基于核主元提取的支持向量机辨识

将一种基于特征提取的ε-不灵敏支持向量机方法用于非线性系统辨识.对输入输出数据首先进行核主元特征提取,将特征提取后的数据作为支持向量机的训练数据.将该方法与基于主元特征提取的方法和直接应用ε-不灵敏支持向量机的方法进行含噪和不含噪情况下的仿真比较,结果表明,方法的拟合性能和抗干扰能力优于其他两种方法.     

含胺基功能性单体的聚合研究——ⅩⅤ.含吗啉基丙烯酸酯类所构成的氧化还原引发体系及其水凝胶

 本文研究了含吗啉基的丙烯酸酯类,甲基丙烯酸-2-吗啉基乙酯(MPEMA)和甲基丙烯酸-2-N-吗啉基异丙酯(MPIPMA)与过硫酸盐构成的引发体系引发丙烯酰胺的聚合。它们不仅参与氧化还原引发反应,还参与丙烯酰胺的聚合物链中,以此引发体系可以获得粘均分子量在10⁷以上的聚丙烯酰胺。这些单体的水溶液在过硫酸盐作用下,很易在室温下聚合,对其轻度交联聚合物的吸水能力,及对热的行为进行了研究。     

含胺基功能性单体的聚合研究——ⅩⅤ.含吗啉基丙烯酸酯类所构成的氧化还原引发体系及其水凝胶

本文研究了含吗啉基的丙烯酸酯类,甲基丙烯酸-2-吗啉基乙酯(MPEMA)和甲基丙烯酸-2-N-吗啉基异丙酯(MPIPMA)与过硫酸盐构成的引发体系引发丙烯酰胺的聚合。它们不仅参与氧化还原引发反应,还参与丙烯酰胺的聚合物链中,以此引发体系可以获得粘均分子量在10~7以上的聚丙烯酰胺。这些单体的水溶液在过硫酸盐作用下,很易在室温下聚合,对其轻度交联聚合物的吸水能力,及对热的行为进行了研究。     

基于LGSPP-Bayes的故障检测与辨识方法

针对主元分析(Principal component analysis, PCA)和局部保持投影(Locality preserving projections, LPP)方法在降维过程中分别只能保留数据集的整体信息和局部信息,提出一种基于局部整体结构保持投影的贝叶斯故障检测与辨识方法(Local and global structure preserving projections and bayes, LGSPP-Bayes)。首先,将正常工况操作下的原始数据通过局部整体结构保持投影方法投影到低维特征空间,得到高维到低维的数据转换矩阵;然后通过设计贝叶斯分类器来进行故障检测;最后当检测到故障后通过计算贝叶斯分类函数的大小来识别故障种类。将LGSPP-Bayes方法应用于TE过程,仿真结果表明对故障的检测优于其他方法,并且可以很好地将故障种类识别出来。     

腹部CT对急性胰腺炎病况及预后的诊断价值

本研究通过对89例水肿型急性胰腺炎患者及31例出血坏死型急性胰腺炎患者采用64排螺旋CT进行腹部扫描检查,根据结果进行病情严重程度及预后状况的评估。根据Balthazar CT分级标准共检测出A级0例、B级42例、C级38例、D级23例、E级17例;随着CT分级的升高,急性胰腺炎患者的胰腺血流量（BF）、胰腺血容量（BV）逐渐降低,差异具有显著性（P<0.05）,但各分级之间胰腺血流量（BF）、血容量（BV）无明显差异（P>0.05）;在对急性胰腺炎患者预后判断方面,CT分级越低表明保守治疗即可痊愈,如分级呈现升高趋势则表示需同手术治疗。本研究中35例患者经手术治疗,但是在D、E级患者中有3例患者因病情严重,累及多器官功能衰竭死亡。结果证实腹部CT扫描能够准确反映急性胰腺炎患者病情严重程度,对临床治疗、预后评估具有重要的参考价值。     

细菌代谢产物的检测进展及应用

细菌在新陈代谢过程中会产生一系列分解和合成代谢产物,如醇类、脂类、酶、蛋白质等,这些代谢物反映了细菌的生长、发育及其与环境的相互作用。监测细菌代谢物对于细菌感染的快速床旁检测、快速测定抗生素敏感性、区分变质食品是至关重要的。本文综述了细菌代谢物检测的方法,包括色谱-质谱法、光谱法、电化学法,并对各种检测方法的优缺点进行了分析总结,包括其灵敏度、选择性、成本和复杂性。此外还总结了细菌代谢物检测所存在的问题,如样品制备、检测干扰的影响和检测限的提高等。最后,提出了解决这些问题的几种方案,例如结合纳通道技术,以及引入纳米材料来提高细菌代谢物分析方法的灵敏度。     

基于改进核主元分析的TE故障诊断

PCA、KPCA作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于定常过程。针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出一种基于分块的改进KPCA算法。该方法通过采用随时间更新的核矩阵代替固定核矩阵用于主元模型的建立,使非线性监控模型能够在线更新,从而提高KPCA的检测正确率。与KPCA方法相比,该方法的运算复杂度明显降低。将该方法应用于TE(Tennessee Eastman)过程,仿真结果显示,该方法具有较好的监测性能,且所需时间大大减小,说明了本算法的有效性。