三硝基芳香族炸药的表面静电势、活化能与感度理论研究

运用密度泛函DFT-BHand HLYP/6-311G**方法,对八种三硝基芳香族炸药分子进行全优化、能量频率计算,研究其各自的活化能、表面静电势等几种统计量.建立起这八种化合物实验撞击感度h50与分子表面静电势及统计量之间的定量关系,结果发现其相关系数很大(0.91+).随后引入活化能影响因子,在撞击感度与分子活化能、分子表面静电势及其统计量之间建立关系模型,结果表明撞击感度与活化能、表面静电势及其他统计量之间存在很好的相关关系(0.95+).这对预估炸药分子的撞击感度值有一定意义.     

管内插入扭带的强化传热数值模拟

为了定性及定量研究管内插入扭带的强化传热方式,建立了以空气为传热介质的管内插入扭带强化传热的套管式换热器模型,进行数值模拟研究,并且与实验结果相比较,模拟值与实验值在Re＞5000时的偏差小于2%,由此可验证数学模型的正确性.从插入扭带管和光滑管的速度与温度的对比图中可看出扭带的强化传热作用.并定量地描述出扭转比以及摩擦阻力系数与传热效果的数值关系.     

基于双向稀疏表示的鲁棒目标跟踪算法

目前,基于稀疏表示的目标跟踪通常为在目标模板集上重构候选样本的正向模型或者在候选样本集上描述目标模板的反向模型.两个模型的共同点是均需计算候选样本与模板集合之间的稀疏相关系数矩阵.基于此,建立了一个双向联合稀疏表示的跟踪模型,该模型通过L2范数约束正反向稀疏相关系数矩阵达到一致收敛.与之前的单向稀疏表示模型相比,双向稀疏表示跟踪模型在正反向联合求解框架下可以更加充分地挖掘所有候选样本与模板集之间的稀疏映射关系,并将稀疏映射表上对正负模板区分度最好的候选样本作为目标.基于加速逼近梯度(accelerated proximal gradient)快速算法,以矩阵形式推导了双向稀疏表示模型的求解框架,使得候选样本集和目标模板集均以矩阵方式并行求解,在一定程度上提高了计算效率.实验数据表明所提出的算法优于传统的单向稀疏表示目标跟踪算法.     

环烷烃及烷烃的折光指数与结构的关系研究

以分子拓扑学点价和自相关函数研究为基础,设计开发出一种新的以点价计算为基础的结构信息自相关拓扑指数tX.基于多元线性回归技术建立了对环烷烃及其烷烃的折光指数作出估算的定量结构性质关系.点价被定义为βi,由βi建构结构信息自相关拓扑指数tX.得到了它们与64种环烷烃的折光指数(nD)的二元回归方程和与27种烷烃的折光指数的二元回归方程.对环烷烃和烷烃折光指数的计算结果表明,计算值与实验值的一致性令人满意,平均误差为0. 25% .利用建立的模型,对另外5种烷烃的折光指数进行了预测.     

错位光纤干涉激光谱结合BP神经网络的温度传感研究

在分析不同温度时单模错位光纤干涉光谱对应波长的条件下,搭建三层BP神经网络模型对温度传感进行研究,解决了常规光纤测温系统复杂和精度不高的问题。对建立的网络模型参数进行探讨,将采集的激光波长与对应的温度数据,经BP神经网络训练,对比得到最佳网络结构,达到在训练完成的网络输入层输入激光波长值时,便可在输出层得到对应的温度预测值。结果证明,实验输出的预测温度值与实际温度值之间表现出明显的相关性,即预测值能够逼近实测值。温度校正和预测相关系数分别达到0.999 61和0.979 27,校正标准误差与预测标准误差分别为0.017 5和0.144 0,得到预测集的平均相对误差为0.17%,剩余预测误差RPD可达到5.258 3,RPD大于3.0,说明定标效果良好,所建模型可用于实际的检测。另外,将该算法用于了带校正的双耦合结构单模错位光纤测温系统中,结果表明BP神经网络方法能够较好的处理错位光纤测温系统中激光光谱数据和温度之间的非线性关系,预测温度值与实测温度值之间的相关度为0.996 58,得到预测温度值与实际温度值之间平均相对误差为0.63%,从而提高了光纤测温传感器的精度和稳定性,同时也验证了该算法在光纤传感上的可行性,也为错位光纤的压力、曲率等其他物理量传感的精确测量提供了新思路。     

