多元电解质溶液表面张力的新型预测方程

将半理想溶液理论和Butler方程相结合建立了预测多元电解质溶液表面张力的新型线性预测方程.新方程可由二元系数据预测多元系的表面张力数据,而不涉及任何多元交互作用参数.利用不同温度下24个混合电解质溶液的表面张力数据对新方程进行了系统检验.结果表明新方程可利用298.15K时二元系的渗透压系数和不同温度下二元系的表面张力数据预测不同温度下高浓度的多元系的表面张力数据,且预测结果与实验数据符合得很好,并且预测结果普遍优于基于Pitzer方程的表面张力模型.     

Structural Characterization and Retention Time Prediction for Components of Essential Oil of Meconopsis Integrifolia Flowers

A molecular structural characterization (MSC) method called reduced molecular electronegativity-distance vector (MEDVR) was used to describe the molecular structures of 55 components of meconopsis integrifolia flowers. By use of stepwise multiple regression (SMR) and partial least square (PLS) methods, a model with the correlation coefficient (R1) of 0.987 and the standard deviation (SD1) of 1.377 could be obtained. Then through multiple linear regression (MLR), another model with the correlation coefficient (R2) of 0.989 and standard deviation (SD2) of 1.395 could be constructed. Furthermore, in virtue of variable screening by the stepwise multiple regression technique (SMR), 8 vectors were selected to build up another model with its correlation coefficient (R3) and standard deviation (SD3) of 0.989 and 1.366, respectively. Then all the three models were evaluated by performing cross-validation with the leave-one-out (LOO) procedure, and the correlation coefficients (QCV) were 0.981, 0.976 and 0.979, respectively. The results show that the models constructed could provide estimation stability and favorable predictive ability.     

天然无序蛋白质:序列-结构-功能的新关系

天然无序蛋白质是一类新发现的蛋白质,它们在天然条件下没有确定的三维结构,却具有正常的生物学功能,广泛参与信号传递、DNA转录、细胞分裂和蛋白质聚集等重要的生理与病理过程.无序蛋白质的发现是对传统的蛋白质"序列-结构-功能"范式的挑战.在这篇综述里,我们首先回顾了蛋白质的传统范式以及无序蛋白质的发现过程,然后介绍无序蛋白质在结构、序列、功能等方面的特征与相互作用,并以分子识别过程为例,进一步阐述目前国际上对无序蛋白质所具有优势的一些认识与观点.我们还分析了无序蛋白质研究在生命科学和医学等领域的应用前景,并介绍了国内在无序蛋白质领域的研究现状.     

概率神经网络及FAAS在植物药分类研究中的应用

用火焰原子吸收法（FAAS）测定了植物药中Fe、Mg、Mn、Cu、Zn和Ca元素的含量,采用主成分分析法对所测数据进行预处理,结合概率神经网络模型对中药功效类别进行识别预测研究,取得了较满意的结果。     

混合交通流时间序列的去趋势波动分析

应用去趋势波动分析法研究交通流时间序列的复杂性,探讨了混合交通流时间序列演变行为的标度指数.根据标度指数的变化特征,进而揭示交通流时间序列所具有的长程相关性和短程相关性.通过分析发现,存在一密度ρ,当ρ₁<ρ<ρ₂时,交通流时间序列具有长程相关性;而当ρ<ρ₁或ρ>ρ₂时,交通流时间序列具有短程相关性,即密度的变化影响着标度指数的变化.另外分析了在不同慢车比率条件下时间序列的标度指数,发现慢车比率的变化 关键词： 混合交通流 去趋势波动分析 时间序列 长程相关     

基于径向基神经网络预测的混沌时间序列嵌入维数估计方法

根据Takens定理,研究了混沌时间序列相空间重构嵌入维数的选取问题.提出了基于径向基函数神经网络预测模型性能的嵌入维数估计方法,即根据嵌入维数与混沌时间序列预测模型性能的变化关系来确定嵌入维数.通过对几种典型混沌动力学系统的数值验证,结果表明该方法能够确定出合适的相空间重构嵌入维数. 关键词： 混沌 相空间重构 嵌入维数 预测     

Pair production of neutral Higgs bosons from the left-right twin Higgs model via γγ collisions

The left-right twin Higgs (LRTH) model predicts the existence of the neutral Higgs bosons (h, Φ⁰), which can be produced in pairs (Φ⁰Φ⁰, hh, Φ⁰h) via γγ collisions at the next generation e⁺e^- International Linear Collider (ILC). Our numerical results show that the production cross section of the neutral Higgs boson pair Φ⁰Φ⁰ can reach 8.8 fb. The subprocess γγ→Φ⁰Φ⁰ might be used to test the LRTH model in future ILC experiments.     

基于逆模糊数的模糊时间序列预测的新方法北大核心

Song和Chisson于1993年提出模糊时间序列预测理论．虽然至今已经提出许多模糊时间序列预测模型,但是迄今为止尚未给出预测未知年数据的模糊时间序列预测模型．提出基于逆模糊数的模糊时间序列预测的新方法该模型对广西大学已知的2001-2012年的注册数进行预测分析,平均预报误差率比相关文献的方法有所改善．还对广西大学未知的2013年和2014年注册数进行预测研究．方法是短期预测的一种模糊时间序列预测方法．     

新疆公共卫生服务的需求影响因素预测及供求关系评价

为客观反映新疆城乡居民公共卫生服务供需关系,为地方政府科学规划区域卫生事业发展提供决策依据,本文选用社会人口、疾病流行模式转变等因素作为影响公共卫生服务需求的预测指标,以公共卫生机构费用为服务需求量的衡量指标,综合采用灰色系统模型、时间序列模型、受约束的非线性回归与多元线性回归等多种预测方法,对新疆公共卫生服务的需求进行定量预测,对供求关系给出综合评价。研究结果表明:2011-2015年,导致新疆居民公共卫生服务需求的快速提高的主要因素是新疆总人口、医学敏感人数、老龄化人口及慢性病患病率。上述需求影响因素的持续增长,直接导致公共卫生机构费用年均增速由9.5%增加到13.6%。新疆城乡居民快速增加的公共卫生服务需求,与服务供给能力不足的现实形成了反差。城乡居民公共卫生服务需求有效供给不足阻碍了新疆社会生产力和社会经济发展,对新疆在2020年与全国同步实现小康社会目标产生不良影响。     

上市银行战略“转身”

2013年,我国的利率市场化改革继续推进,上市银行的平均利差和净利息差已连续两年成下降趋势,且下降的幅度较大。与此同时,净息差收窄、资产规模增速放缓、贷款拨备计提力度增加导致中国上市银行的净利润增速由上年度的17％下降至13％。