基于贝叶斯网络的船舶港口国监督检查滞留风险研究

针对港口国监督(Port State Control, PSC)检查的复杂性和不确定性, 基于贝叶斯网络理论构建船舶PSC检查滞留风险分析模型. 以东京备忘录(Tokyo MOU)中2014~2017年船舶PSC检查样本数据为基础, 运用R语言bnlearn包进行贝叶斯网络的结构及参数学习. 同时分别执行贝叶斯网络的正向、逆向推理, 定量表示各风险因素与滞留结果之间的相互作用关系, 找出导致船舶滞留的高风险因素, 实现不确定环境下船舶PSC检查滞留风险的全面动态分析. 实证表明, 模型具有较高的精确度, 可为检查人员的滞留决策及航运公司的安全风险管理提供有效依据.     

道路约束条件下的移动机器人跟踪

为提高移动机器人的位置估计精度和跟踪效果,提出一种基于道路约束条件下的移动机器人鲁棒约束H∞滤波(CHF)跟踪算法.首先,将机器人移动的道路网络作为跟踪的约束条件,并利用当前统计模型对机器人的运动进行建模.其次,将道路约束条件作为机器人跟踪的非线性状态约束,利用最小协方差估计推导了鲁棒CHF递推方程.通过拉格朗日乘子法对非线性约束优化估计问题进行求解,并利用约束信息对CHF算法的状态更新过程进行了改进.最后,通过对CHF算法和无约束的H∞滤波算法的跟踪性能进行了对比分析和验证.仿真结果表明,该算法可以实现机器人的跟踪,且跟踪精度优于HF算法.     

结合2D-COS和光谱融合技术的小麦淀粉回生特性定量表征

回生是淀粉加工、运输和储藏过程中的重要理化性质,快速检测淀粉回生程度对淀粉制品的品质和保质期有重要意义。为了探究二维相关光谱法(2D-COS)优选回生淀粉特征变量的可行性,研究结合2D-COS和光谱融合技术对小麦淀粉的回生特性进行定量表征。首先,将不同回生时间的小麦淀粉测定结晶度和回生度,从淀粉体系中晶体含量和对淀粉酶水解抗性的角度表征淀粉回生特性。然后,分别采集样品的近红外和中红外光谱数据,对采集的原始光谱进行Savitzky-Golay平滑和标准正态变量变换预处理后,结合偏最小二乘法分别基于近红外光谱、中红外光谱和融合光谱构建全光谱的预测模型。在此基础上,以回生天数为外部扰动,分别选取回生0, 1, 2, 3, 5, 7, 10, 14, 21和35 d的10条淀粉光谱进行2D-COS分析。通过分析同步谱和自相关谱,辨识了近红外13个和中红外11个与回生特性有关的特征波长。最后,基于这些特征波长进一步建立回生度和结晶度的预测模型。结果表明,全光谱模型结果中,光谱融合后的模型预测效果较好,结晶度模型的相对分析误差(RPD)值由1.203 4和2.069 0提高至3.980 9,回生度...     

密度分布对原子核阻止同位旋效应的影响

利用同位旋相关的量子分子动力学（IQMD）模型,分析了中能重离子碰撞过程中相对论平均场和SkyrmeHartrere－Fork等核结构模型给出的核密度分布对原子核阻止的影响。研究表明,从费米能到的较大能量范围内,无论小质量体系还是大质量体系,原子核阻止对同位旋相关的核子－核子碰撞截面都非常灵敏,而不同模型给出的核密度分布对原子核阻止影响不大,说明原子核阻止作为提取同位旋相关核子－核子碰撞截面的灵敏探针是与原子核结构模型无关的。 Influence of densitydistributionwhichisgivenbyRMFandSkyrme－Hartrere－Fork etalnuclearstructuremodelonnuclearstoppinginheavy－ioncollisionsatintermediateenergiesarestudiedbyusingisospin－dependentquantummoleculardynamics(IQMD)model.ResearchshowsthatrangeformtheFermienergytothelargerenergyof 100 Mev/u, for bothsmallandlargemasssystem,nuclearstoppingisfoundtobestronglydependentonthenucleon－nucleoncrosssections,andweaklyondifferentdensitydistribution.ThisshowsthatnuclearstoppingcanbeusedasaprobetoextracttheinformationontheisospindependenceN－Ncrosssectionsandhasnorelationshipwithnuclearstructuremodels.     

当归挥发性有机物的SPME/GC-MS分析

采用不同极性的SPME萃取吸附了当归的挥发性有机物,并用GC-MS定性和相对定量,比较了不同萃取时间和不同萃取温度下所获得的挥发性有机物的差异。结果表明:藁本内酯和α-蒎烯是其主要成分。随着萃取时间的延长,α-蒎烯含量逐渐减少,藁本内酯含量逐渐升高;随着萃取温度的升高,低沸点化合物含量逐渐减少,高沸点化合物含量逐渐增加。     

Re_3W的点接触安德烈夫反射谱研究

本文通过对不同晶体结构Re_3W样品的点接触测量和对比研究,证实具有中心对称结构和非中心对称结构的Re_3W都是弱耦合Bardeen-Cooper-Schrieffer超导体,同时发现在两个相表面都可以形成很理想的点接触结,即电子通过界面时受到的非弹性散射很弱.将Re_3W样品置于大气环境近六个月后重新进行测量,仍然能够得到类似的结果,表明Re_3W具有很好的稳定性. Re_3W的这种优良特性,不仅可通过点接触实验得到的参数推算出Re_3W两个相的费米速度,而且提供了一种简单的方法,可以在点接触实验中利用Re_3W来印证针尖材料的费米速度和测量其自旋极化率等.作为尝试,本文用Re_3W/Ni点接触结测量了铁磁性金属Ni的自旋极化率,得到了与前人报道一致的结果.     

