光谱法鉴别油茶籽油的真伪

采用紫外光谱法、荧光光谱法、表面增强拉曼光谱对油茶籽油、掺玉米油油茶籽油等进行分析测试。结果表明,紫外光谱法对油茶籽油的掺假比较难以鉴别,荧光光谱法能够一定程度上对掺假油茶籽油进行鉴别;不同掺假比例的油茶籽油与纯油茶籽油的表面增强拉曼光谱可明显区分,且掺假比例越大,掺假样品与纯油茶籽油的鉴别效果越好,因此表面增强拉曼光谱可作为一种简单、可靠的方法用于鉴别油茶籽油。     

基于集对分析联系数的区间数型多属性决策投影模型及其在基坑支护方案评价中的应用

多属性决策时因掌握的信息有限,加之问题本身的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,其属性的精确值往往难以获取,常用区间数形式表示针对多属性决策中各指标区间数不能直接进行大小比较的问题,提出一种基于集对分析联系数的区间数型多属性决策投影模型.模型用备择方案在理想方案上的投影进行集结,根据区间数的误差分布形式,沟通区间数与联系数的关系,根据a+bi型联系数大小比较法则,综合评价方案优劣.以某大厦基坑支护拟用的4种方案优化选择为例,说明方法的应用与模糊优化理论模型和灰色物元分析优化模型进行了对比,得到的结果一致.     

不确定多属性决策中区间数排序的一种新方法

根据格序决策理论,提出不确定多属性决策中区间数排序的新方法,将综合评价值区间数分为可比较与不可比较区间数,对可比较区间数利用区间数上界进行比较来排序,而对不可比较区间数利用均值及区间上界比较来排序,方法比格序决策法和期望-方差法等方法更加简单易行,进一步提高了决策效率.最后通过算例验证方法的可行性和有效性.     

基于覆盖度的银行客户分类模型

投资收入是银行的主要收入来源之一。近年来,客户的投资意向显著降低,银行的投资收入减少。因此,银行希望将营销工作重点放在订阅概率更高的客户上。然而,繁多的客户样本以及客户信息导致银行的客户筛选工作低效。面对庞大的客户信息数据,粗糙集理论可以在不影响决策分类结果的前提下,通过属性约简删除属性集中的冗余属性,并导出问题的决策规则,提高效率。但在传统的属性约简过程中,没有针对进入正域的噪声样本进行控制,导致噪声特征被加入约简集。本文基于高效的相关族定义覆盖度,限制进入正域的样本。实验结果表明,覆盖度算法能够提高分类算法准确度及稳定性。最后,本文并将算法运用于银行客户分类实际问题中,剔除无用信息,筛选出关键属性,提高了分类准确度和稳定性,构建简洁高效的银行客户分类模型。     

基于显微共聚焦拉曼技术对三种食源性致病菌的快速鉴别研究

采用显微共聚焦拉曼技术,建立了对三种常见食源性致病菌快速鉴别的检测方法。使用XploRA PLUS共聚焦拉曼光谱仪,在激光功率为5 mW、积分时间为30s、积分次数为1次的条件下,对德尔卑沙门氏菌、副溶血性弧菌和金黄色葡萄球菌进行了拉曼光谱数据的采集。对拉曼光谱采用多项式平滑算法和荧光背底扣除后,采用主成分分析法(PCA)对预处理后的数据进行降维,提取出前三个主成分的累计方差贡献率达到了95.4％,样本明显的聚为了3类。同时结合Fisher判别分析法(FLD)构建分类模型,对三种样本进行交叉验证,分类准确率达到了100％。结果表明,采用显微共聚焦拉曼技术与PCA-FLD方法结合可实现对三种食源性致病菌的快速准确鉴别且模型检测精度高,方法具有一定的实用性及参考价值。     

