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。     

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。     

锐钛矿型TiO2担载的Pd催化剂用于乙炔选择加氢的催化性能及其表征

Anatase TiO₂ nanospindles containing 89% exposed {101} facets (TiO₂-101) and nanosheets with 77% exposed {001} facets (TiO₂-001) were hydrothermally synthesized and used as supports for Pd catalysts. The effects of the TiO₂ materials on the catalytic performance of Pd/TiO₂-101 and Pd/TiO₂-001 catalysts were investigated in the selective hydrogenation of acetylene to polymer-grade ethylene. The Pd/TiO₂-101 catalyst exhibited enhanced performance in terms of acetylene conversion and ethylene yield. To understand these effects, the catalysts were characterized by H₂ temperature-programmed desorption (H₂-TPD), H₂ temperatureprogrammed reduction (H₂-TPR), transmission electron microscopy (TEM), pulse CO chemisorption, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and thermogravimetric analysis (TGA). The TEM and CO chemisorption results confirmed that Pd nanoparticles (NPs) on the TiO₂-101 support had a smaller average particle size (1.53 nm) and a higher dispersion (15.95%) than those on the TiO₂-001 support (average particle size of 4.36 nm and dispersion of 9.06%). The smaller particle size and higher dispersion of Pd on the Pd/TiO₂-101 catalyst provided more reaction active sites, which contributed to the improved catalytic activity of this supported catalyst.     

轨形Gromov-Witten不变量沿光滑点的加权涨开公式

本文考虑,当一个紧辛轨形群胚(X,ω)沿着光滑点作加权涨开时,它的形如<α_1,…,α_m,[pt]>_(g,A)~X的轨形Gromov-Witten不变量的变化公式,其中[pt]∈H_(dR)~(2n)(X)是生成元,dimX=2n.我们证明了对于非零A∈H_2(|X|,Z),<α_1,…,α_m,[pt]>_(g,A)~X={_(g_1,pl(A)-e’)~xdimX=4,g≥0,∑((-1)g_1·2)/(2g_1+2)!_(g_2,pl(A)-e’)~xdimX=6,g≥0,_(g_1,pl(A)-e’)~xdimX≥8,g=0其中x是X沿一光滑点的权α=(α_1,…,α_n)的加权涨开,且α_1≥α_i,2≤i≤n.     

具任意次非线性项的Camassa-Holm方程的双孤子新解

给出辅助方程、函数变换与变量分离解相结合的方法,构造了具任意次非线性项的Camassa-Holm方程的双孤子和双周期新解.首先,通过两个辅助方程、函数变换与变量分离解,将具任意次非线性项的Camassa-Holm方程的求解问题转化为非线性代数方程的求解问题.然后,借助符号计算系统Mathematica求出该方程组的解,并用辅助方程的相关结论,构造了双周期解和双孤子新解.     

具有缺失数据的Eichhorn模型

为了解决在Eichhorn乘法扰动模型中存在的项目无回答问题,对敏感变量总体均值在辅助变量总体均值已知与未知条件下提出了比率插补方法.理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.     

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。     

改进的强相关数据的变量选择方法

针对高维强相关数据的变量选择问题,本文提出了改进的变量选择方法.该方法先利用自适应弹性网方法(Aenet)在原始的强相关数据上建立模型,选出对响应变量起重要作用的群组变量和独立变量;再通过偏最小二乘方法(PLS)对选出的变量作模型估计;最后,将两种方法得到的估计系数做线性组合,并以此系数来建立回归模型.新模型具有精度高、解释性好的优点,数值实验验证了该方法的有效性.     

