基于打洞函数法的BP神经网络水文预报方法

BP神经网络是目前水文预报中应用较为广泛的方法,但存在收敛速度慢、
易陷入局部最优的缺陷.由此提出了基于全局优化打洞函数法的水文预报方法,把打洞函数法和BP神经网络相结合,
利用打洞函数使BP算法跳出当前局部极小点,得到一个函数值更小的极小点,循环运算直至找到全局极小点.
实验表明该水文预报方法能够提高预报精度,显示了良好的适用性.     

高效液相色谱-串联质谱法测定水果中残留的烯唑醇

建立了水果中烯唑醇残留量的高效液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）测定方法。样品采用丙酮-正己烷液液振荡提取,经分散固相萃取（DSPE）净化后,采用ODS-C18柱为分离柱,以乙腈-0.1％甲酸溶液为流动相,采用液相色谱-串联质谱(ESI)多反应监测（MRM）正离子模式测定,外标法定量。烯唑醇在0.002～0.2 mg//L质量浓度范围内线性关系良好,方法定量下限（LOQ）为0.001 mg/kg。在0.005～0.1 mg/kg之间的3个添加浓度水平下,添加回收率为78.8 %~108.0 %,相对标     

激光诱导击穿光谱的自组织特征映射结合相关判别对天然地质样品分类方法研究

激光诱导击穿光谱技术具有微损、原位、快速分析的特点,在样品分类识别、成分分析等领域有广阔的应用前景。为探索该技术在天然地质样品识别应用的可行性,提出了一种自组织特征映射神经网络结合相关判别对天然地质样品LIBS光谱分类识别的方法。为减小全谱中背景噪声等不相关数据干扰、降低计算量,在元素谱线归属的基础上进行了特征谱线提取,实现了高维光谱数据的降维。以特征谱数据为输入建立网络训练模型,得到具有输入样本特征的权向量,通过权向量与待测样本进行相关分析可以实现样品分类。对16种天然地质样品的分类算法实验证明,在全谱、主成分降维和特征谱段三种数据处理方法中,特征谱的降维和提取LIBS数据主特征效果最优。改进的SOM网络结合相关判别算法比支持向量机方法和直接应用SOM网络方法的分类准确度更高,初步证实了该方法的有效性。     

采用超连续谱激光的双光束光纤光阱实验

以超连续谱激光器作为捕获光源,首次提出并搭建了超连续谱双光束光纤光阱实验系统,实现了聚苯乙烯微球的捕获和操控。通过改变光纤端面间隔和调整捕获光功率的方式精确控制微球的位置,采用CCD图像分析方法实现了微球位置的精确测量。对微球受限布朗运动下的位置变化进行傅里叶变换,计算得到功率谱,与理论功率谱函数拟合后求出了其光阱刚度。结果表明,捕获光束的功率为28 mW时,光阱刚度达到1.3×10-6N/m,高于相同实验条件下单波长光纤光阱的刚度。与传统采用单色光作为捕获光源的光镊系统不同,超连续谱双光束光阱系统利用其宽谱优势,通过研究被捕获微粒的散射光谱信息可获取其尺寸、折射率等物理特征参数。     

新型DPA类似物的合成及其对结核杆菌H37 Rv的抑菌性能

以D-阿拉伯构型的双环\[3.1.0\]己基胺和脂质醛为原料,通过还原胺化合成了6个新的癸异戊烯磷酰基-β-D-阿拉伯呋喃糖（DPA）类似物,其结构经¹H NMR、 ¹³C NMR和HR-MS(ESI)表征。利用MTT法检测了化合物对结核杆菌H37Rv的抑菌性能。结果显示化合物在1 mg·mL^-1时没有明显抑菌活性。     