基于参数优化支持向量机的林下参净光合速率预测模型

使用K-fold交叉验证方法,通过两种支持向量机函数,四种核函数,grid-search算法,遗传算法,粒子群算法,建立对个体净光合速率预测拟合程度最高和最佳惩罚参数c的支持向量机模型.将可见光光谱组成成分配比关系归为一个P粒子,将叶温、散射辐射、气温等归为一个ε粒子.通过信息粒子化技术对影响个体净光合速率的因子进行降维处理,使得分析光合有效辐射、可见光光谱组成成分和个体净光合速率之间的相关关系成为了可能.试验结果表明,epsilon-SVR-RBF-Genetic Algorithm模型,nu-SVR-linear-grid-search模型和nu-SVR-RBF-Genetic Algorithm模型对光合有效辐射和P粒子组成预测集的拟合程度均达到97%以上,nu-SVR-linear-grid-search模型的惩罚参数c值最小,泛化能力最强,最终采用该模型对光合有效辐射、P粒子和ε粒子组成的预测集进行预测分析,拟合程度达到96%以上.     

基于岩石光谱吸收特征的白云母含量反演

岩石是由多种矿物组成,其反射率光谱吸收特征与矿物含量之间存在紧密联系,矿物光谱在特定波段处的光谱吸收特征是定量估算含量的重要指标之一。为提升岩石光谱吸收特征定量反演矿物含量的准确度与精度,以白云母为研究对象,分析岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征及其白云母含量,采用Savitzky-Golay平滑滤波和连续统去除法对岩石光谱反射率进行处理,进而提取光谱吸收特征参数（吸收深度、吸收宽度、吸收面积）,分析岩石光谱在2.2 μm附近吸收特征与白云母含量之间的相关性。研究中采用单一吸收特征建立统计模型、多维吸收特征建立偏最小二乘法（PLS）和多层感知器（MLP）模型,对岩石中白云母含量与光谱吸收特征参数进行分析,进而提出一种非线性预测岩石中矿物含量的方法。研究结果表明,岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征中,吸收深度与白云母含量之间的相关性最高。基于单一吸收特征的统计模型中,二次曲线模型对吸收深度拟合的效果最佳,R2为0.935 0,RMSE为0.063 0,岩石光谱的吸收深度随白云母丰度满足二次曲线变化,岩石中白云母的含量越高,岩石光谱吸收深度值越大;基于多维光谱吸收特征的PLS模型相较于MLP模型拟合的效果更佳,其R2为0.947 7高于MLP的0.901 2,RMSE为0.002 7低于MLP的0.005 1;整体上,多维模型优于单一维度模型,PLS模型反演能力最佳,该模型在预测白云母含量上具有运算量小、精度高的特点。通过分析岩石在诊断特征处的光谱吸收特征,为其矿物组分的含量等进行定量反演提供理论参考,为矿产资源监测与评估提供快速高效便捷的方法。     

