CdS修饰玻碳电极电化学发光法检测三聚氰胺

本文将CdS纳米棒修饰到玻碳电极上制作了CdS修饰玻碳电极(CdS/GCE)并研究了其在K2S2O8溶液中的电化学发光(ECL)性能.基于三聚氰胺能淬灭CdSK2s2O8电化学发光的性质建立了一种检测三聚氰胺的方法.在最优条件下,体系的ECL强度与三聚氰胺浓度在1.0×10-9～1.0×10-7 mol/L范围内与EC...     

会议选址问题的优化模型

国内某公司在各省会城市都设有分支机构,公司每年都有频繁的会议和培训工作需要各地分支机构派人参加,如何在大陆地区31个省会城市里选择一个城市作为会议地址,使得举办会议的成本最低且中转次数最少.建立了该会议选址问题的双目标优化模型,收集处理了有关实际数据,利用网络最短路算法和约束法等得到了该会议选址问题的解.在不考虑中转费用的情况下,得出成本最低且中转次数最少的会议地址是西安;在考虑中转费用的情况下,根据中转费用的不同给出了可供实际决策的最优会议选址方案.     

基于投影寻踪分类模型的高管团队战略协同分析

着眼于企业高管团队战略协同系统所蕴含的学术与实践价值,研究系统效能重于高管团队自身的作为,关注系统优化则更重于传统模式下高管团队的内部建设.本文首先探究了高管团队与企业战略的协同机理;然后将基于实码加速遗传算法的投影寻踪分类模型技术引入子系统及子系统序参量的权重计算和有序度评价,提出了新的协同度评价方法,建立了高管团队的战略协同度评价模型;应用该模型对S企业进行了实例研究,印证了模型的可操作性.企业高管团队的战略协同度评价结果有助于识别具体企业高管团队战略协同进程中的制约要素,从而有针对性地提出优化对策.     

神经元的形态分类和识别

对神经元特性的认识,最基本问题是神经元的分类.神经元的形态复杂多样,神经元的识别分类问题有相当的困难.对提供的参考数据进行统计分析,将其转化成对应每类神经元的空间形态的指标参数,然后对每个指标进行定性分析和对比分析,确定对各类型神经元细胞识别起关键作用的指标,利用层次分析法、图形截面、几何相似性等分析方法建立神经元的分类模型.分类模型能够将附录提供的神经元进行准确的分类.数据分析采用开源科学计算软件Scilab进行处理,运行环境为Scilab5.2,部分代码采用C#基于VS2008开发.     

梯度下降法在沉积物粒度分布拟合中的应用

结合实测数据,以三个对数正态分布函数的和函数为拟合函数,以梯度下降法为主要方法,对沉积物粒度分布进行了数据拟合,通过数值实验我们发现:利用梯度下降法可以有效地优化分布函数的各参数,实现拟合残差的稳步持续减小,具有良好的可操作性,拟合效果是令人满意的,它为我们进行数据拟合提供了一条新的思路,同时此方法也可以推广到解决其他极值问题.     

非均质气藏水平井三维渗流的产能预测方法

建立了非均质气藏水平井三维渗流产能预测的数学模型,采用有限元方法对其进行求解,求解时将地质模型区块中不同空间位置处的渗透率值以及其它气藏物性参数分别布置到有限元模型的相应位置处的网格中,从而体现了三维空间中气藏的非均质特性.分析了非均质性对气藏水平井产能的影响.结果表明,气藏的非均质性对水平井的产气量影响很大,在相同的生产压差下,存在高渗透带的气藏水平井产量明显高于均质气藏水平井的产量;高渗透带条数越多、渗透率越大,导致气藏内压力消耗越小,水平井产量越高.最后,结合松辽盆地徐深层气田的地质特点和储层特性,给出了该气田的水平井产能预测实例.研究方法符合气藏的实际情况,为气藏水平井,特别是非均质气藏水平井的产能预测提供了一种行之有效的方法.     

以纤维素/AmimCl溶液制备纤维素气凝胶

利用离子液体AmimCl溶解结合超临界CO2干燥的方法制备了纤维素气凝胶材料.研究了不同初始浓度的纤维素溶液及其在不同凝固浴中制备的纤维素凝胶的流变行为,进一步考察了纤维素溶液浓度和凝固浴种类对纤维素气凝胶材料结构的影响.结果表明,随着初始纤维素溶液浓度的增大,气凝胶的孔结构逐渐致密,比表面积随之减小;凝固浴的组成对纤维素气凝胶的结构也有较大影响.采用适当的制备条件,可以制备出高比表面积的纤维素气凝胶材料.对纤维素气凝胶的热性能进行了表征,结果表明所得到的气凝胶材料具有较好的热稳定性和较高的炭残余含量.     

电化学聚合-彩色图案化发光薄膜与器件制备的新方法

阐述了高发光效率的电化学聚合薄膜的制备及性质,以及电化学聚合制备彩色图案化发光薄膜及器件的方法,同时也涉及电化学聚合薄膜在修饰电极中的应用,最后探讨了目前高发光效率的电化学聚合薄膜在器件应用方面存在的问题和发展前景.     

高等数学多媒体课堂教学浅议

从使用多媒体讲授高等数学的经验出发,分析高等数学教学中应用多媒体教学手段的优势,同时给出在多媒体教学条件下进一步提高教学效果的几点建议,指出教师必须用现代化的教学思想为指导,综合运用各种教学手段提高高等数学教学效果,适应现代化教学的发展.     

PLS-DA优化模型的马铃薯黑心病可见近红外透射光谱检测

马铃薯黑心病是一种马铃薯主要内部缺陷,严重损害薯条、薯片、全粉等加工制品的质量和产率。目前对马铃薯的分级主要侧重于外部品质检测,针对内部缺陷检测的研究很少。旨在开发一种马铃薯黑心病的快速无损检测技术,为此搭建了马铃薯可见近红外透射光谱分析平台,分析健康与黑心病马铃薯的透射光谱特性并优化光谱判别模型参数。基于现有马铃薯分级线和复享PG2000高速光谱仪,采用左右透射方式（光源与光纤探头位于分级线果盘左右两侧）,采集470个马铃薯（其中健康薯234个、黑心薯236个）的透射光谱图,建立偏最小二乘判别模型（PLS-DA）,并利用主成分分析（PCA）与光谱形态特征相结合的方法选择特征波长,优化模型。分析发现,健康薯与黑心薯的可见近红外透射光谱在吸光度值和光谱形态特征方面均存在明显区别。黑心薯的平均光谱吸光度值高于健康薯（650～900 nm范围内）,但黑心薯的平均光谱曲线较为平缓,无明显吸收峰,而健康薯平均光谱曲线在665,732和839 nm附近有明显吸收峰,并且健康薯与黑心薯的平均光谱差值在705 nm处达到最大值。基于PLS-DA法建立了马铃薯黑心病判别模型,对黑心病的判别效果显著,分类器特性曲线（ROC）下面积（AUC）值为0.994 2,黑心薯识别总正确率能够达到97.16%,RMSE_CV和RMSE_P分别为0.28和0.26。此外,成功利用PCA与光谱形态特征相结合的方法对模型进行简化,最终得到由6个波长（658,705,716,800,816和839 nm）组成的特征波长组合,简化后的模型总正确率能够达到96.73%,接近全波段模型判别水平。研究表明,左右透射的方式能够准确识别黑心马铃薯,实现对马铃薯内部缺陷的快速无损检测。对我国马铃薯产业的发展起到一定的促进作用,为马铃薯内部缺陷在线检测技术的提高提供了重要的理论基础和实践依据。