基于FTM方法的二维Kelvin-Helmholtz不稳定性数值模拟

使用界面跟踪法FTM(Front Tracking Method)对二维不混溶、不可压缩流体的K-H(Kelvin-Helmholtz)不稳定性进行数值模拟。研究表明,速度梯度层越厚,界面在水平分量中移动越快,卷起越少;初始水平速度差越大,界面卷起越多,内扰动增长速度越快,K-H不稳定性的特征形式更加明显;此外,在Neumann边界条件(即无滑移边界条件)下界面的扰动发展得比Dirichlet边界条件(即对称边界条件)下的扰动快。由于Dirichlet边界中的边界层,在开始时刻涡量扩展到两侧,影响了K-H不稳定性的生长速率;而在Neumann边界条件下涡量由于初始水平速度差,在界面中心聚集。最后,研究了不同边界条件下各种理查德森数对K-H不稳定性的影响。     

Er,Yb：(LaLu)2O3透明陶瓷制备及上转换发光性能

采用柠檬酸燃烧法制备Er,Yb：（LaLu）₂O₃陶瓷粉体,用X射线衍射对其进行了物相鉴定,研究表明1 000℃时已经得到纯相的（LaLu）₂O₃。采用冷等静压-真空烧结法制备了Er,Yb：（LaLu）₂O₃和Er：（LaLu）₂O₃陶瓷,对陶瓷的结构和光谱性能进行了详细的研究,研究发现掺杂5% Yb³⁺和10% La³⁺样品的上转换发光强度与未掺Yb³⁺、La³⁺样品相比明显增大,根据上转换光谱显示较强发射峰位于564 nm和661 nm处,对应Er³⁺的⁴S_3/2（²H_11/2）→⁴I_15/2能级跃迁和⁴F_9/2→⁴I_15/2能级跃迁,并讨论了Er³⁺-Yb³⁺的能量传递过程及其上转换发光机制。     

气泡在内置交错矩形肋管道中自由上升的FTM直接数值模拟

采用直接数值模拟的FTM（Front-Tracking Method）方法研究在重力作用下单气泡在竖直内置矩形肋管内的自由上升.选择矩形肋的肋高、肋距与方管宽度的比值作为管道几何特征值,用莫顿数作为流体特征参数,分析不同肋高、肋距及莫顿数情况下的气泡自由上升,研究不同几何特征及流体参数对气泡运动轨迹的影响.研究表明：在矩形肋片的影响下气泡上升时形状不对称,存在水平方向位移,表现为"蛇形"上升.这种现象与管道几何结构及气泡周围流体性质有关,肋高越大,现象越明显;气泡周围流体的粘度越小,水平方向位移越大.     

Simulation research on effect of magnetic nanoparticles on physical process of magneto–acoustic tomography with magnetic induction

Magneto–acoustic tomography with magnetic induction(MAT-MI) is a multiphysics coupled imaging technique that is combined with electrical impedance tomography and ultrasound imaging. In order to study the influence of adding magnetic nanoparticles as a contrast agent for MAT-MI on its physical process, firstly, we analyze and compare the electromagnetic and acoustical properties of MAT-MI theoretically before and after adding magnetic nanoparticles, and then construct a two-dimensional(2 D) planar model. Under the guidance of space-time separation theory, we determine the reasonable simulation conditions and solve the electromagnetic field and sound field physical processes in the two modes by using the finite element method. The magnetic flux density, sound pressure distribution, and related one-dimensional(1 D), 2 D, and three-dimensional(3 D) images are obtained. Finally, we make a qualitative and quantitative analysis based on the theoretical and simulation results. The research results show that the peak time of the time item separated from the sound source has a corresponding relationship with the peak time of the sound pressure signal. At this moment, MAMPTMI produces larger sound pressure signals, and the sound pressure distribution of the MAMPT-MI is more uniform, which facilitates the detection and completion of sound source reconstruction. The research results may lay the foundation for the MAT-MI of magnetically responsive nanoparticle in subsequent experiments and even clinical applications.     

一种基于高斯混合模型的改进EM算法研究

针对传统EM算法存在估计参数不具有最优性,以及在参数估计中需要人工参与等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进EM算法。采用无人工参与的无监督思想,获取高斯混合模型对直方图拟合的最优参数组合。实验表明,该算法不仅能够快速地估计模型参量,而且能够给出最优参数,并在图像增强中使细节更明显,对比度更适中。