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公开(公告)号：CN109468220A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811360558.5
申请日：2018-11-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于微生物细胞生物信息实时检测的石墨烯芯片。本发明用于微生物细胞生物信息实时检测的石墨烯芯片包括石墨烯电极，其包括Si/SiO2基底、金片、石墨烯和铜丝，用于实时检测酵母菌细胞的生理信息；PDMS槽，用于维持酵母菌细胞的正常生长代谢；芯片底座和芯片盖，用于密封石墨烯电极和将铜丝隔绝出液体环境；微流控管道，用于酵母菌和物料等的进出。本发明能够长时间地实时检测微生物细胞的生理特性，为微生物优良菌种筛选和发酵参数优化提供一种高效的新方法。
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公开(公告)号：CN108827905A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810305190.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359 , G06F17/18 , G06K9/62
CPC classification number: G01N21/359 , G01N2021/3595 , G06F17/18 , G06K9/6215
Abstract: 本发明提供一种基于局部加权Lasso的近红外模型在线更新方法，属于近红外在线检测领域。该方法分为四个部分：历史数据采集与预处理、得到相似度测量矩阵、建立局部Lasso模型和获取查询样本预测值。本发明提出基于局部加权Lasso的更新方法，兼具JITL方法可以克服工业过程非线性，增强算法泛化性能；以及能同时进行变量选择和回归，从而降低计算量，达到提高模型精度和预测能力，并进一步实现近红外在线分析检测技术的推广。
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公开(公告)号：CN105486658B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201510814519.8
申请日：2015-11-19
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公布了一种具有无测点温度补偿功能的近红外物性参数测量方法，包括采集具有代表性的样品，并在不同温度水平下采集各个样品的近红外光谱，同时记录实验条件如温度等；然后，对采集的光谱做预处理，建立样品温度的近红外预测模型，同时分别建立低温和高温点的物性参数近红外预测模型；最后，从低温点或者高温点对不同温度进行修正计算，构造任意温度下的物性参数校正模型。本发明将温度作为显式因素变量建立温度校正模型，因而在使用近红外测量时，可以依赖光谱本身对温度的响应，完成不同温度下的物性测量，从而不需要直接温度测量信息和相关计算。
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公开(公告)号：CN108184706A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810190719.4
申请日：2018-03-08
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种碎牛皮制作牛皮咬胶的方法及其产品，其包括，喷水：将水均匀喷洒在干牛皮块上；平衡：将经过所述喷水的牛皮块堆积，用不透气膜覆盖，进行平衡；挤出：将经过所述平衡的牛皮块挤出或注塑成型。本发明实现了牛皮碎块的全利用，避免资源浪费。本发明省略了传统皮块使用时的粉碎工艺，节约的能源，节省了工业生产的时间。本发明省去了传统浸泡后的干燥工艺或减压蒸发工艺。本发明不使用任何的酸碱试剂和有机试剂，降低了环境污染，使咬胶棒更绿色健康。
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公开(公告)号：CN105259135B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510826933.0
申请日：2015-11-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及一种实时在线的无测点温度补偿近红外光谱分析仪测量方法，包括利用实验室方法测得待测样品的物性参数标准数据；同一样品在不同温度水平下采集近红外光谱；对采集的光谱数据做预处理以及主元分析，用偏最小二乘将温度作为非分离的隐含变量建模，以获取当前时刻的物性参数测量值；在线获取新的光谱数据集，构造在线递归算法，对物性参数测量值进行更新，完成具有无测点温度补偿功能的近红外在线测量。本发明将温度作为非分离的隐含因素变量参与到近红外建模过程中，并基于待测物性参数形成递归算法，从而可以依赖模型本身对温度的适应性完成不同温度下的物性测量，不需要直接温度测量信息和相关计算，使得所建立的模型具有更好的通用性。所发明的在线递归算法对样品温度的变化不敏感，同时测量结果有更小的整体误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105334831B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510824897.4
申请日：2015-11-24
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公布了一种由数据差异驱动的间歇过程在线动态自学习与在线滚动误差修正双维在线优化方法，包括利用摄动法建立被控变量设定曲线的初始优化策略，再基于数据差异量对均值和标准差进行在线自学习迭代更新，最后根据实际测量值进一步对优化策略加以在线滚动修正。本发明完全基于间歇过程的正常操作数据形成优化策略，不需要过程机理的先验知识和机理模型。一方面在线动态自学习策略的使用实现了优化指标的持续改进，另一方面在线滚动修正策略使得所优化的操作轨线具有更高的数据适应性。
