“以直代曲”在习题中的应用

"以直代曲"是一种常见的思想方法,在处理物理问题时,灵活地加以应用,往往可以简化解决问题的过程,迅速找到解决问题的最佳途径,从而达到事半功倍的效果.     

导数同步荧光光谱-小波-SGA-LSSVR联用快速测定鸭蛋蛋清中新霉素残留含量

新霉素在巯基乙醇存在的条件下与邻苯二甲醛生成的衍生物具有强荧光特性,可实现鸭蛋蛋清中新霉素残留含量的荧光测定。在模型建立过程中,分析了波长为280～390 nm光谱范围内的三维同步荧光光谱,确定检测鸭蛋蛋清中的新霉素含量的最佳波长差Δλ为110 nm;然后利用db10小波的2层分解对一阶导数同步荧光光谱进行去噪处理,并利用分段遗传算法(SGA)优选出了14个特征波长;最后应用最小二乘支持向量回归(LSSVR)建立了鸭蛋蛋清中的新霉素含量的预测模型,其模型预测集的决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9671和1.713。结果表明,SGA能有效提取出鸭蛋蛋清中新霉素对应的特征波长,有利于提高LSSVR模型预测精度,可实现鸭蛋蛋清中新霉素残留含量的快速测定。     

支持向量回归-同步荧光光谱法预测鸭肉中克百威残留

为了满足鸭肉中克百威残留分析及快速检测的要求,基于克百威水解物在巯基乙醇存在的条件下能与邻苯二甲醛反应产生具有强荧光性衍生物的方法,建立了应用同步荧光光谱法测定鸭肉中克百威残留量的预测模型。对含有克百威鸭肉样品的三维同步荧光光谱进行分析,确定其最佳波长差Δλ为120 nm;利用遗传算法(GA)结合交互验证均方根误差(RMSECV)从240～450 nm光谱中筛选出19个波长作为定量分析模型的输入特征变量;对SVR、PCR、PLS 3种回归模型的性能进行比较,实验发现SVR模型的预测结果最好,其预测集的决定系数(r2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.999 4和0.878 7。研究结果表明,采用同步荧光光谱法结合支持向量回归算法测定鸭肉中克百威的残留量,具有快速、预测精度高等特点,可为检测鸭肉中的克百威残留量提供一种可行的方法。     

捕捉高考试题亮点 转变习题设置方式

通过对2012年高考浙江物理试题的深度剖析,捕捉住高考试题所体现的一些亮点问题,同时以亮点问题为线索,以课程标准为准绳,以学生问题为中心,指出传统习题教学在习题设置方式上的四个误区,并提出转变习题设置方式的相应措施.     

基于退偏振特性分辨伪装涂层的研究

伪装技术作为现代战争中一种重要的作战方式,在战场上起着至关重要的作用,对伪装目标的探测直接影响到战争的结果,利用退偏振特性检测伪装涂层的研究未见报道,因此对伪装涂层退偏振特性的研究具有重要意义。为了研究这一问题,从电磁波散射的机理出发,研究了其与退偏振特性之间的理论关系,利用琼斯矩阵和穆勒矩阵建立物理模型,结合偏振特性分解穆勒琼斯矩阵,得到被测量样品表面的完全退偏振系数(ω_d)。实验分别通过七个不同的入射角度对土壤与三种黄色伪装涂层进行测量,分析了土壤和三种黄色伪装涂层表面的退偏振特性,最后应用菲涅尔方程验证理论模型。分析可知：被测量样品表面的退偏振特性与表面散射程度相关,并且随着入射角度的增大,被测量样品的完全退偏振系数(ω_d)均呈递减趋势,但是在整个测量过程中,土壤与三种伪装涂层的完全退偏振系数(ω_d)具有很大的差异。研究表明：首次引用完全退偏振系数作为伪装目标分辨的重要参量,精确有效地分辨出土壤背景中的黄色伪装涂层,并且实验操作过程简单,周期较短,在现代战场上可以方便快速地识别出伪装目标,为战斗的胜利赢得了宝贵的时间,具有极大的应用价值,对伪装识别技术的发展有着极为重要的意义。     

基于SSPA-同步荧光法的鸭蛋蛋清中强力霉素残留含量的检测研究

应用同步荧光光谱技术结合分段连续投影算法(SSPA)实现了对鸭蛋蛋清中强力霉素含量的快速检测。首先对蛋清、强力霉素标准品和含有强力霉素的蛋清进行三维同步荧光光谱分析,确定了其最佳波长差(△λ)为110 nm;然后对60个含有强力霉素的蛋清样本进行同步荧光光谱扫描,运用SSPA分别从全光谱和划分不同子区间中提取特征波长,作为多线性回归(MLR)、偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)的输入变量,分别建立了SSPA-MLR、SSPA-PLS和SSPA-PCR模型。结果表明,利用SSPA法可以压缩模型的输入变量,缩减率为90.8%。划分为6个光谱子区间的SSPA-MLR模型的预测结果最好,其预测集样本的决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9896和0.89,有效地提高了模型的效率和预测能力。该方法为快速检测鸭蛋蛋清中抗生素提供新的方法。     