从能谱中提取核子-核子碰撞截面的信息

用同位旋相关的量子分子动力学(IQMD)模型计算了入射能量在30~200 MeV/u内, 不同中质比的反应系统(76Zn+76Zn, 76Ge+76Ge,76Se+76Se和76Kr+76Kr)碰撞产生的原子核阻止和反应产物能谱。 发现原子核阻止和不同方向的动能比值有很强的关联性,且可以用垂直方向和平行方向的碎片总动能比值的平方根近似地代替原子核阻止,用来提取同位旋相关介质中的核子-核子碰撞截面的信息。在核反应实验中,很容易测量到该物理量, 它是一个较好的探针。 The collision of different neutron/proton ratio, intermediate mass reaction systems(76Zn+76Zn, 76Ge+76Ge,76Se+76Se and 76Kr+76Kr) at the beam energy of 30~200 MeV/u are studied by using isospin dependent quantum molecular dynamics(IQMD) model. It is found that there exists a strong relationship between nuclear stopping and the ratio of different direction kinetic energy, and nuclear stopping can be replaced by the square root of the ratio of perpendicular and parallel total kinetic energy of fragments, and it can be used to extract information of isospin dependent in medium nucleon nucleon cross section. This physical quantity can be easily measured in nuclear reaction experiments, and it is a better probe.     

素养凸显 创新发力

<正>1 考情分析寻本高考依据课程标准命题,必备知识是高考考查中基础的支撑.下面以2023年全国高考新课标Ⅰ卷、Ⅱ卷、甲卷(文、理)、乙卷(文、理)客观题为例进行分析.总的来说,上述六套试卷能反映新时代基础教育课程理念,落实考试评价改革、高中育人方式改革等相关要求,全面考查数学抽象、逻辑推理、数学建模、直观想象、数学运算和数据分析核心素养,体现基础性、综合性、应用性和创新性的考查要求,突出理性思维,发挥数学学科在人才选拔中的重要作用.     

莰烯为溶剂制备多孔氮化硅陶瓷的研究

以α-氮化硅粉为原料,坎烯为溶剂,氧化钇和氧化铝为烧结助剂,室温下利用冷冻注模法制备出多孔氮化硅陶瓷.研究了固相含量(坎烯含量)、干燥方式及粘结剂对生坯性能的影响,以及对烧结制备出的氮化硅孔隙率、力学性能和微观结构的影响.研究结果表明:固相含量过低会导致升华后坯体强度过低而坍塌,过高则无法获得多孔结构.坯体置于真空环境下干燥能有效加快其升华速度,避免坯体开裂.选用聚苯乙烯(PS)作为粘结剂制备的生坯效果较好.通过烧结制备试样的主晶相为β-Si3 N4相,以莰烯为溶剂获得的氮化硅陶瓷展现出了内部联通的多孔结构,而且是树枝状的坎烯"手臂".烧成后试样的线收缩率随着固相含量的增加而减小,当固相含量由10vol;升高到25vol;时,试样的开气孔率由82.13;降低到62.09;,而密度却由0.5698 g/cm3升高到1.2603 g/cm3,相应的三点弯曲强度由3.933 MPa增加到14.421 MPa,硬度由393.5 kg·mm-2上升至1288.3 kg·mm-2.     

高光谱和集成学习的鸭梨黑斑病潜育期快速识别方法

鸭梨黑斑病在感染早期阶段引起感染区域外观的变化很微小,肉眼难以观察,因此对其早期识别仍然是困难的。结合高光谱成像技术和Stacking集成学习算法,实现了鸭梨黑斑病的潜育期识别检测。首先,获取健康和不同腐败程度黑斑病鸭梨样品的原始高光谱图像,基于图像选取感兴趣区域(ROI),然后对提取的平均光谱数据进行一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量变换(SNVT)及组合SNV-FD和SNV-SD预处理后,采用竞争性自适应权重取样法(CARS)提取特征波长的光谱信息。最后基于筛选出的特征信息分别建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)、 K最邻近法(KNN)、随机森林(RF)和线性判别分析(LDA)分类模型。其中,预测效果最好的组合为SNV-FD-LSSVM,SNV-KNN和SNV-FD-RF,准确率分别达到94%, 88%和88%。四种算法建立的模型中,测试集准确率不低于85.00%的个数分别为5、 3、 2和0,因此优选出LS-SVM、 KNN和RF三个分类器用于后续的集成学习。为提高模型准确率,以优选出的LS-SVM、 KNN和RF三种模型作为基分类器构建Stacking学习框架,...