基于Sol-gel膜和多壁碳纳米管/铂纳米颗粒增效的电流型L-乳酸生物传感器

构建了基于多壁碳纳米管(Multi-walled carbon nanotubes,MWCNTs)和铂纳米颗粒(Pt-nano)的电流型L-乳酸生物传感器。将Sol-gel膜覆盖在L-乳酸氧化酶(L-lactate oxidase,LOD)和MWCNTs/Pt-nano修饰的电极表面。实验结果表明:传感器的最佳工作条件为:检测电压0.5V;缓冲液pH6.4;检测温度25℃。此传感器的响应时间为5s,灵敏度是6.36μA/(mmol/L)。连续检测4星期其活性仍保持90%,线性范围为0.2～2.0mmol/L,且抗干扰能力强。在实际血样的检测中,此传感器与传统的分光光度法具有很好的一致性。     

高效液相色谱-电喷雾银离子诱导电离飞行时间质谱定性分析高沸点多环芳烃

建立了高效液相色谱-电喷雾飞行时间质谱联用技术快速鉴别高沸点多环芳烃的方法。多环芳烃经色谱柱分离后,通过柱后添加AgNO3溶液诱导其在电喷雾离子源中电离,生成多环芳烃[M]+及其复合[M+Ag]+和[2M+Ag]+特征离子,根据所获得的各特征离子的精确分子量和分子式,可实现多环芳烃类化合物的快速鉴别。将本方法用于美国环保局(USEPA)规定的16种优先控制多环芳烃及原油中多环芳烃类化合物的分析鉴别,结果表明,四环以上的PAHs质谱信号良好,说明本方法适用于四环以上的高分子量、高沸点多环芳烃类化合物的分析鉴别。     

红外、近红外光谱-簇类的独立软模式方法识别植物调和油脂

用IR,NIR光谱法结合簇类的独立软模式(SIMCA)识别方法对植物油脂进行分类识别,建立了识别二元、三元植物调和油脂的测定方法。应用NIRCal5.2软件的SIMCA技术,分别为所制备的植物调和油脂建立了IR和NIR识别模型,并讨论了光谱处理和数据处理方法来提高模型的分类识别效果。分别以各种植物调和油脂的IR和NIR光谱为变量,随机抽取2/3的样本作训练集,建立了各个调和油的主成分分析(Princi-pal component analysis,PCA)模型;1/3作验证集,对所建模型进行验证识别。用聚类分析-主成分分析(CLU-PCA)方法考察调和油的IR,NIR光谱信息与其纯油的主成分分布。结果显示,在4000～10000cm-1光谱范围内,SIMCA可以对15种二元调和油和2种三元调和油的NIR光谱分别聚类并识别;并对10种二元调和油和2种三元调和油的IR光谱分别聚类并识别。IR以4个波数1099,1119,1746与2855cm-1的吸收值作为分析基础,选择不同的主成分数及数据预处理方法。各种油脂的SIMCA分析的分类精度均为100%,调和油的验证识别准确率100%,最低识别比例为1%,且IR识别灵敏度高于NIR。     

一种多尺度相似性学习的目标跟踪算法研究

基于深度学习的目标跟踪算法由于其良好的性能已经成为目标跟踪领域的主流算法之一.其核心思想是进行前后帧的相似性学习从而完成模板帧与搜索帧的匹配.其中,相似性学习是影响跟踪算法性能的关键一环.以孪生网络的相似性学习为切入点,对现有的深度互相关(DW-XCorr)的相似性学习方式进行改进,提出了一种多尺度相似性学习的目标跟踪...     

多类型复发间隔时间下广义半参数风险模型

本文在多类型复发间隔时间数据下,研究了一类广义半参数风险回归模型的参数估计问题,给出了该模型中未知参数和非参数函数的一种估计方法,并证明了估计量的相合性和渐近正态性.最后利用数值模拟来评估估计量在有限样本下的表现.     

基于模糊语言的多属性联系数决策方法

针对属性权重已知,属性值以模糊语言给出的多属性决策问题,提出了一种基于模糊语言标度的区间数表示形式,并利用集对分析方法将区间数进行转化为联系数的表示方式,通过联系数中同、异、反的关系,给出相应集势值,由集势值的大小进行择优排序.最后,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

多壁碳纳米管修饰电极检测盐酸氯丙嗪的研究

制备了多壁碳纳米管修饰玻碳电极,采用循环伏安法(CV)研究了盐酸氯丙嗪在修饰电极上的电化学特性,发展了一种新的检测盐酸氯丙嗪的电化学分析方法。在最佳实验条件下,用循环伏安法检测盐酸氯丙嗪,其响应电流与盐酸氯丙嗪的浓度在8.0×10-5~1.0×10-3mol/L范围内有很好的线性关系,线性方程为Ip(A)=0.0106c(mol/L)-8×10-8(R2=0.999,n=6),检出限为6.2×10-6mol/L(S/N=3)。方法可用于盐酸氯丙嗪片的测定。     

基于自制聚苯胺顶空固相微萃取涂层快速监测水体和牛奶中的痕量多溴联苯醚

采用电化学沉淀法,成功地制备了多孔、高效聚苯胺固相微萃取涂层,并建立了顶空固相微萃取-气相色谱(HS-SPME-GC)快速测定水体和牛奶中的痕量多溴联苯醚的方法。详细研究了萃取模式、萃取温度、萃取时间、顶空体积及离子强度对萃取效率的影响。在优化实验条件下,本法测定的6种多溴联苯醚的线性范围为1~4000 ng/L(除BDE-154和BDE-153分别为1~3000 ng/L、1~2500 ng/L外),相关系数大于0.99,检出限(S/N=3)在0.08~0.20 ng/L之间,相对偏差小于8.5%(n=7)。自制聚苯胺涂层对多溴联苯醚的萃取效率优于商品化100μm-PDMS纤维。将本法用于河水和牛奶中痕量多溴联苯醚的测定,实际样品回收率分别在90%和80%以上。     

PSA分散固相萃取和高效液相色谱-质谱法测定蔬菜中多杀菌素的残留量

建立了用高效液相色谱-质谱联用(HPLC-MS)技术测定蔬菜中多杀菌素残留量的方法。样品经乙腈提取并用无水硫酸镁和氯化钠混合盐盐析后,上层乙腈经分散固相萃取净化,采用HPLC-MS测定。结果表明:多杀菌素A在0.1μg/L～1 mg/L范围内线性良好,相关系数达0.9999;多杀菌素D在1μg/L～5 mg/L范围内线性良好,相关系数为0.9996;在青椒、萝卜、甘蓝等样品中4个加标水平的平均回收率(n=6)为83.2%～111.9%,相对标准偏差为0.6%～9.1%;多杀菌素A和多杀菌素D的方法检测限分别为0.04μg/L和0.2μg/L。     

利用混合溶剂消除ATRP反应制备多臂星形聚合物的凝胶现象

研究了带有苄氯基团的超支化聚苯乙烯引发苯乙烯和甲基丙烯酸甲酯的ATRP反应的动力学,在良溶剂氯苯中,该反应很容易发生凝胶.如果在氯苯溶剂中反应一段时间后,加入1,4-二氧六环作为不良溶剂,则能有效阻止凝胶反应,最终得到分子量超过百万的星形聚合物.