基于色散偏振度的乳化油光谱检测系统研究

以色散偏振光谱检测技术为背景,着重研究了乳化油颗粒的偏振光学特性及米散射物理模型,构建了色散偏振度光谱检测系统。在400～700 nm波长范围内,分别对四种样品进行了301个波段的光谱反射率采集。结合贝塞尔函数和汉克尔函数,推导出了入射光波长与散射光偏振振幅矢量的关系,提取了一个新的特征参数：色散偏振度（DODP）。在暗室条件下,对乳化油样品ND18和ND75进行测量,利用色散偏振公式计算出了样品在各测量波长处的偏振度值,验证了基于DODP值检测乳化油的可行性。研究发现,虽然米散射的解是由单个球体的衍射推导而来,但是只要它们的直径和组成相同,且彼此之间的距离比波长大,也同样可以用于任意数量的球的衍射。在这种情况下,被不同球体散射的光之间没有相干的相位关系,总散射能量等于被一个球体散射的能量乘以它们的整数。当观测平面与入射波电矢量振动方向之间的夹角Φ=0或者Φ=π／2时,散射光分量E(s)_θ或者E(s)_Φ消失。由于ND18的粒径比ND75的粒径小,所以ND18的前向散射波瓣较大,前向散射与后向散射的比值较小。在相同光照条件下,ND75的多次散射现象要比ND18严重。根据路径相关矩阵的理论,多次散射容易引起退偏振,二次辐射波会在角域内扩散和分布。因此,被测乳化油表面产生的散射次数与入射光能的阻尼能力成正比。由于乳化油表面入射光的能量耗散存在差异,因此能量耗散率与入射波矢量方向的前向散射振幅的分量成正比,且乳化油的偏振散射程度不同于入射光的偏振散射程度。实验结果表明,DODP可以反映出乳化油由多次色散引起的去偏振能力。由于模拟光源是自然光,所以计算散射光的偏振参数非常方便,可以大大缩短数据处理时间,减小实验误差。DODP不仅能够识别海水中的乳化油,而且能够区分不同浓度的污染物,准确识别出乳化油的边缘扩散。     

基于同步荧光光谱法的鸭肉中西维因残留含量检测研究

为了快速测定鸭肉中西维因残留含量,提出应用同步荧光光谱法检测鸭肉中西维因残留含量,同时运用遗传算法-支持向量回归(GA-SVR)建立了鸭肉中西维因残留含量的回归预测模型。首先,通过荧光分光光度计分别采集了西维因水解物和含有西维因的鸭肉的三维同步荧光光谱图,经过分析确定了最佳波长差Δλ都为140 nm;其次,分析了鸭肉中西维因的浓度猝灭现象;最后采用GA进行同步荧光光谱的优化和选择,根据交互验证均方根误差(RMSECV)选择出了21个特征波长,并分别用全波长和21个特征波长作为SVR回归预测模型的输入特征变量,发现通过GA选择的特征波长可以得到更好的预测效果,并且其预测集的相关系数(R2)达到0.976 4,均方根误差(RMSECP)为12.232 2。试验结果表明利用同步荧光技术结合GA-SVR方法能有效、快速的检测鸭肉中西维因残留含量。     

应用粒子群优化算法对鸭肉中四环素残留含量的同步荧光光谱快速测定

四环素在NaOH存在的条件下能降解生成具有强荧光特性的异四环素,应用同步荧光光谱结合小波去噪、粒子群优化算法(PSO)和支持向量回归(SVR)建立鸭肉中四环素残留含量的预测模型,可实现鸭肉中四环素残留含量的快速测定和提高预测模型的精度。首先应用平行因子分析法(PARAFAC)确定检测鸭肉中四环素含量的最佳波长差Δλ为70 nm;然后对同步荧光光谱进行db6小波的2层分解的小波去噪及去噪后的光谱归一化处理,并利用PSO筛选出了6个荧光特征波长;最后应用PSO优化SVR模型参数(c, g),进而对在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR,PLS,PCR模型以及在全光谱条件下建立的PSO-SVR模型进行性能比较,结果表明,以在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR模型预测能力更强,其预测集的相关系数(r)和均方根误差(RMSEP)分别为0.952 0和17.6 mg·kg-1。说明PSO能够有效提取鸭肉中残留四环素所对应的荧光特征波长,且PSO-SVR预测模型能满足鸭肉中残留四环素的快速测定要求。