利用高吸水树脂优化3个中学化学实验*

尝试利用高吸水树脂对“酸碱中和反应、碳酸钠和碳酸氢钠分别与稀盐酸反应、探究分子运动现象”这3个实验进行创新改进,充分利用了高吸水树脂特殊的结构作用,使3个实验的现象更加显著。改进实验操作简便,高效简洁,值得推广到一线化学课堂的演示实验或学生分组实验。     

“功能涂料”课程的教学改革:打造趣味性、互动性和挑战性的课堂*

本着培养涂料行业精英人才的宗旨,针对涂料行业对人才需求的特点,结合多年教学经验,从教材的选择、教学内容设置、教学方法改进以及考核方法改革等4个方面探索了“功能涂料”课程的教学方法改革与课程实践。通过自编教材,精心设置授课内容,将科研成果、前沿知识、生活场景、新闻事件与书本知识相结合,提高课堂的趣味性;通过讨论法和交换式互动上课来加强课堂的互动性;通过过程性评价提高课程的学业挑战度。通过教学改革,本课程的选课率和出勤率得到了大幅提高,学生对涂料的兴趣明显增加,毕业后选择进入涂料领域工作的学生也越来越多。     

基于改进免疫遗传算法的近红外光谱变量选择方法

该文在免疫遗传算法（IGA）的基础上,提出一种改进免疫遗传算法（iIGA）用于近红外光谱波长变量的选择。该算法舍去了原算法中固定抗体相似度阈值的思想,取而代之的是抗体相似度阈值自适应,同时引入精英保留策略和贪心算法思想,使得算法朝着正确的方向进行局部性探优。将该算法在玉米的淀粉和蛋白质含量数据集上进行实验测试,建立偏最小二乘（PLS）分析模型,并与IGA、遗传算法（GA）以及全谱方法进行了对比。结果表明,在玉米淀粉含量的预测上,iIGA相较于原IGA算法,预测集均方根误差（RMSEP）从0.312 0降至0.298 0,预测集预测精度提升4.5%;在玉米蛋白质含量的预测上,RMSEP从0.124 4降至0.110 3,预测集预测精度提升11.3%。分别对预测淀粉和蛋白质模型的RMSEP值进行显著性检验,F值分别为165.22和182.05,P值分别为9.5 × 10－23和4.5 × 10－24,P值均小于0.05,因此,iIGA能显著提升模型预测精度。     

稀土安全评价:集成算法改进与实证

稀土作为我国战略性矿产资源,其安全问题一直是政府和学术界关注与研究的重要课题.建立了稀土安全的概念框架与评价体系,针对传统AHP中九标度法的不足,基于熵值法、加速遗传算法及扩充标度值的层次分析法,提出了一种改进的层次分析法(EV-AGA-EAHP),通过集成模糊C-均值聚类算法和模糊综合评价法,研究提出了一种模糊综合集成评价方法(EV-AGA-EAHP-FCM-FIJ),给出了集成算法及步骤,对2001-2013年我国稀土安全水平进行了评价,提出了保障我国稀土安全的建议.     

关于二段直线法的改进与理论推导

为了解决利用甲型水驱特征曲线预测高含水期开发指标时存在较大误差的问题,利用高含水期相对渗透率比与含水饱和度关系曲线近似呈直线的特点,对相渗比曲线的高含水弯折段进行了线性拟合;基于得到的直线方程,结合相关油藏工程理论,验证了甲型水驱特征曲线在高含水开发期会发生偏折,且偏折后的线呈直线,并推导了第二直线段的方程.利用实际相渗曲线以及生产数据,得到了第二直线段的方程,并预测了开发指标,其与实际生产数据的年平均误差控制在了0.11%以内,精度较高,比直接应用甲型水驱特征曲线进行指标预测的结果更好.     

半参数线性混合效应模型的联合变量选择

多数基于线性混合效应模型的变量选择方法分阶段对固定效应和随机效应进行选择,方法繁琐、易产生模型偏差,且大部分非参数和半参数的线性混合效应模型只涉及非参数部分的光滑度或者固定效应的选择,并未涉及非参变量或随机效应的选择。本文用B样条函数逼近非参数函数部分,从而把半参数线性混合效应模型转化为带逼近误差的线性混合效应模型。对随机效应的协方差矩阵采用改进的乔里斯基分解并重新参数化线性混合效应模型,接着对该模型的极大似然函数施加集群ALASSO惩罚和ALASSO惩罚两类惩罚,该法能实现非参数变量、固定效应和随机效应的联合变量选择,基于该法得出的估计量也满足相合性、稀疏性和Oracle性质。文章最后做了个数值模拟,模拟结果表明,本文提出的估计方法在变量选择的准确性、参数估计的精度两个方面均表现较好。     