递变能量成像中最佳X射线管电压预测算法

X射线递变能量成像是依次获取复杂结构件在递变能量下的局部有效信息,并通过多谱融合获取完整结构信息。但是目前的能量选择主要以人工设定管电压步进为主,无法匹配检测对象的有效厚度变化率,成像效率及射线利用率较低。基于递变能量成像规律,提出一种最佳X射线管电压预测算法。该方法通过对检测物体进行变能量预扫描,提取图像序列中有效厚度(高质量区域)和临近厚度(预测区域),建立有效厚度的图像灰度与管电压、X射线光谱之间的物理模型,及临近厚度灰度差与电压的函数模型,进而得到临近厚度最佳成像时的能量预测模型。通过模型求解,实现了能量的自适应预测。以不同厚度钢块为对象,利用该算法逐一预测各个厚度钢块最佳成像时的管电压,并与实际值对比。实验结果显示,在低能时可跨3~4 mm准确预测,高能时可跨7~10 mm预测,精度可以达到95%以上。     

土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究

为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。     

表面增强拉曼光谱检测鸡蛋蛋清内三聚氰胺的定量方法研究

三聚氰胺对人体有害,鸡蛋内三聚氰胺定量检测非常有必要。以鸡蛋蛋清为研究对象,应用表面增强拉曼光谱技术结合化学计量学方法对蛋清内三聚氰胺进行了定量检测。首先采用人工饲养蛋鸡的方法获取含有三聚氰胺的样品鸡蛋。然后使用便携式拉曼光谱检测仪(Opto Trace RamTracer-200)和拉曼增强试剂测定蛋清的表面增强拉曼光谱,同时利用气相色谱质谱技术测定相应蛋清中三聚氰胺的含量。利用Raman Analyzer对拉曼光谱基线进行校正。应用相关系数法从表面增强拉曼光谱中选取320个光谱变量作为输入变量,建立偏最小二乘定量校正模型;并应用谱峰分解法建立谱峰分解定量校正模型。两种模型建立过程中均选定90个样本做为模型校正集,44个样本做为模型验证集,两种模型都有较好的预测效果。偏最小二乘定量校正模型预测值与气相色谱质谱联用法(GC-MS)测定值的决定系数R2为0.856,预测均方根误差RMSEP为1.547;谱峰分解定量校正模型R2为0.947,RMSEP为0.893。实验结果表明,该方法能有效定量检测鸡蛋内三聚氰胺,检测一个样本仅需15 min,为蛋品的三聚氰胺检测提供了一种新途径。     

GC-MS测定一些烟用酯类香料转移率的研究

采用同时蒸馏萃取和气相色谱-质谱法分析了6种酯类香料于4种条件下保存48h后在卷烟烟支中的持留率和滤嘴中的转移率。结果表明:(1)密封体系有利于提高低沸点香料在烟丝中的持留率和在滤嘴中的转移率;(2)香料单体在烟丝中的持留率随香料单体的沸点的增大而增大;(3)密封保存,在滤嘴中的转移率随香料单体的沸点的增大而减小;(4)敞开保存,在滤嘴中的转移率随香料单体的沸点的增大先增大后减小。     

应用近红外光谱和多算法融合方法分析烤烟的香型风格特征

以全国17个主要烤烟产地省份中收集的3 914个烟叶样品的近红外光谱为实验对象,其中浓香型、中间香型、清香型烟叶光谱分别865条、1 403条、1 646条,应用近红外光谱和多算法融合方法分析其香型风格特征。在以产地进行初步划分烟叶香型以及认可过渡型和非典型香型类型的基础上,选取基于主成分及Fisher准则的投影法(PPF)、偏最小二乘判别(DPLS)、支持向量机(SVM)作为单分类器,得到各个算法第1和2判别分析结果;应用PPF-DPLS-SVM融合和各算法第1和2判别分析结果,将预测验证样品的分析结果详细划分为典型、过渡型、非典型香型样品(分别为493,392,115个);其中典型香型烟叶样品的判别准确率达到92.7%,较未进行典型样品划分时PPF,DPLS,SVM单算法的识别准确率分别提高了30.2%,15.4%,16.6%。样品数据来源于全国主要烤烟产地,数据量大,代表性较好,分析结果具有一定普遍性;提出的多算法融合分析方法大幅度提高了通过客观数据判别烤烟香型的准确率;同时,将烤烟香型细划分为典型、过渡型和非典型香型的方式,对烤烟烟叶原料的科学合理利用以及烟叶原料的模块化工业加工等有指导作用。     