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公开(公告)号：CN104140568B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410371371.0
申请日：2014-07-30
Applicant: 江南大学
IPC: C08L3/02 , C08L5/08 , C08L1/08 , C08L5/00 , C08L5/06 , C08L5/04 , C08L89/00 , C08L5/16 , C08K5/13 , C08K5/053 , C08J5/18 , B65D65/46
CPC classification number: Y02A40/961 , Y02W90/11
Abstract: 本发明公开了一种具有持续抗氧化功能的可食用膜及其制备方法以及应用，本发明通过调节茶多酚-壳聚糖盐酸盐纳米粒的制备参数，将制备的不同茶多酚包封率及粒径大小的壳聚糖盐酸盐纳米粒子加入到天然可食性生物大分子成膜基质中成膜。一方面不同的包封率可以改变膜中游离及包封的茶多酚之间的比例；另一方面，不同大小的纳米粒可以调节膜的结构致密性，从而协调控制膜中茶多酚的释放。依据这一发明，在抗氧化膜制备时，活性物质浓度一定的(56)对比文件Adriana Trapani等.A comparative studyof chitosan and chitosan/cyclodextrinnanoparticles as potential carriers forthe oral delivery of small peptides.《European Journal of Pharmaceutics andBiopharmaceutics》.2010,第75卷(第1期),C. Folch-Cano等.Antioxidant activityof inclusion complexes of tea catechinswith β-cyclodextrins by ORAC assays《.FoodResearch International》.2010,第43卷(第8期),
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公开(公告)号：CN105527221A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510917654.5
申请日：2015-12-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种摩擦力模拟发生装置，主要由以动摩擦块为主的横向移动部分和以静摩擦块为主的压力调节部分组成。动摩擦块通过耦接器和可动轴连接，可动轴两端安装在摩擦力很小的轴承之上，拉动牵引头可使动摩擦块运动；静摩擦块和动摩擦块紧密接触，其施加在动摩擦块上的压力通过调节手柄调节；调节手柄和静摩擦块之间设置有位移缩放构件、上压力件、下压力件、弹性组件、压力传感器和静摩擦块固定件；在动摩擦块和静摩擦块的动摩擦系数和最大静摩擦系数已知的情况下，通过调节施加于动摩擦块上的压力，可使牵引头上产生不同的摩擦力运动特性，牵引头受力叠加于被测机械部件上。本发明主要用于研究机械部件受摩擦力影响时的运行特性。
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公开(公告)号：CN105466885A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510824306.3
申请日：2015-11-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
CPC classification number: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及基于无测点温度补偿机制的近红外光谱分析仪在线实时测量方法，包括设计多温度水平实验方案进行光谱采集，对采集的光谱以温度和待测物性参数为目标分别做预处理以及统计异常值处理，再用偏最小二乘分别建立温度预测模型、低温点物性参数预测模型以及高温点物性参数预测模型；然后从低温段或者高温段对不同温度水平下的预测模型进行修正计算；最后构造在线递归算法，完成具有无测点温度补偿功能的近红外实时在线测量。本发明将补偿效应包含到近红外建模过程中，并基于待测物性参数形成递归算法，从而可以依赖模型本身对温度的适应性完成不同温度下的物性测量。同时对物性参数的递归算法，保证了温度补偿作用可以自动适应温度对近红外在线测量值的影响强度。
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公开(公告)号：CN105373098A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510834481.0
申请日：2015-11-26
Applicant: 江南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B13/02 , Y02P90/02 , G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明公布了一种基于变量时段分解的间歇过程无模型在线滚动优化方法，通过采集与产品质量密切相关的变量运行数据，利用数据驱动方法在对过程做时间域上变量划分的基础上，整合各个子集上的优化作用量并形成全局优化策略。在此基础上，实施在线滚动误差修正优化策略。本发明方法完全基于间歇过程的操作数据形成在线优化策略，不需要过程本身机理的先验知识和模型。同时在线滚动修正策略的使用，使得所优化的操作轨线具有更好适应性，更好地满足实际工业生产抗干扰的要求。
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