MapReduce同类机排序问题的改进算法

研究了MapReduce系统中极小化最大完工时间的同类机排序问题.每个工件包含两类任务集:Map任务集和Reduce任务集.工件的Reduce任务必须在该工件的所有Map任务完成后才能开始加工.Map任务是可分的,即可以被任意分割并在多台机器上同时加工,而Reduce任务是不可分的.针对m台同类机离线模型,分别考虑了Reduce任务可中断和不可中断两种情形.对于可中断情形,设计了一个近似比为2-■的近似算法,其中g_1≥1,s_i为机器σ_i的加工速度且s_1≥s_2≥…≥s_m;对于不可中断情形,则给出了一个近似比为2+3~(1/2)/3的近似算法.上述结果是对已有文献的改进.     

PSO-LSSVM对LIBS定量分析精度的提高

针对土壤定量分析受基体效应影响大，LIBS定量分析精度不佳等问题，采用粒子群算法对LSSVM进行优化，提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱，每个浓度样品在不同点采集20组数据，将其中17组数据设为训练集，3组数据设为预测集，用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数（R2）、训练集均方根误差（RMSEC）和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响，随着浓度的增加，预测值逐渐低于实际值，LSSVM定标模型的拟合程度较低，无法达到实验要求，模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化，得到最佳的参数组合，Pb元素为(8 096.8, 138.865 7)，Cr元素为(4 908.6, 393.563 5)，用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM，PSO-LSSVM定标模型的精确度更高，Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0，拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%，预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%，模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响，提高分析结果的精确度与稳定性。     

虫茧内的生命变化

 一只丑陋的毛虫躲进茧内变成美丽的蝴蝶,简直就是奇妙的魔术。最近科学家终于揭秘了毛虫的变身魔法。研究者利用高效电脑断层扫描机(医生采用同样的技术确定肿瘤和内伤的位置)监控小苎麻赤蛱蝶(一种在全世界分布最为广泛的蝴蝶之一)蛹内的情况。     

缆机起重作业驾驶员的操作行为可靠性研究

缆机是大坝浇筑过程中的主要运输设备之一,缆机驾驶员操作水平直接关系缆机起重作业安全.为有效提高缆机起重作业驾驶员操作行为可靠性,预防起重作业安全事故,针对缆机起重作业周期性多维运动的特点,分解驾驶员操作流程;剖析操作行为失误,建立驾驶员行为模式;从时间角度量化操作流程,计算缆机驾驶员操作行为响应失误概率;构建操作行为可靠性分析模型,定量表达操作行为可靠性,分析人因失误对缆机起重作业安全事故的影响.结果表明,吊具与吊罐对接、混凝土卸料等作业过程的缆机驾驶员操作行为可靠性低,需加强安全培训,严格考核制度,从根本上提高缆机驾驶员操作行为的可靠性,以期提升缆机生产效率,实现预防安全事故的目标.     

一种预测接地网腐蚀速率的新方法

针对目前接地网腐蚀预测中的涉及因素较多,提出了基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合的预测方法应用于变电站接地网腐蚀速率预测模型中.首先将影响接地网腐蚀速率的指标视为1个特征向量并进行无量纲化处理,其次计算各个训练站点的特征向量与实测站点指标向量的相似度;再次,在预测腐蚀速率时,针对传统线性贡献度平均法(LAM)描述非线性存在较大误差的缺陷,提出了先筛选相似度较高训练集再结合支持向量回归机训练模型.经验证,基于向量相似度与支持向量回归机(S-SVR)的综合预测方法预测能力较好.     

两个由铜离子与Waugh-型阴离子构筑的化合物的合成、晶体结构及表征

通过水热合成得到了一个新颖的包含四核铜配合物的无机-有机杂化化合物[CuCl(H₂O)₄)][CuCl(H₂O)(Phen)][{(CuPhen)₂Cl₂}₂(bdc)]₂[P₂W₁₈O₆₂]·5H₂O(1)(Phen=1,10-phenanthroline和bdc=1,4-benzenedicarboxylate),对其进行了元素分析、红外光谱、热重、电化学等表征,并用X-射线单晶衍射测定了它的晶体结构。化合物1含有由Cl和bdc桥连的四核铜配合物阳离子[{(CuPhen)₂Cl₂}₂(bdc)]²⁺。此外,化合物1的电化学研究表明其对亚硝酸的还原具有很好的电催化活性。     

金属-有机框架色谱固定相的研究进展

金属-有机框架材料(Metal-Organic Frameworks,MOFs),又称为多孔配位聚合物(Porous Coordination Pol-ymers,PCPs),是一类由金属离子与多齿有机配体通过配位键组装形成的网状结构的配位聚合物。由于具有比表面积高、热稳定性、机械稳定性和化学稳定性好和孔的可调性等特性,使其分析化学领域表现出了诱人的应用前景。本文综述了所有有关金属-有机框架色谱柱的研究进展。主要从色谱柱的类型方面进行论述,分析了不同类型色谱柱的优缺点。重点介绍了几种金属-有机框架色谱柱对芳香烃和烷烃的分析,并对MOFs色谱柱的发展方向和应用前景进行了展望。     

金属-有机骨架化合物为前驱体制备CuO/CeO2催化剂及在富氢条件下催化CO的氧化

采用金属-有机骨架化合物(MOFs)Ce(1,3,5-BTC)(H2O)6为前驱体浸渍Cu2+离子后焙烧得到CuO/CeO2催化剂(B系列),并应用于富氢气氛中CO优先氧化反应(CO-PROX).通过与CuO/CeO2催化剂(A-600)对比发现,不同的MOFs前驱体对催化剂铜活性物种的分散程度有很大影响.X射线衍射分析(XRD)、透射电子显微镜(TEM)和氛气程序升温还原(H2-TPR)等表征均证明B系列催化剂表面铜有聚集现象,由此增加了催化剂的抗H2O和CO2性能.     

金属-有机骨架材料在样品预处理中的应用

金属-有机骨架材料(Metal-organic frameworks,MOFs)具有超大的比表面积和孔容积、可调的孔径和拓扑结构、良好的热稳定性等优点,因而被广泛用于气体储存、催化、吸附和分离等领域。近年来,以MOFs为吸附剂的样品预处理研究已引起广泛关注。本文综述了近7年来MOFs应用于样品预处理,如采样、固相萃取和固相微萃取等的研究进展,并对这一领域进行了展望。     

由氢键连接的三个金属-有机网状化合物的合成、结构及半导体性质

以2,4,6-三(1-吡唑基)-1,3,5-三嗪(TPTz)与不同金属离子进行溶剂热反应,得到了3个氢键连接的金属-有机网状化合物。实验发现TPTz的水解产物6-(1-吡唑基)-1,3,5-三嗪-2,4-二酚(H₂L)在反应中起到了实际的配位作用。单晶结构分析表明,它们是同构化合物,分子式为[M(HL)₂]·2H₂O(M=Zn,1;Co,2;Mn,3)。每个中心金属原子分别与2个吡唑基上的N、2个吡嗪环上的N和2个水分子中的O形成六配位的结构。2个HL-与1个中心金属配位形成一个零维的金属-有机配合物小分子,这些小分子通过氢键连接进一步拓展为二维层状结构。紫外-可见漫反射(UV-VisDRS)分析结果表明,这3种化合物都是宽系半导体材料,其带隙宽度分别为3.80(Zn),3.30(Co),3.27(Mn)eV,其半导体性质同中心金属原子表现出明显的相关性。