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1.
汤小梅 《化学教育》2022,43(1):76-79
设计受控实验是科学实验实证的重要手段,这种科学探究的核心能力,也是教育部在《普通高中化学课程标准(2017年版2020年修订)》中对学生能力的评价之一。在分析学生能力现状、教材内容后,经过教学实施,充分利用教材,帮助学生认识变量控制要素,达成能系统地综合应用变量控制解决实际问题的教学目标。  相似文献   
2.
本文以湘教版八年级数学下册第四章第一节“变量与函数”为例,基于2022版义务教育课标核心素养视角下的教学设计与实践.以问题情境为导向,激发学生学习数学的兴趣,形成数学概念,发展学生思维.  相似文献   
3.
土壤硝态氮反映土壤短期氮素供应水平,实时了解土壤硝态氮的含量为精准农业和农业面源污染防控提供支撑,因此,在线实时检测土壤硝态氮方法突破就显得十分迫切。土壤硝态氮中的硝酸根离子在土壤中的高水溶性和流动性为全固态硝酸根离子选择电极高敏感检测土壤中硝态氮提供了条件,固态硝态氮离子选择电极的离子选择膜反应硝酸根离子在被测溶液中的浓度。采用全固态硝酸根离子选择电极,且与温度电极和pH电极融合组成电极阵列对土壤饱和溶液中的硝态根离子进行检测。设计了高输入阻抗运算放大电路对电极信号进行采集,并通过微处理控制蠕动泵完成土壤硝态氮待测溶液连续流动测量及实时传输结果。实验结果表明,电极响应时间≤15 s,斜率-51.63 mV/decade,线性范围10-5-10-2.2 mol/L,最低检测限10-5.23 mol/L。相对标准差在0.78%-4.47%范围内,加标回收率均在90%-110%以内。与国家标准紫外可见分光光度法测试结果相比,相关系数(R2)为0.9952,为土壤硝态氮在现场检测奠定技术基础。  相似文献   
4.
苑忠慧  仲政 《力学季刊》2022,43(3):482-489
皮肤组织作为富含纤维的非均匀材料,具有复杂的力学特性.皮肤组织在循环加载作用下,随着循环次数的增加,加载过程的应力响应逐渐降低,并最终达到不随循环次数增加而改变的稳定状态,这种现象被称为应力软化行为.本文对加载过程中纤维的延展机制对宏观力学响应的影响进行研究,认为在外界载荷较小时该机制主导了宏观层次上的应力软化行为,随着外界载荷的增大,拉伸过程中微观结构损伤的演化开始产生影响,而且此时内部微观结构的演化由两种机制共同影响,据此建立了连续介质模型,将宏观尺度上应力软化行为和微观结构的演化相关联.将所获得的应力响应理论结果与猪离体头部皮肤在循环加载作用下的实验结果进行对比分析,证明了该模型能够合理地描述皮肤组织在循环加载作用下的应力软化行为.  相似文献   
5.
共振隧穿二极管(RTD)可编程逻辑门是一种由单双稳态转换逻辑单元(MOBILE)及正、负输入分支组成的阈值逻辑电路。基于二进制神经元模型中的三层网络结构,提出了基于RTD可编程逻辑门的n变量函数实现算法。按照汉明距离由大到小的顺序,搜索最优输入向量,用定理1或定理2方法产生隐层函数,通过变换次数,确定输入向量的真假及隐层函数的权重。由于定义了最优输入向量及变换次数,提高了算法的准确性;又由于采用了定理2方法,令设计的电路更简单。  相似文献   
6.
在近红外光谱的定量分析中,由于仪器的精密程度越来越高,采集的光谱数据通常具有很高的维度。因此,波长选择对于剔除噪声及冗余变量,简化模型,提高模型的预测性能是必不可少的。近红外光谱特征波长选择方法众多,但变量间的多重共线性问题仍是导致模型效果较差的一个关键问题。变量间共线性可以通过相关系数进行分析,当相关系数高于0.8,表明存在多重共线性。据此,以变量间相关系数为选择标准,提出一种以所选变量之间共线性最小化的波长选择方法,称之为最小相关系数法(MCC)。该方法以光谱数据的相关系数矩阵为基础,挑选出与其他波长相关系数平均值和标准差均较小的波长为候选建模波长集合,使得集合内波长之间线性相关性最小,进而消除模型变量之间共线性。然后通过标准回归系数优选对因变量影响较大的波长,获得预测模型。为了验证所提出算法的有效性,对该方法进行了测试。利用两组公开的近红外光谱数据集(柴油数据集、土壤数据集),通过MCC算法进行波长选择,并与常用的几个波长选择方法,如:连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样法(CARS)、随机蛙跳算法(RF)、迭代保留信息变量法(IRIV)进行比较。实验结果表明,MCC算法获得了良好的预测性能,MCC算法的预测精度相比于SPA,CARS和RF三种算法具有明显的优势,而MCC算法的预测精度与IRIV算法不相上下。因此,最小相关系数法可实现高效降维,提高模型的预测精度,是一种有效的波长选择算法。  相似文献   
7.