Mo的引入方式对CeO2脱硝性能的影响

固定源排放的氮氧化物(NOx)导致了严重的环境污染问题,NH3选择性催化还原(NH3-SCR)被认为是目前控制NOx排放的最有效技术,已广泛应用于电力行业的烟气排放治理.然而,我国非电行业的NOx减排仍然面临着重大挑战,因为其排放的废气温度通常低于300oC,且含有一定量的SO2,传统的钒基SCR催化剂因活性温度(300～400oC)较高而无法有效发挥作用.因此,亟待开发新型的高效低温SCR催化剂.铈基催化剂由于氧化铈(CeO2)的优异储氧能力(OSC)和良好的氧化还原能力而显示出较好的低温(80～300oC)脱硝性能,如Mn-Ce,W-Ce,Ta-Ce,Cu-Ce和Nb-Ce等.但这些铈基催化剂易被烟气中的SO2毒化而导致催化活性降低.因此,提高铈基SCR催化剂抗硫中毒能力是其产业化应用的关键.已有研究发现,通过构筑结构保护层或添加另一种金属来保护活性组分是提高SCR催化剂抗硫性能的一种可行策略.氧化钼(MoO3)通常被用做传统V2O5/TiO2催化剂的促进剂以提高其水热稳定性和表面酸性.研究表明,在V/Ti催化剂中引入钼物种不仅可以提高其SCR活性,而且提高了V/Ti催化剂的抗SO2性能,这是由于VMo/Ti表面较少的V–O–V键削弱了对SO2的氧化作用.Tang等开发了一种Fe2O3/MoO3纳米片催化剂,显示出比纯Fe2O3更好的抗SO2能力,主要是由于层状结构的MoO3能阻止NH4+在硫酸氢铵中的沉积.目前关于Mo的引入方式即催化剂的制备方法对铈基催化剂物化性能和NH3-SCR催化性能(特别是抗SO2能力)的影响的研究还比较少.本文分别采用浸渍法和沉淀法在CeO2中引入钼物种,制备了Mo-CeO2和MoCe-cp催化剂来探究制备方法对MoCe催化剂的脱硝性能及抗SO2中毒能力的影响.结果表明,引入Mo可以显著地提高CeO2的低温脱硝性能,其中Mo-CeO2催化剂在150 oC即可达到80％以上的脱硝效率,同时抗SO2中毒性能也得到了显著提高.对催化剂结构、氧化还原能力、表面酸度和反应物分子的吸附脱附性质进行了表征,并与MoCe催化剂脱硝性能和抗硫性能相关联.结果表明,Mo-CeO2和MoCe-cp催化剂的物理化学性质和脱硝性能有明显区别.首先,Mo-CeO2中的钼物种主要存在于CeO2表面,而MoCe-cp中的钼物种主要存在于CeO2体相,其为Mo-CeO2表面带来大量的Br?nsted酸位并抑制了硝酸盐的吸附,促使NH3-SCR反应按照Eley-Rideal机理进行,进而表现出优于MoCe-cp的低温活性.其次,Mo-CeO2表面更多的Mo物种抑制了SO2的吸附,从而使Mo-CeO2表现出更好的抗SO2性能.本文为具有实际应用前景的铈基NH3-SCR催化剂的设计提供了参考.     

结构突变时间序列的贝叶斯单位根检验

在贝叶斯框架下检验含有多个均值与趋势双突变点的时间序列的平稳性。引入标号随机变量表示观测值所处的位置,运用贝叶斯因子模型选择的方法判断结构变点数目,对待检参数的先验设定为混合分布,采用可信区间检验序列是否存在单位根,并用蒙特卡罗模拟验证该方法的有效性,且以中国居民消费价格指数为对象进行实证研究,进一步印证了贝叶斯单位根检验在结构突变时间序列单位根检验中的优越性。研究发现:判断序列是否存在单位根时,不能忽视结构突变问题,否则会产生误判;先验设定对单位根检验影响较大,混合先验优于单一先验;中国居民价格消费指数序列在不考虑结构突变时是不平稳的,若考虑结构突变则该序列平稳;贝叶斯单位根检验克服了经典方法在有限样本单位根检验时存在有偏的问题,提高了单位根检验的功效。