考虑制动力影响的大型客车舒适性分析

利用有限元法和动力平衡原理,建立了具有层间接触的沥青路面和13个自由度的大型客车人体三维模型。以不平顺作为激励,随机模拟车流分布,在不同制动情况下,从时域和频域两方面分析人-车-路耦合振动下车辆和人体的动力响应。时域分析采用客观评价标准和主观烦恼率相结合的方法,频域分析考虑人体共振、人的心理和生理因素。结果表明:随着制动力增大,人体的竖向加速度幅值不变,俯仰、侧倾加速度幅值都增大,但是俯仰加速度增幅远大于侧倾加速度的情况,人的舒适性变差,烦恼率增高;在紧急制动时,主频段对人体共振、心理和生理产生的影响很小,但是次主频段与人体某些器官固有频段重合,对人体共振、心理和生理产生的影响是不容忽视的。     

基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中，用户能准确识别数据类别，但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别，为此，提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度，引入数据的顺序信息，为降低标记难度，提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法，用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证，将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类，算法的分类结果模型一致度达近98%，验证了方法的有效性。     

STEAM教育跨学科思维评价研究——基于化学师范生的实证分析

跨学科思维是个体在解决复杂问题时,基于学科知识间的内在联系寻找问题解决方案的思维方式。基于SOLO分类理论和STEM教育的“融合斜面”构建跨学科思维评价框架,采用NVivo12分析软件依据“STEAM金字塔结构框架”对93位化学师范生的STEAM项目的任务分解资料进行编码和统计,分析化学师范生跨学科思维发展水平。以期为进一步寻求化学师范生跨学科思维高水平发展的策略提供参考。     

色谱柱分类数据库用于指导天然药物化学对照品色谱纯度测定时色谱柱理性选择

由于中药化学对照品多数来源于动植物药材,很容易混有结构类似物,故有机杂质测定是可能影响其化学对照品赋值准确性的关键风险因素。中药化学对照品的有机杂质测定通常采用药典收载或文献报道的高效液相色谱法,这些方法通常仅规定“以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂”,无适宜色谱柱的品牌信息,或者实验室无文献所用的色谱柱品牌,而目前市场上已有800多种品牌的C₁₈柱,生产工艺的不同导致不同品牌C₁₈柱的选择性有差异,甚至差异显著。这很容易出现由于色谱柱选择不适宜而导致测定结果不准确的风险。该文采用国外色谱柱分类数据库指导对照品纯度考察时色谱柱的理性选择,尽可能减少色谱柱盲选可能导致的纯度结果不准确的风险。首先,用数据库挑选2根选择性差异显著的色谱柱（选择性因子F≥6）进行平行实验,以尽可能反映采用不同品牌色谱柱可能出现的分离效果差异。如果这2根色谱柱的分离效果及纯度测定结果无显著性差异,则可以交叉验证该对照品纯度测定的准确性。否则需要从数据库中选择另外1根与之前试验中分离效果更好、选择性相似的色谱柱进行纯度结果验证。在N-反式-p-对香豆酰基酪胺和表儿茶素没食子酸酯首批对照品的纯度考察中,使用了上述策略并验证了其有效性和科学性,计划推广应用至更多的中药化学对照品,特别当其可能含碱性或弱酸性化合物时,更应该尝试采用本文推荐的色谱柱选择策略交叉验证其纯度测定结果的准确性。     

无溶剂研磨合成双核席夫碱配合物及多组分自分类行为

利用手动研磨法在无溶剂条件下通过1,4-二(咪唑-2-甲醛)丁烷(A)、2,4-二亚甲基-二(咪唑-2-甲醛)-三甲基苯(B)、2,5-二亚甲基-二(咪唑-2-甲醛)-对-二甲苯(C)中的任一组分与N-乙基乙二胺(D)和三氟甲磺酸亚铁组装合成3个Fe(Ⅱ)席夫碱配合物1、2和3。X射线单晶衍射表明,配合物1结晶于空间群Cmca,2和3结晶于空间群P21/c。1~3中每个Fe(Ⅱ)与配体中6个氮原子配位形成变形八面体FeN_6配位环境;每个双臂六齿配体螯合2个亚铁离子,而每个亚铁离子被2条配体包裹形成Fe_2L_2型双核配合物。基于以上配合物的合成,我们详细研究了混合多组分间的固态自分类行为。研究表明,多组分[D+A+B+Fe~(2+)]或[D+A+C+Fe~(2+)]发生自恋型自分类;而多组分[D+B+C+Fe~(2+)]发生群体型自分类,形成了一个由2个不同类型配体构筑的Fe2LL′杂配型配合物4,同时X射线单晶衍射确证了4的结构。此外,通过与溶液中自分类的对比,我们发现该体系固态自分类表现出更为高效的特点。     

支持向量机结台主成分分析辅助激光诱导击穿光谱技术识别鲜肉品种

为提高激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)对鲜肉品种的识别率,采用支持向量机结合主成分分析算法辅助LIBS技术对鲜肉品种进行识别.对鲜肉切片用载玻片压平,采用LIBS技术对鲜肉组织(猪肉、牛肉和鸡肉)表面进行光谱数据的采集,每种鲜肉采集150幅光谱并进行随机排列,取前75幅光谱作为训练集建立模型,后75幅作为测试集测试建模结果.研究选取K、Ca、Na、Mg、Al、H、O等元素的49条归一化谱线数据进行主成分分析,并用所得数据建立支持向量机分类模型.结果表明,通过主成分分析降维,输入变量从49个优化减少到18个,模型建模速度从88.91 s降至55.52 s,提高了支持向量机的建模效率;并使预测集的平均识别率提高到89.11%.本研究为激光诱导击穿光谱技术在鲜肉品种快速分类领域提供了方法和数据参考.     

轨道结构随机场模型与车辆-轨道耦合随机动力分析

将轨道结构视为一个参数随机系统,提出并建立了轨道结构的随机场模型.利用车辆-轨道耦合动力学的基本方法,将轨道系统有限单元模型与多刚体车辆模型相结合,建立了考虑铁路线路参数空-时随机变化的车辆-轨道动力计算模型.算例表明:所提出的方法较为可靠且高效;线路参数随机性对车辆-轨道系统的动力响应有明显的影响,随线路参数离散程度的增加,可能造成行车不安全、轨道损伤加剧等一些问题.     

基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法

针对烟草化学成分与卷烟制品香级之间确定的数学模型难以建立的问题.提出了一种基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法.方法首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.对比实验结果表明,算法在分类准确度上具有较大的优势,证明了算法的有效性·从而为烟草的香级分类提供了可靠依据.