重金属污染一直影响着人们的健康生活,如镉,铅和铜等的污染,故而土壤重金属的快速检测和如何预防,一直受各国学者关注和研究。传统土壤重金属检测方法(如原子吸收光谱法、X荧光光谱法等)样品预处理复杂,分析成本较高,易形成样品的二次污染,不能满足快速分析的要求。激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种典型的原子发射光谱,它是基于分析物质中原子和离子受激发而发射的特征谱线信息,进而研究物质成分的分析方法。LIBS技术能够快速检测任何状态(固、液和气态)物质元素的成分和含量,被看作是未来化学检测和快速绿色分析领域的新兴技术。LIBS技术具有对样本简单预处理(或不需要处理)、多元素同步分析、远距离测量、适用性广等优势,被广泛用于生活生产的各个领域,已成为近年来国内外学者广泛关注和研究的热点之一。在农业信息快速感知的大背景下,以激光诱导击穿光谱技术为技术手段,以土壤重金属铅元素为研究对象,运用理论分析和数学建模相结合,建立了多种基于单变量定标曲线的土壤重金属铅检测模型,并进行了模型验证。自制15个已知的铅元素浓度梯度的谱线土壤样本,在获取了土壤LIBS数据之后,对其进行预处理对比,建立了基于谱峰强度、谱峰积分、洛伦兹拟合强度三种定标曲线模型,对土壤中铅元素含量进行定量分析,得出基于三种定标曲线模型对土壤中铅元素含量的预测决定系数R2分别为0.918 0,0.910 1和0.914 3,三种定标曲线分析方法的预测结果都较好,说明了LIBS结合单变量定标曲线法对土壤中铅含量的检测可靠性高。最后选取部分样本数据进行验证,结果较好。研究结果为研发便携式农田土壤污染物检测技术与装备提供技术支撑,也为农田精准管理和科学施肥奠定基础。  相似文献   
8.
冬虫夏草作为著名的传统中药材,由于其良好的药用价值而备受青睐。目前多数工作集中研究其活性成分含量以及药理药效。而对其不同部位的识别研究较为匮乏。基于红外光谱数据,结合化学计量学对多维度复杂体系的解析优势对冬虫夏草不同部位进行分类识别。首先对野生冬虫夏草五个不同部位包括子座头、子座中、头部、虫体中段、虫体尾段总共808个光谱数据使用标准正态变换(SNV)、多元散射矫正(MSC)进行数据预处理。而后用竞争自适应再权重取样(CARS)、变量组合种群分析(VCPA)挑选具有代表意义的特征变量。最后使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、线性判别分析(LDA)进行建模预测分析。模型对训练集使用十倍交叉验证,以准确率(Acc)作为评价指标。结果表明,在该数据上PLS-DA模型在10倍交叉验证和独立测试集上的预测准确率分别是90.1%和92.0%,而使用LDA模型时,预测准确率分别降低到86.7%和85.8%。采用CARS和VCPA特征挑选方法可有效将特征从3 601维分别降到699和420维,同时保持预测准确率与全部特征的预测准确率相当。而挑选的特征波数630,625,1 024,1 028,1 084和1 089 cm-1与虫草的甘露醇相关,879和874 cm-1与虫草的多糖相关。通过对挑选的波数进行Wilcoxon rank-sum检验进一步表明虫草五个部位之间存在显著差异。研究表明化学计量学方法结合红外光谱能够有效识别冬虫夏草不同部位,有助于在分子层面上加深对冬虫夏草形成的认识,为针对虫草不同部位高效利用提供参考。  相似文献   
9.
压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OMPBVS)。OMPBVS算法通过对原始光谱信号的稀疏重构,将绝大部分变量的回归系数压缩为0,进而间接实现光谱变量选择。具体过程为以光谱矩阵为传感矩阵,预测变量为观测变量,迭代地计算残差与原子的内积,选择内积最大的原子,在每一步迭代过程中将信号投影到由所有已经被选择原子张成的子空间上,然后对所有被选择原子的系数进行更新,使得产生的残差与已被选择的所有原子都正交,其残差计算的实质是进行Gram-Schmidt正交化,正交投影能够在保证信号重构精度的情况下减小迭代次数。OMPBVS具有将光谱维度降低至样本大小规模的能力,其变量选择能力与LASSO相当,但与LASSO相比,由于OMPBVS损失函数的优化方法是前向选择算法,减少了迭代次数,并且可以精确控制选择变量的数量。分别在beer数据集和Wheat kernels数据集上进行变量选择实验,比较PLS,MCUVE-PLS,CARS-PLS,WMSCVS,LASSOLarsCV和OMPBVS六种变量选择方法的性能。其中beer数据集共60个样本,采用Kennard Stone (KS)方法划分训练集样本36个,测试集样本24个,预测变量为Original extract concentration。Wheat kernels数据集共523个样本,训练集样本415个,测试集样本108个,预测值为蛋白质含量。OMPBVS方法在beer数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为2,0.205 2和0.159 8,在Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为9,0.450 2和0.412 5,其变量选择能力和模型性能均好于其他五种方法,这说明OMPBVS是一种有效的近红外光谱变量选择和定量分析方法。OMPBVS变量选择方法在小样本情况下具有良好的泛化能力,能够减少选择变量的数量,提高变量选择的稳健性。此外,基于SNV和MSC等光谱预处理方法,能够在一定程度上减少选择变量的个数,提高模型的可解释性。  相似文献   
10.
近红外光谱常被用于含氢有机物质等的物化参数测量,可以提供丰富的结构和组成信息在复杂溶液的光谱定量分析中更是被广泛应用。然而在人体血液等复杂溶液的近红外光谱分析中,强大的背景信息造成的噪声干扰和冗余变量的存在,严重影响着样品的光谱测量和分析,影响着分析的效率和准确度。如何消除背景噪声等的干扰来提高分析准确度已经引起高度重视,近几年来,国内外学者提出了许多基于化学计量学方法的相关方法。从光谱预处理、变量优化和建模分析三方面,以传统的化学计量学方法出发,总结和分析这些方法在人体血液等复杂溶液的近红外光谱定量分析的应用和各自的特点,为提高光谱定量分析准确度的研究提供参考。  相似文献   
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