液相色谱-四极杆/飞行时间质谱法分析29种芬太尼类物质及其碎裂机理北大核心CSCD

芬太尼类物质品种繁多,自我国整类列管后,整类检测是该领域的重点和难点。该文详细研究了29种化合物的二级质谱碎片离子碎裂机理,总结出芬太尼类物质的碎裂规律和特点,为芬太尼物质的整类筛查检测提供参考。建立了分析29种芬太尼类物质的一级和二级质谱库的定性方法,建立了液相色谱-四极杆/飞行时间质谱(LC-QTOF-MS)检测29种芬太尼类物质的定量方法。药品和白色粉末类、蛋白质和乳饮料类样品经乙腈提取,含糖固体或粉末类、饮用水类、果蔬饮料类、保健饮料类、茶饮料类、酒类样品经10%乙腈水溶液提取,提取液经涡旋、离心和过膜后,采用Kinetex C18色谱柱(100 mm×2.1 mm,2.6μm)分离,以乙腈和0.08%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,采用四极杆/飞行时间质谱,在正离子模式下,外标法定量检测。结果表明,29种芬太尼类物质在1~20μg/L范围内线性关系良好,相关系数均大于0.995,检出限(LOQ)均为0.01 mg/kg,定量限(LOQ)均为0.05 mg/kg,在降糖药、露露、葡萄糖粉、珍露保健饮料和巧克力样品中3个加标水平平均回收率为85.2%~112.9%,相对标准偏差(RSD)为1.9%~19.8%(n=6)。该方法操作简单,耗时短,灵敏度高,稳定性好,检测品种覆盖范围广,适用于药品类、含糖固体或粉末类、饮料类、饮用水类和酒类等样品中29芬太尼类物质的定性和定量检测。     

高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱快速筛查鉴别食品中非法添加的62种中药材北大核心CSCD

建立了高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱快速筛查鉴别食品中非法添加的62种中药材的方法。依据卫生部关于进一步规范保健食品原料管理的通知(卫法监发[2002]51号)中可用于保健食品的物品名单,确定食品中可能非法添加的62种中药材原料清单,再从62种中药材中筛选其特征组分,获得不同中药材对应的特征组分清单。62种对照药材经甲醇超声提取后,于Thermo Accucore aQ色谱柱(150 mm×2.1 mm,2.6μm)上分离,在电喷雾正负离子扫描模式下,分别以0.1%(v/v)甲酸水溶液-乙腈和水-乙腈为流动相梯度洗脱,进行一级质谱和二级质谱全扫描检测,采用Library View软件建立不同中药材对应的特征组分的一级精确质量数据库和二级碎片质谱库。样品同法处理后上样分析,采用Peak View软件将样品高分辨数据与自建数据库中的质谱图、精确分子离子质量数、碎片离子质量数、保留时间等相关参数进行快速筛查鉴别分析。该工作通过建立“中药材-特征组分”对应清单,构建了食品中易非法添加的62种中药材中共388种特征组分的高分辨质谱库,每种中药材包括5~10种特征组分,通过对实际食品样品配制酒、代用茶及饮料进行筛查分析,1批次配制酒样品与淫羊藿中药材的7种特征组分匹配一致,推断该配制酒样品中加入了淫羊藿中药材。该法可实现无标准品情况下中药材的定性筛查,具有高通量、准确、简便、快捷的特点,解决了食品中非法添加中药材难以识别和确证的难题,可以实现食品中非法添加中药材的快速筛查鉴别分析。     

基于三角模糊数特征参数模的多属性决策

针对三角模糊数具有不确定性的特点,应用概率统计理论和集对分析计算三角模糊数的特征参数及其模,再利用这种模进行多属性决策,实例应用表明不仅可行,而且原理清晰、计算方便.     

覆盖粗糙集属性约简的新算法

覆盖广义粗糙集是Pawlak粗糙集的重要推广,其属性约简是粗糙集理论中最重要的问题之一.Tsang等基于一种生成覆盖设计了覆盖信息系统属性约简算法,但并未明确指出其适用的覆盖粗糙集类型.在本文中,我们首先指出Tsang的属性约简算法适用的覆盖粗糙集是第五,第六和第七类.其次,我们通过建立覆盖与自反且传递的二元关系之间的等价关系,提出了一种时间复杂度更低的属性约简算法,并证明了本文中的属性约简方法就是Wang等所提出的一般二元关系属性约简的特例.本文不仅提出了属性约简的简化算法,还首次建立起覆盖属性约简与二元关系属性约简之间的联系,具有理论和实际的双重意义.     

概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。