近红外和电子鼻数据融合识别不同香型风格

分别基于近红外和电子鼻融合数据、近红外数据以及电子鼻数据建立判别烟叶清香型、中间香型和浓香型三种香型风格的定性判别模型,结果表明虽然三种模型的建模准确率差异不大,都超过了89.00%,但基于融合数据建立的模型对中间香型和浓香型的预报准确率分别为82.67%和80.00%,比仅仅利用近红外数据建立模型的72.41%和73.33,也比仅仅基于电子鼻数据建立模型的68.97%和53.33%都有明显的提高。融合后预报准确率提高的可能原因是：电子鼻风味分析仪对于影响中间香型和浓香型的烟叶致香成分感应更加灵敏,捕获的信息也更多,这些新的信息可以作为NIR数据信息的有利补充,可用于建立烟叶香型分类判别准确率更高的模型。同时本研究还基于相同的融合数据,对比不同数据挖掘算法建模和预报结果差异性。实验结果表明：人工神经网络的建模结果高于支持向量机建模,人工神经网络模型的预报结果准确率只有65.00%,远低于支持向量机模型的预报结果的83.75%。这也验证了支持向量机算法可以在建模过程中减少过拟合。该研究可以为快速鉴别烟叶香型风格提供支撑,而且随着研究的深入可以争取为烟草系统的专业评吸人员提供辅助的鉴别方法。     

中红外和近红外数据融合的香型风格判别

烤烟香型的判别一直是烟草行业的关注焦点。利用中红外和近红外光谱对189份不同香型的烟叶进行分析。分别从中红外谱图数据中提取21个特征波数处以及近红外谱图数据中13个特征波数处的吸光值作为影响因素。通过主成分分析方法分别对选取的中红外、近红外数据进行烟叶清香型、中间香型和浓香型三种香型风格的定性分析。结果表明基于中红外和近红外数据PCA投影图中三种香型混淆严重,区分界面不清晰。随后,将中红外、近红外数据进行融合,将提取的34个特征波数处的吸光值同时代入主成分分析, 得到基于中红外和近红外融合数据的PCA投影图。该投影图可以将不同香型的烟叶明显地区分出来。随后利用后退法和遗传算法对中红外和近红外融合后的34个吸光度值进行变量选择,后退法选择出了24个变量,遗传算法选择出了19个变量。对比34,24和19个变量的烟叶三种香型风格的主成分投影图,遗传算法虽然选择了比较少的变量,但其仍然可以将烟叶进行准确的分类。利用遗传算法对中红外和近红外融合后数据进行变量选择,剔除对烟叶香型分类影响小的因素。最后,利用支持向量机建立烟叶清香型、中间香型和浓香型分类判别模型。该模型的建模结果准确率为92.72%,其中清香型、中间香型和浓香型的准确率分别为93.75%,92.11%和91.84%。内部交叉验证留一法结果准确率为88.74%,其中清香型、中间香型和浓香型的准确率分别为90.63%,86.84%和87.76%。对未知样本预报结果的准确率为86.84%,其中清香型、中间香型和浓香型的准确率分别为88.24%,85.71%和85.71%。无论是建模结果、留一法结果和预报结果其准确率都大于85%。研究结果表明中红外和近红外数据融合可以提供更多的特征信息,利用这些信息可以建立烟叶香型风格的分类判别模型,为烟叶香型风格快速鉴别提供帮助。     

FTIR-ATR指纹图谱的主成分分析-马氏距离法应用于烟用香精质量控制

在配制过程正常的条件下,分批采集150个三种正常烟用香精的傅里叶变换衰减全反射红外指纹图谱,并对原始数据进行均值中心化处理,同时对其光谱信号进行二阶导数基线校正和Karl Norris降噪处理,应用化学计量学中的主成分分析-马氏距离法分类建模,然后对烟用香精配制质量进行多元统计过程控制(MSPC),结果表明,将马氏距离上限的控制范围(UCL)设定在该类平均马氏距离的+3σ范围之内,均获得了正确的监控预报。     

