广义加权损失函数下准备金的分位信度估计

由于聚合数据是个体数据的加总,会失去一些有用信息.针对个体数据模型,分位回归模型可以直接求取未决赔款准备金的分位数,并且对数据中存在的异常值的敏感度不高.在程纪(2020)模型基础上,将分位回归模型与信度理论相结合,将多个流量三角形的增量赔款数据看成是相同日历年下的重复性多次观测,体现样本数据的分层结构,克服经典信度模型中只有一条回归线的弊端,在广义加权损失函数下得到准备金的信度估计,并给出参数估计.     

基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

基于光谱学技术结合分子模拟研究芹菜素与大豆分离蛋白的相互作用

以大豆分离蛋白(SPI)与芹菜素(API)为研究对象,通过采用荧光光谱法、紫外-可见吸收光谱法和圆二色光谱法并结合分子模拟技术研究芹菜素与大豆分离蛋白之间的相互作用。荧光滴定结果表明,芹菜素对大豆分离蛋白的荧光有较强的猝灭作用,为静态猝灭机制。获得的热力学参数熵变与焓变均为负值,表明芹菜素与大豆分离蛋白间的相互作用力主要为氢键和范德华力。同步荧光实验表明,芹菜素与大豆分离蛋白结合导致酪氨酸残基周围微环境疏水性增加和色氨酸残基周围微环境极性增加。三维荧光光谱和圆二色光谱实验表明,芹菜素与大豆分离蛋白作用使得蛋白质多肽链部分伸展,蛋白质表面疏水性下降,巯基含量增加,进一步的分子模拟显示芹菜素分子分别插入到大豆分离蛋白的SPI-7s和SPI-11s的疏水空腔中,与LEU226,GLN77,THR75,HIS76,ASN74以及THR353,THR328,MET329,LEU354,ASP342,LYS113,THR358,LYS330等氨基酸残基发生相互作用,并与HIS76,ANS74以及ARG340,LYS330,THR358,THR328和SER339氨基酸残基形成氢键。     

硅和锗纳米线的原子排布和电荷分布的密度泛函紧束缚方法研究

低维硅锗材料是制备纳米电子器件的重要候选材料，是研发高效率、低能耗和超高速新一代纳米电子器件的基础材料之一，有着潜在的应用价值。采用密度泛函紧束缚方法分别对厚度相同、宽度在0.272 nm~0.554 nm之间的硅纳米线和宽度在0.283 nm~0.567 nm之间的锗纳米线的原子排布和电荷分布进行了计算研究。硅、锗纳米线宽度的改变使原子排布，纳米线的原子间键长和键角发生明显改变。纳米线表层结构的改变对各层内的电荷分布产生重要影响。纳米线中各原子的电荷转移量与该原子在表层内的位置相关。纳米线的尺寸和表层内原子排列结构对体系的稳定性产生重要影响。     

Na原子链表面等离激元特性的含时密度泛函研究

本文用含时密度泛函理论研究了线性Na原子链的表面等离激元机理.主要在原子尺度下模拟计算了体系随着原子数增加及原子间距变化的集体激发过程.研究发现线性原子链有一个普遍的特性——存在一个纵模和两个横模.两个横模一般在实验上很难被观测到.纵模随着原子链长度增加,能量红移的同时,该纵模主峰的强度呈线性增长.随着原子个数的增加,端点模式(TE)开始蓝移,能量和偶极强度都逐渐趋向饱和.横模能量被劈裂的原因概括如下:(一)每个位置的电子受到的势不同,在两端的电子受到的势要比在中间的电子受到的势要高,因此两端的电荷积累也比中间多;(二)端点存在悬挂键,所以中间的电子-电子间相互作用与端点的不一样,这两方面又都与原子间距d有关.     

基于时变啮合刚度的变位齿轮系统热弹流润滑研究

为探究动载荷作用下变位齿轮系统的热弹流润滑特性，综合考虑齿轮变位和时变啮合刚度的影响，基于动力学理论，建立了齿轮的六自由度摩擦动力学模型，分析振动与静载荷作用下变位齿轮系统的热弹流润滑特性. 研究表明:与其他传动类型相比，正传动齿轮系统的润滑效果最佳，轮齿间可以形成较厚的润滑油膜，轮齿间的摩擦系数、油膜的最高温升最小，并且，随着两齿轮变位系数和的增大，润滑状况不断得到改善，热胶合承载能力增强；变位系数增加使齿轮系统的刚度增大，但同时降低了油膜的刚度.      

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

离子对反相高效液相色谱法同时测定尿液中复方α-酮酸片的5种有效成分

建立了同时测定尿液中复方α-酮酸片5种有效成分(消旋羟蛋氨酸钙(HMACa)、酮缬氨酸钙(KVCa)、消旋酮异亮氨酸钙(KILCa)、酮亮氨酸钙(KLCa)和酮苯丙氨酸钙(KPACa))的离子对反相高效液相色谱法。分别考察了离子对试剂浓度、缓冲盐浓度和流动相pH值等参数对分离情况的影响。最终采用Waters Symmetry C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm);以乙腈和含15 mmol/L四丁基氢氧化铵的20 mmol/L磷酸盐缓冲液(pH 7.0)为流动相进行梯度洗脱,流速为1.0 mL/min;柱温为35℃;检测波长为210 nm。在上述条件下,5种有效成分得到很好的分离,并且不受尿液中内源性基质的干扰,在20~200 mg/L范围内线性关系良好(r≥0.999 0);HMACa、KVCa、KILCa、KLCa和KPACa的检出限(S/N=3)分别为3.0、5.0、3.6、5.7和2.5 mg/L;定量限(S/N=10)分别为9.6、16.7、12.0、19.0和8.3 mg/L;日间、日内精密度均小于7%;平均回收率在86.79%~112.00%之间,RSD小于9%(n=5)。该方法准确,灵敏度高,重现性好,适用于尿液中这5种有效成分的检测。     

基于电化学老化衰退模型的锂离子动力电池外特性

当前锂离子动力电池电化学模型存在模型复杂、建模难度大、计算效率低、老化评估效果差的问题,本文提出一种考虑电池衰退老化的机理模型(ADME).本文首先通过有限差分法对伪二维(P2D)电化学模型进行离散降阶处理,得到简化伪二维(SP2D)模型.在SP2D模型的基础上,基于阴阳两极发生的副反应导致的衰退老化现象,提出一种考虑电池衰退老化的机理模型.其次,使用多变量偏差补偿最小二乘法实现模型参数辨识.最后通过动力电池衰退老化性能循环实验,对比分析了恒流、脉冲工况下SP2D模型和ADME模型的终端电压输出.结果表明:ADME模型较为简单、计算效率和估算精度高,可以有效评估电池容量老化衰退,得到理想的锂离子动力电池外特性曲线.     

基于Kronecker型替换的黑盒多项式稀疏插值

本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.