磷矿及磷肥中氧化钙测定方法改进

为了解决磷矿及磷肥中氧化钙酸溶不完全和消除测定过程中磷酸根、镁、铁等的干扰,对磷矿和磷肥中氧化钙的测定方法进行改进。对不同酸溶解体系选择、酸用量、加热时间、干扰掩蔽实验、pH值等条件进行实验,确定采用10 mL王水、3 mL氢氟酸分解试样,加入2 mL盐酸溶解盐类,加入10 mL糊精和5 mL三乙醇胺溶液掩蔽Mg^2+、Fe^3+、PO4^3-、Al^3+的干扰,无需过滤,在pH≈7时预加EDTA至溶液清亮,再加入KOH调节溶液pH>13,加入适量的钙黄绿素指示剂,用EDTA溶液滴定至绿色荧光消失,测定磷矿和磷肥中氧化钙。实验结果表明,三个磷矿石标准样品和磷肥监控样氧化钙测定的相对标准偏差(RSD,n=11)为0.21%~1.1%。实际磷矿和磷肥样品中氧化钙测定值与国家标准方法测定结果一致。     

低功率超声增强碘帕醇氯氧化的效果和路径

研究了低功率超声(US, <38 W)对NaClO氧化非离子型碘代X射线造影剂—碘帕醇(IPM)的增强作用及机理, 考察了NaClO添加浓度和超声功率的影响, 分析并计算了体系中的主要活性物种及其贡献. 采用高效液相色谱/串联质谱(HPLC/MS/MS)对降解产物进行分析, 推测IPM的降解路径. 结果表明, 低功率US显著增强了NaClO对IPM的氧化效果, 在25 ℃, pH=5.8, NaClO浓度为0.12 mmol/L条件下, 10 mg/L IPM在60 min的降解率达到85.8%. 其中NaClO氧化、 HO·和活性氯自由基(RCSs)是US/NaClO增强IPM降解的主要原因, 自由基分析计算它们的贡献率分别为15.82%, 4.65%和79.53%. NaClO浓度在0~0.24 mmol/L范围内, IPM的降解率随NaClO浓度升高而增加, 60 min后降解率由4.75%增加到91.12%; 超声功率为28.5 W, 降解率达到最高. 在 15~45 ℃温度范围内, IPM的降解过程符合表观一级反应动力学, 反应活化能(E_a)为59.03 kJ/mol. HPLC/MS/MS共检测出5种中间产物, 结合密度泛函理论(DFT)计算结果, 初步推测了IPM在US/NaClO体系中的降解途径和机理.     

基于噪声模型变换的子光斑质心提取方法

受天光背景、大气湍流强度、信标光回光特性和探测器噪声等因素影响,夏克-哈特曼波前传感器子孔径光斑常存在强度分布不均匀和低信噪比的情况,故子孔径内光斑质心定位不准且波前探测精度下降。提出了一种基于噪声模型变换的子孔径光斑质心提取方法,采用方差稳定变换（VST）将探测引入的泊松-高斯噪声转换为高斯噪声,进一步基于残差反馈优化BM3D策略实现低信噪比子孔径图像的高效去噪。结果显示：所提方法可有效提取低信噪比夏克-哈特曼波前传感器光斑阵列图像中的光斑信号数据,提高了子孔径光斑的质心定位精度和稳定性;相比于传统自适应阈值法等方法,所提方法在子光斑图像峰值信噪比低于6时,可以提升波前复原精度2倍以上。     

基于SG-CARS-IBP的圣女果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测

圣女果可溶性固形物(SSC)含量对圣女果内部品质影响至关重要,但基于高光谱成像及介电性质特征的SSC检测技术存在局限性,且目前鲜见圣女果SSC无损检测模型。为实现圣女果SSC的无损检测,提出基于圣女果可见/近红外光谱特征的SCC预测模型构建,及改进的BP神经网络算法研究,以期解决圣女果内部品质的快速无损检测。以圣女果为研究对象,试验样本188个,将其划分为训练集150个和测试集38个,采用可见/近红外光谱采集系统获取350～1 000 nm范围内的圣女果表面反射强度,经光谱校正得样本反射率,为增强信噪比,截取481.15～800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段进行分析。通过对比三种预处理模型,对有效波段进行SG平滑(Savitzky-Golay Smoothing)预处理,建立BP神经网络预测模型,测试集决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)分别为0.578 5和0.563 9;在此基础上,对BP神经网络的网络结构进行改进,寻求BP神经网络最优预测结构,计算输出层与期望值间误差,调整网络结构参数,将隐含层学习率和神经元个数分别设置为0.01和5,建立改进...