基于神经网络的三维宽场显微图像复原研究

提出一种利用BP神经网络进行三维宽场显微图像复原的非线性映射方法，将三维图像转化为二维图像进行处理，利用神经网络的学习能力，通过训练，建立含有散焦信息的二维模糊图像与二维清晰图像之间的映射关系，然后对切片堆叠进行逐幅复原，从而实现显微图像的三维复原.得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了很好的效果.由于采用小规模神经网络，训练时间短，计算量小，使实时复原成为可能.     

线性均衡约束最优化的一个广义投影强次可行方向法

本文讨论带线性均衡约束最优化问题,首先利用摄动技术和一个互补函数将问题等价转化为一般约束最优化问题,然后结合广义投影技术和强次可行方向法思想,建立了问题的一个新算法.算法在迭代过程中保证搜索方向不为零,从而使得每次迭代只需计算一次广义投影.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,并对算法进行了初步的数值试验.     

标度系统一致性矩阵容量的计算方法

本文研究正互反矩阵的变换性质 ,提出一种保持正互反矩阵一致性程度的等价分类 ,为计算各种标度系统下的一致矩阵容量提供了计算方法     

变量有广义界线性规划的直接对偶单纯形法

本文讨论变量有广义界线性规划问题借助标准形线性规划同单纯形法技术，建立问题的一个直接对偶单纯形法。分析了方法的性质，给出了初始对偶可行基的计算方法，并用实例说明方法的具体操作。     

网络图在产品配送中的应用

面对多样化的市场需求，企业的销售渠道也变得异常复杂，利用网络图可以简化实际问题，并能形象地描述它。本根据网络知识建立了产品分销模型，探求企业在市场需求固定和随机时的最优收益。最后，章还进行实例验算，并做出相应的结果分析。     

关于E-凸函数及E-凸规划几个错误结论的修正

本文研究Youness在1999年建立的有关E凸函数和E规划的结论.利用E凸函数和E凸规划的基本性质和优化分析技术,获得了有关E凸函数E凸规划的几个错误结论的修正..     

La对选择性加氢催化剂Co/γ-Al2O3的改性研究

应用XPS、DTG、DTA和XRD技术，分析了La提高催化剂Co-La／γ-Al2O3活性的原因．加入La后，XPS分析得出，Co2p在催化剂表层含量是未加前的1．65倍；DTG和DTA表征显示，La对催化剂的热效应影响很小；XRD分析表明，La的加入提高了Co3O4的分散度．     

流动注射不可逆双安培法测定对乙酰氨基酚

对乙酰氨基酚(ACOP,扑热息痛)是一种常见的解热镇痛药,其含量测定对于研究药物的药理作用、临床疗效、合理用药、开发资源、质量控制等具有重要意义。目前的测定方法主要是国家药品标准中的紫外分光光度法[1]以及重氮化法[2],高效液相色谱法(HPLC)[3],气相色谱法(GC)[4],毛细管     

新型蒈酸基双酰肼化合物的合成及其生物活性

先将3-蒈烯分子中的碳碳双键氧化开环制得蒈酮酸，再将羰基还原成亚甲基得到蒈酸，酰氯化后与系列酰肼发生N-酰化反应合成了14个新型蒈酸基双酰肼化合物(5a～5n)，其结构经UV-Vis、¹H NMR、¹³C NMR、 FT-IR和MS(ESI)表征，并测试了目标化合物的抑菌和除草活性。结果显示：在用药量为50 μg·mL^-1时，目标化合物对花生褐斑病菌、小麦赤霉病菌、黄瓜枯萎病菌、苹果轮纹病菌、番茄早疫病菌、玉米小斑病菌、西瓜炭疽病菌以及水稻纹枯病菌等8种植物病原菌具有一定的抑制活性，其中化合物蒈酸基α-噻吩甲酰肼5f（R=α-thiophene）对苹果轮纹病菌的抑制率达85.0%，优于阳性对照百菌清。在用药量为100 μg·mL^-1时，化合物蒈酸基3′,4′-二甲氧基苯甲酰肼5j(R=3′,4′-OMe-Ph)、蒈酸基-m-甲氧基苯甲酰肼5d(R=m-OMe-Ph)、蒈酸基-m-甲基苯甲酰肼5b(R=m-Me-Ph)和蒈酸基苯甲酰肼5a(R=Ph)对油菜胚根生长的抑制率分别为88.5%、 86.1%、 85.1%和82.6%（均为A级活性水平），优于阳性对照丙炔氟草胺。     

甲壳素铁卟啉制备及其催化空气氧化环己烷研究

首次采用甲壳素和四苯基铁卟啉制备高分子金属卟啉固载物 甲壳素四苯基铁卟啉 ,并用电镜 ,紫外和红外光谱技术对它进行表征 ,测定了铁卟啉在甲壳素上的表观吸附常数 ,研究了其催化性能 .研究结果表明 :四苯基铁卟啉能牢固地固载在甲壳素上 ,其表观吸附常数为 6 .80× 10 4L·mol-1.在无溶剂 ,无助催化剂和还原剂的体系中 ,它能高效催化空气氧化环己烷生成环己酮和环己醇 ,在 4 18K和 0 .8MPa的反应条件下 ,环己醇和环己酮选择性为 74 .5 % ,环己烷的摩尔转化率为 14 .79% ,催化剂转化数达到 3.80× 10 5.相对未固载的四苯基铁卟啉催化剂转化数 (按铁卟啉计 )提高了 2 1倍 .