油脂低场核磁(LF-NMR)检测参数的优化试验

适当的低场核磁共振(LF-NMR)检测条件对于保障数据的可靠性具有重要意义.该文研究了大豆油LF-NMR检测过程中仪器参数、样品温度及体积等对检测结果稳定性及重现性的影响.结果表明,将2.5mL油脂样品置于核磁试管中,并在32℃恒温10 min,采样前稳定1min,在TR =2000 ms,τ=200μs,EchoCount=5000个,NS =4次,TD=500050,SW=250 kHz参数条件下采集信号,可保证检测结果稳定可靠.研究结果可为后期应用LF-NMR技术进行油脂品质检测提供适当的检测条件参考.     

固相萃取人体血液中安定条件的统计学筛选与响应面优化

采用Plackett-Buman(P-B)法和中心复合设计(Central Composite Design,简称CCD)对影响固相萃取安定的6个因素进行筛选优化。P-B实验设计与统计学分析表明:pH、上样速度、洗脱液用量是影响回收率的3个关键因素。以回收率为响应目标,对3因素进行中心复合设计,并经响应面法优化分析得到影响回收率的二阶模型,确定了安定萃取实验的最优操作条件:pH10.20,上样速度0.67 mL/min,洗脱液用量2.60 mL,实测回收率达到91.26%。在0.10～10.00μg/mL的范围内本方法线性良好(R2>0.99),检测限为0.07μg/mL,日内和日间相对标准偏差(RSD)<10%,准确度(RE)<±6.0%。     

次预不变凸集值优化导数型最优性条件

引入了集值映射的α-阶锥次预不变凸概念,借助于α-阶相依上导数,建立了锥次预不变凸集值映射的导数型择—性定理,并利用择—性定理获得了集值优化导数型的最优性必要条件.     

求线性比式和问题全局解的一个新方法

针对一般线性比式和问题的求解,给出一个新的分支定界算法.首先利用等价转换技巧和一个新的线性化技巧,建立等价问题的松弛线性化问题,将原始的非凸规划问题归结为一系列线性规划问题的求解;然后借助于这一系列松弛线性化问题的解确定出原问题的最优解.算法的收敛性理论上得以证明,数值算例表明算法是可行的.     

第一产业产值预测模型及其结构优化分析

建立第一产业产值预测模型及其内部结构优化方案,结合贵州兴义市过去几年第一产业产值及内部结构情况,预测了未来两年第一产业产值,并提出第一产业内部结构优化方案,为地方政府及有关部门调整农业产业结构,制定政策提供科学参考.     

混纺比测定中的数学方法及其遗传算法实现

测定纱线的混纺比在纺织工程的实践中有着重大的实际意义.在特征值提取环节,结合相关文献,从“径长”的角度提出面积系数、异形度、波动率等形态指标并利用其合理地构成特征向量.重点讨论鉴定纱线混纺比中聚类分析的数学方法.结合非线性优化模型和遗传算法,通过适当的编程计算,从而得出较好的聚类分析结果.     

基于灰色关联的网络计划综合优化

针对建设项目追求质量最优、工期最短、费用最低、资源使用最均衡并体现出安全施工和工程风险信息的目标,从灰色关联的基本原理出发,通过计算网络计划中各可行方案与虚拟最优方案的安全、质量、费用、工期集成的灰色关联度,得出方案的优劣排序,对工程项目管理具有实际的应用价值.     

对小麦发育后期茎秆抗倒性问题的研究

针对小麦发育后期茎秆抗倒伏性问题,首先运用了数理统计与分析的相关知识,建立了各品种小麦的抗倒伏指数模型并对其进行了求解;其次,通过建立相关性系数模型并结合SPSS软件分析研究了抗倒伏指数与茎秆外部形态特征之间的关系;然后,建立了以抗倒伏能力最强和经济系数最大为目标的双目标优化模型来确定不同单穗重小麦的理想株型结构;最后,建立了基于力学分析的小麦茎秆抗倒伏性能的综合评价模型与抗倒伏风速模型.     

基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点, 提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA). 该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点, 将量子粒子群优化算法(QPSO) 和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中. 因而, 利用QPSO对均衡器权向量进行了优化, 利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性, 利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图. 理论分析及水声信道仿真结果表明, QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差, 在水声通信中具有重要的参考价值.