酒香型光谱分析和模式识别计算分析

白酒是一个复杂的混合物体系,它含有大量的微量成分,这些微量成分直接决定了白酒的品质、口感和香型。为实现对白酒香型的快速鉴别,可采集不同香型白酒的红外光谱图,并将其作为模式分类方法的输入模式,建立白酒香型鉴别模型。首次全面系统地介绍了白酒香型模式识别算法,这些算法包括统计分类器(线性判别函数、二次判别函数、正则判别分析、K近邻算法)、原型学习算法(学习矢量量化)、支持向量机和AdaBoost算法。实验结果表明,基于红外光谱的白酒香型检测模式识别算法达到了很高的分类准确率、识别率和拒绝率,显示出了很好的性能。     

Flavor decomposition of the sea-quark helicity distributions in the nucleon from semiinclusive deep inelastic scattering

Double-spin asymmetries of semiinclusive cross sections for the production of identified pions and kaons have been measured in deep inelastic scattering of polarized positrons on a polarized deuterium target. Five helicity distributions including those for three sea quark flavors were extracted from these data together with reanalyzed previous data for identified pions from a hydrogen target. These distributions are consistent with zero for all three sea flavors. A recently predicted flavor asymmetry in the polarization of the light quark sea appears to be disfavored by the data.     

干红枣ASE提取物的GC/MS分析及其在卷烟中的应用

采用加速溶剂萃取法（ASE）萃取干枣中的香味成分,并进行毛细管气相色谱/质谱（GC/MS）分析和卷烟加香应用效果研究。结果表明：利用GC/MS从干红枣ASE提取物中共鉴定出35个挥发性成分,其中主要香味成分是：5-羟甲基糠醛、环十六内酯、十五-14-烯酸、2,3-二氢-3,5-二羟基-6-甲基-4H-吡喃-4-酮、棕榈酸、2-羟基-环十五酮、十八-9-烯醛、十八-9-烯酸、氧杂环十三-2-酮、1,3-环戊二酮和己酸等。香味轮廓分析法和卷烟应用实验显示：干红枣ASE提取物能有效地掩盖卷烟杂气,提高烟香丰富性,使烟气柔和细腻。     

The breaking of flavor democracy in the quark sector

The democracy of quark flavors is a well-motivated flavor symmetry,but it must be properly broken in order to explain the observed quark mass spectrum and flavor mixing pattern.We reconstruct the texture of flavor democracy breaking and evaluate its strength in a novel way,by assuming a parallelism between the Q = +2/3 and Q =-1/3 quark sectors and using a nontrivial parametrization of the flavor mixing matrix.Some phenomenological implications of such democratic quark mass matrices,including their variations in the hierarchy basis and their evolution from the electroweak scale to a super-high energy scale,are also discussed.     

不同污染源海水样本的分类模型研究

简要介绍了偏最小二乘建立分类模型方法的原理及优点,将该方法应用于处理胶州湾和莱州湾的几个主要污染源附近海域各站点取得的海水样本的气-质联用全谱数据,建立海水样品的分类模型,以判别海水中有机污染物的来源区域。结果表明：由于PLS法适合于处理变量数多样本数少、具有严重多重共线性数据的问题,应用于从两类及多类海水样品气-质联用全谱数据中提取海水污染来源区域的分类信息, 得到的分类模型交叉检验相关系数达0.91以上,结果较为理想,可为正确判别污染源提供一个可靠的基础。另外文章采用所得模型的拟合值等一些信息作分类图的方法,与传统PLS作图方法比较,所得分类图更为清晰、直观,能较好地表达回归模型的分类效果。