海藻酸钠与κ-卡拉胶复配胶体的流变特性研究

为发现海藻酸钠和κ-卡拉胶复配胶体在食品工业和制药工业中的潜在功能,本文主要研究海藻酸钠和κ-卡拉胶复配胶体的流动曲线、触变性和动态黏弹性等流变特性。结果表明,复配胶体为假塑性流体,具有剪切稀化特性;κ-卡拉胶组成占比加大,黏度、贮藏模量G′和损耗模量G′′、复数黏度均先减小后增加,海藻酸钠和κ-卡拉胶比例为8∶2时均最小。复配胶体均无明显触变环,触变性较小,稳定性较好,其流动特性符合Herschel-Bulkley方程。复配胶体的凝胶温度和熔化温度均随着组分κ-卡拉胶所占比例的增大而升高,熔化温度均高于凝胶温度。海藻酸钠和κ-卡拉胶复配比例对其流变特性影响明显,在微胶囊、固定化酶等方面应用中可按实际情况选择合适的复配比。     

基于改进LSTM的原烟仓储堆垛内部温度预测方法

原烟作为一种高价值生产原料,在养护过程中需要对仓储堆垛内部的温度变化进行严格的监控和预测,以降低火灾发生导致巨额经济损失的风险。基于粒子群算法的混合长短记忆模型（PSO-SOM-LSTM）,首先对数据进行预处理,将数据归一化再采用SOM聚类分别构建各类数据集;其次构建LSTM神经网络结构,输入训练数据进行训练;随后,基于PSO算法优化SOM-LSTM的网络权重,带入神经网络进行数据预测,并与四种不同的预测方法进行对比,证明了PSO-SOM-LSTM算法的优越性;最后通过均方根误差（RMSE）等指标来衡量实验结果,计算出均方根误差为0.043 5左右。实验结果表明,在RMS指标下,PSO-SOM-LSTM比SOM-LSTM减少了2.46%,比单一神经网络减少了8.94%,具有较优的预测效果。该算法可以实现较为精确的原烟仓储堆垛内部温度预测。     

浅谈寿险营销员的导训与骨干的培育

目前,寿险营销员经过几年的磨炼,各自找到了准确的定位。在营销队伍中大部分营销员的主人翁意识己经形成,数以千计的营销员己成为寿险营销展业的骨干。一年来营销保费已占总保费的30％。但是,如何提高营销员素质的问题一直困扰着管理层,因此对营销员如何进行导训与培训己成为各公司营销管理人员迫切需要解决的课题。一、严格把好试用期的流失关控制试用期营销员自然流失率是导训工作成功的起点。寿险营销属于现代社会高水平的推销工作,是越来越具有较高社会地位的大有希望的职业。高佣金的驱动吸引着社会上各种人才前往面试,我们急于…     

浅圆仓稻谷安全储藏研究

浅圆仓因具有占地小、容量大、综合利用率高等优点而得到广泛应用。浅圆仓能安全储藏稻谷,不但能扩大浅圆仓的使用功能,而且还具有显著的经济效益和社会效益。本文分析了稻谷的储藏特性、引起稻谷品质劣变的主要原因、稻谷的安全储藏管理,为实现浅圆仓稻谷的安全储存提供借鉴。     

浅圆仓进口玉米安全储藏管理研究

进口玉米水分差异大，杂质、破碎率及脂肪酸值较高，储藏保管难度大，其作为国家进一步增强宏观调控基础的重要载体，确保其安全储藏具有重大的意义。文章分析了进口玉米的储藏特性，并从入仓、日常保管措施、异常粮情处理等方面探索总结了浅圆仓进口玉米切实可行的保管方案和措施，为实现进口玉米安全储藏提供借鉴。