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71.
使用近红外光谱分析方法测量培养后的胚胎培养液,结合偏最小二乘判别分析对胚胎发育潜能进行评价,鉴别具有妊娠能力与不具妊娠能力的胚胎。为了提高模型的判别能力,消除无信息变量对模型稳定性影响,分别采用基于蒙特卡罗的无信息变量消除法(MC-UVE)、竞争性自适应加权抽样法(CARS)与基于变量稳定性的竞争性自适应加权抽样法(SCARS),对光谱进行波长选择。结果表明,与采用全谱74%的正判率相比较,采用这3种波长选择方法,模型独立检验集的正判率分别提高至74.24%,77.12%与80.10%,建模使用变量数降至50以内。比较发现,SCARS的模型优化能力和稳定性均好于MC-UVE和CARS方法。采用近红外光谱结合化学计量学方法预测胚胎的发育潜能是可行的。 相似文献
72.
建立了鱼粉中孔雀石绿及其代谢物隐色孔雀石绿残留量的超高效液相色谱-串联质谱仪(UPLC-MS-MS)测定法。样品经乙腈提取,中性Al2O3固相小柱净化,超高效液相色谱C18柱分离,电喷雾正离子多反应模式(MRM)检测,内标法定量。方法的定量限为1.00μg/kg,线性范围为0.25~20.0μg/L。在1.00~20.0μg/kg的加标量下,孔雀石绿平均回收率范围为85.3%~104.4%,隐色孔雀石绿平均回收率范围为85.7%~101.4%,相对标准偏差均小于15%。方法适用于鱼粉样品中孔雀石绿残留的快速检测。 相似文献
73.
74.
董亚莹 《纯粹数学与应用数学》2015,31(1):18-26
利用与不变子空间方法相关的等价变换和变换v=enu给出了非齐次非线性扩散方程的等价方程,并得到了等价方程的高维不变子空间.最后给出一些例子构造了非齐次非线性扩散方程的广义泛函分离变量解. 相似文献
75.
本文研究一类二维非线性的广义sine-Gordon(简称SG)方程的有限差分格式.首先构造三层时间的紧致交替方向隐式差分格式,并用能量分析法证明格式具有二阶时间精度和四阶空间精度.然后应用改进的Richardson外推算法将时间精度提高到四阶.最后,数值算例证实改进后的算法在空间和时间上均达到四阶精度. 相似文献
76.
光谱分析技术由于具有简单、快速、无损等优势,在复杂体系的定性和定量分析中得到了广泛应用。然而光谱中往往包含成百上千的波长点,有些波长点与研究的目标性质并不相关,加大了计算量并降低了模型的预测准确度。因此,在建立模型前需要进行变量选择。最小绝对收缩与选择算子(LASSO)可将回归系数收缩为0,进而达到变量选择的目的。该研究将LASSO用于三元调和油样品近红外光谱和生物样品拉曼光谱的变量选择,基于偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)模型,分别对香油和肌氨酸的含量进行定量分析,并与无信息变量消除-PLS(UVE-PLS)、蒙特卡罗结合UVE-PLS(MCUVE-PLS)和随机检验-PLS(RT-PLS)3种变量选择方法进行比较。结果表明,基于LASSO的变量选择方法保留的变量数最少,运算速度最快。对三元调和油样品,LASSO-PLS预测的准确度最高;对生物样品,LASSO-MLR预测的准确度最高。因此,基于LASSO的变量选择算法有望在光谱分析领域中得到良好应用。 相似文献
77.
提出了高效液相色谱-四极杆串联线性离子阱质谱法测定水产及饲料中的孔雀石绿、结晶紫及其代谢物(隐色孔雀石绿、隐色结晶紫)的方法。样品经乙腈提取,Agilent XDB C18色谱柱分离,四极杆串联线性离子阱质谱进行检测。以氘代孔雀石绿、氘代隐色孔雀石绿、氘代结晶紫、氘代隐色结晶紫为内标物。4种化合物的线性范围均为0.05~5.0μg·L-1,检出限(3S/N)均为0.5μg·kg-1。以空白样品为基体做加标回收试验,计算得4种化合物的回收率在93.3%~120%之间,相对标准偏差(n=6)在1.4%~18%之间。另外,还采用数据相关采集模式结合增强离子扫描模式对4种化合物进行定性分析,可对试样中4种化合物在定量同时进行定性确证。 相似文献
78.
皮肤组织作为富含纤维的非均匀材料,具有复杂的力学特性.皮肤组织在循环加载作用下,随着循环次数的增加,加载过程的应力响应逐渐降低,并最终达到不随循环次数增加而改变的稳定状态,这种现象被称为应力软化行为.本文对加载过程中纤维的延展机制对宏观力学响应的影响进行研究,认为在外界载荷较小时该机制主导了宏观层次上的应力软化行为,随着外界载荷的增大,拉伸过程中微观结构损伤的演化开始产生影响,而且此时内部微观结构的演化由两种机制共同影响,据此建立了连续介质模型,将宏观尺度上应力软化行为和微观结构的演化相关联.将所获得的应力响应理论结果与猪离体头部皮肤在循环加载作用下的实验结果进行对比分析,证明了该模型能够合理地描述皮肤组织在循环加载作用下的应力软化行为. 相似文献
79.
In this article, we investigate Programming Evaluation and Review Technique networks with independently and generally distributed activity durations. For any path in this network, we select all the activities related to this path such that the completion time of the sub-network (only consisting of all the related activities) is equal to the completion time of this path. We use the elapsed time as the supplementary variables and model this sub-network as a Markov skeleton process, the state space is related to the subnetwork structure. Then use the backward equation to compute the distribution of the sub-network's completion time, which is an important rule in project management and scheduling. 相似文献
80.