象 7.1对象的概念 7.2 Response对象 7.3 Request对象 7.4 Application对象 7.5 Session对象 7.6 Server对象 7.7 ObjectContext对象

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法