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1.
文章对合作博弈理论进行了研究,结合比例分配以及联盟形成过程,提出了比例分离解的概念.该解首先利用给定权重,基于回报率递减划分大联盟,得到了大联盟的适配划分,随后由适配划分确定的加入顺序对划分联盟的边际贡献按比例分配.然后,基于最高回报一致性对比例分离解的公理刻画进行了研究,得到了3个刻画定理.最后,将新的解概念应用到区域经济一体化问题中,建立了经济协同博弈模型,并以长三角地区为例,分析了该区域经济协同发展的贡献情况和发展规划. 相似文献
2.
4.
鄢雨中陈蕾张国文 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(5):477
以大豆分离蛋白(SPI)与芹菜素(API)为研究对象,通过采用荧光光谱法、紫外-可见吸收光谱法和圆二色光谱法并结合分子模拟技术研究芹菜素与大豆分离蛋白之间的相互作用。荧光滴定结果表明,芹菜素对大豆分离蛋白的荧光有较强的猝灭作用,为静态猝灭机制。获得的热力学参数熵变与焓变均为负值,表明芹菜素与大豆分离蛋白间的相互作用力主要为氢键和范德华力。同步荧光实验表明,芹菜素与大豆分离蛋白结合导致酪氨酸残基周围微环境疏水性增加和色氨酸残基周围微环境极性增加。三维荧光光谱和圆二色光谱实验表明,芹菜素与大豆分离蛋白作用使得蛋白质多肽链部分伸展,蛋白质表面疏水性下降,巯基含量增加,进一步的分子模拟显示芹菜素分子分别插入到大豆分离蛋白的SPI-7s和SPI-11s的疏水空腔中,与LEU226,GLN77,THR75,HIS76,ASN74以及THR353,THR328,MET329,LEU354,ASP342,LYS113,THR358,LYS330等氨基酸残基发生相互作用,并与HIS76,ANS74以及ARG340,LYS330,THR358,THR328和SER339氨基酸残基形成氢键。 相似文献
5.
多孔有机笼(POCs)是具有一类内在的、客体可及的空腔的离散分子,是一类独特的微孔材料。本文根据席夫碱反应原理,用(1R,2R)-二氨基环己烷和3,3′,5,5′-四醛基-4,4′-联苯二酚缩合成一种孔径均匀、高比表面积、热化学稳定性良好的棱柱形手性多孔有机笼(POCs)。采用核磁共振氢谱仪、红外光谱、热重分析和扫描电子显微镜对该材料进行表征。将该材料溶解在二氯甲烷中,用动态涂覆法将溶液均匀地涂覆在石英毛细管内壁上,制成毛细管电色谱柱。结果表明,该手性电色谱柱不仅能拆分氧氟沙星、特罗格尔碱、2-氨基-1-丁醇和1-苯基-1-戊醇4种手性药物,还能拆分o,m,p-甲苯胺和o,m,p-氯苯胺2种位置异构体,说明该手性柱具有良好的手性分离能力。通过研究氧氟沙星、特罗格尔碱、2-氨基-1-丁醇和1-苯基-1-戊醇的最佳拆分条件,得出电压、缓冲溶液浓度和pH值对组分分离度有显著影响,其中,氧氟沙星、特罗格尔碱、2-氨基-1-丁醇的最优分离电压均为15 kV, 1-苯基-1-戊醇的最佳分离电压为17 kV;氧氟沙星、特罗格尔碱、2-氨基-1-丁醇、1-苯基-1-戊醇的最佳缓冲液浓度均为0.100 ... 相似文献
6.
提出一种在自由环境中可以进行模式识别的水声成像方法。利用角域滤波将空间不同入射方向的平面波在阵元域中进行分离,在成像扇面内按要求设计一系列角域带通滤波器,这些滤波器的输出就是从角通带内入射的平面波在阵元域中的快拍数据,可以实现要求输入为阵元域特性数据的目标识别和底质分类等专用的模式识别算法,角域滤波器输出的平面波快拍数据的幅度作为像素值进行水声成像。采用角域滤波的方法可以进行水声成像得到所需要的声图,并且每个像素对应着相应点目标远场平面波入射到接收阵时所产生的快拍数据。仿真和实验数据处理结果表明,采用角域滤波和利用常规波束形成所得到的声图是一样的,并且两种成像方法具有相同的稳健性。 相似文献
8.
大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向. 相似文献
9.