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用量子化学 AMI方法优化了 1 -苯基二苯并膦二磺化产物 ( PDBPDS)和三磺化三苯基膦 ( TPPTS)的几何构型 .比较两种化合物的空间结构和电子结构发现 ,在氢甲酰化铑膦催化反应体系中 ,PDBPDS的配体性能优于 TPPTS.首次研究了以 PDBPDS为配体的铑膦催化剂对丙烯氢甲酰化反应的催化性能 ,考察了反应温度、压力、膦铑物质的量比和搅拌速度对催化活性和选择性的影响 .结果表明 ,在 2 .0 MPa,1 0 0℃ ,膦铑物质的量比为 35 ,搅拌速度为 5 0 0 r/min及 V( H2 ) /V( CO) =1 /1的条件下 ,催化活性可达到 2 80 0 g(丁醛 ) /[g(铑 )·h],正异构产物物质的量比为 1 2 .3,在相同条件下与传统的三磺化三苯基膦 ( TPPTS)为配体的铑膦催化剂相比 ,催化活性和选择性提高了 2倍 .反应结束后 ,有机相和水相分离简单 ,有机相铑浓度仅为3.6× 1 0 - 8mol/L,有效地解决了铑流失问题 ,表明 PDBPDS是极具开发前景的新型水溶性配体 相似文献
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The present paper investigates the convergence of Hermite interpolation operators on the real line.The main result is: Given 0 <δ0 < 1/2,0 < ε0 < 1.Let f ∈ C(-∞,∞) satisfy |yk| = O(e(1/2-δ0)x2k) and |f(x)| = O(e(1-ε0)x2).Then for any given point x ∈R,we have limn→∞ Hn(f,x) = f(x). 相似文献
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Lp空间中最佳逼近的"集中"性质 总被引:1,自引:0,他引:1
设 1≤p< ∞,f(x)是定义在[-1,1]上的 k阶可导且其 k阶导数p次幂可积的实函数,赋予通常的 L_p 范数,以∏_n表示次数不大于n的代数多项式的集合。本文发现了一类函数 f,在区间中某一固定内点 a具有性质其中常数 C,r与 n无关,这揭示了一个相当令人惊奇的现象,一些函数,例如第3节中提到的各幂函数,以及幂函数与“缓慢增长”函数的乘积函数,它们的 L_p 平均逼近特别是平均最佳逼近会“集中”在以某个内点为中心,长度为2r/n的小区间上。这就是我们称为的“集中”现象。 相似文献
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3-X-2(1H)-吡啶酮互变异构体系的理论计算 总被引:2,自引:0,他引:2
2(1H)-吡啶酮类化合物常呈现出诱人的生物活性[1,2].由于酮式和烯醇式结构具有互变异构化性质,因此确定其互变异构平衡体系中的优势结构及研究取代基对平衡体系的影响,对阐明该类化合物的生物活性及进行构效关系的研究有着重要的意义.当其3-位含有可与2-位羰基或2-位羟基形成分子内氢键的基团时,势必对互变异构平衡产生影响.基于该类化合物的互变异构平衡有着强烈的溶剂效应[3],本文对3-X-2(1H)-吡啶酮(X=NO2,NH2,COOH)及其烯醇式互变异构体分别在气相和溶液中进行了理论计算,考察了… 相似文献
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1-取代-7-3-[(乙氨基)甲基]-1-吡咯基喹诺酮N1位定量构效关系 总被引:1,自引:0,他引:1
喹诺酮类抗菌药物因其具有广谱、低毒以及口服吸收良好等特点而受到越来越多的关注.对N1位的构效关系曾有研究报道,但其建立的定量构效关系式相关性较差.为了对N1位的构效关系有更深入的认识,本文以取代基的表面积和分子体积为参数. 相似文献
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应用CARS和SPA算法对草莓SSC含量NIR光谱预测模型中变量及样本筛选 总被引:11,自引:0,他引:11
采用光谱技术对水果进行定量或定性分析,如何获得一个简单、有效的校正模型对后续模型的应用和维护都非常关键。以草莓内部品质近红外光谱预测为例,从关键变量和特征样本优选两方面进行研究。采用竞争性自适应重加权CARS算法对光谱变量进行初次选择,随后采用连续投影算法SPA对校正集样本进行优选,获得98个特征样本,针对优选后的变量/样本子集利用SPA算法作二次关键变量提取,获得25个关键变量。为了验证CARS算法的性能,蒙特卡罗无信息变量消除MC-UVE和连续投影算法SPA用于比较研究。CARS算法在消除无信息变量的同时可以对共线性信息进行去除。同样,为了评估SPA算法在特征样本选择中的性能,经典的Kennard-Stone算法也用于比较分析。SPA算法能够用于校正集特征样本的优选。针对最终优选后的变量/样本(25/98)子集建立PLS和MLR模型对草莓内部可溶性固形物含量SSC含量进行定量预测。结果表明,两个模型利用原始变量/样本的0.59%/65.33%的信息均能够获得比基于原始变量/样本所建模型更好的性能,且MLR模型比PLS模型性能略优,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.909 7,0.348 4和3.327 8。 相似文献
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特征变量优选在苹果可溶性固形物近红外便携式检测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测,利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统,结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于偏最小二乘(PLS)的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长。另外,采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量,分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型。试验结果表明,经过GA-CARS算法从全波段1 512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix。利用该检测装置结合GA-CARS筛选的特征波长,可有效简化苹果可溶性固形物近红外便携式检测模型并提高模型的预测精度,为进一步构建便携式苹果可溶性固形物检测设备奠定了基础。 相似文献
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近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定 总被引:3,自引:0,他引:3
高光谱数据量大、 维数高且原始光谱噪声明显、 散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。 基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。 鸭梨作为研究对象。 采用决定系数r2、 预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。 基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。 进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。 结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。 从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。 相似文献
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LS-SVM的梨可溶性固形物近红外光谱检测的特征波长筛选 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)的近红外光谱模型的精度和稳定性,以160个梨样品为实验对象,分别对原始光谱、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)处理后的光谱,经无信息变量消除算法(UVE)挑选后,再结合遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA),筛选梨可溶性固形物的近红外光谱特征波长。将筛选后的波长作为输入变量建立梨可溶性固形物的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明经过SNV-UVE-GA-SPA从全波段3112个波长中筛选出的30个特征波长建立的梨可溶性固形物LS-SVM模型效果最好,该模型的预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.956和0.271。该模型简单可靠,预测效果好,能满足梨的可溶性固形物含量的快速检测,为在线检测和便携式设备开发提供了理论基础。 相似文献