基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

电致化学发光法高灵敏度测定血清中的辛可宁

利用金电极为工作电极,研究了辛可宁-Ru(bpy)2+3体系的电致化学发光行为。研究表明,辛可宁对Ru(bpy)2+3在电极表面的电致化学发光具有显著的增强作用,据此建立了一种高灵敏度测定辛可宁的电致化学发光分析方法。考察了硼酸-硼砂缓冲溶液的浓度、p H值、联吡啶钌浓度、光电倍增管电压等参数对实验的影响。在12 mmol/L硼酸-硼砂缓冲溶液(p H 9.0)中,辛可宁浓度的对数lgc在3.0×10-9~6.0×10-6mol/L范围内与Ru(bpy)2+3的电致化学发光强度变化值(ΔI)呈线性关系,检出限(S/N=3)为1.76×10-10mol/L。应用此法对血清中辛可宁的浓度进行测试,加标回收率为102.1%~109.5%。     

铜-金属有机框架物修饰电极的制备及甲硝唑测定

在玻碳电极表面聚合一层对氨基苯甲酸导电膜,通过羧基配位作用将具有优良导电性及催化能力的铜金属有机框架化合物(Cu-MOFs)自组装在对氨基苯甲酸修饰电极表面,制备了铜-金属有机框架物修饰电极。对Cu-MOFs进行了表征,研究了修饰电极的伏安特征及对甲硝唑(MNZ)的电催化特性,建立了一种高灵敏度的测定甲硝唑的电化学分析方法。在1.0~100.0μmol/L浓度范围内,MNZ的还原电流与其浓度呈良好的线性关系,检出限达0.23μmol/L,方法已用于蜂蜜样品中MNZ的测定。     

Fe_3O_4/RGO复合材料的制备及其电化学性能研究

以改进Hummers法合成的氧化石墨烯(GO)为前驱体,通过水热法结合烧结工艺制备了四氧化三铁/还原氧化石墨烯(Fe_3O_4/RGO)复合材料。利用X射线衍射(XRD)、拉曼光谱(Raman)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)等手段对复合材料的理化性能进行表征;通过充放电测试、循环伏安(CV)和电化学阻抗谱(EIS)等技术,综合考察了材料的储锂性能及电化学性能增强机制。结果表明,在200和600 m A/g电流密度下,Fe_3O_4/RGO复合负极循环60次后的放电比容量分别保持在709和479 mAh/g,表现出良好的倍率性能;相较于纯Fe_3O_4负极,复合负极呈现出更优异的锂电性能,其电化学性能的改善得益于RGO能增强材料的电导性和结构稳定性。     

自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

一个二元叠加码M_q(t,k,d)生成的二元等重码

研究了二元叠加码Mq(t,k,d)也是一个二元等重码,给出了它成为最佳等重码的条件,研究了它的检错性.     

基于最终类集的复杂样本设计研究

本文依据最终类集样本可以近似均等选择概率下各种多阶段抽样设计样本的理论,构建出多阶段抽样下复杂样本设计的理论分析框架,解析出影响复杂样本估计量设计效应的两个基本因素:最终类集同质系数和最终类集规模,分析了它们对复杂样本估计量设计效应的影响机理及相互作用机制,并应用于我国一体化住户调查的主样本设计。     

Learning dynamic causal relationships among sugar prices

In this paper, we are interested in exploring the dynamic causal relationships among two sets of three variables in different quarters. One set is futures sugar closing price in Zhengzhou futures exchange market (ZC), spot sugar price in Zhengzhou (ZS) and futures sugar closing price in New York futures exchange market(NC) and the other includes futures sugar opening price in Zhengzhou (ZO), ZS and NC. For each quarter, we first use Bayesian model selection to obtain the optimal causal graph with the highest BD scores and then use Bayesian model averaging approach to explore the causal relationship between every two variables. From the real data analysis, the two conclusions almost coincide, which shows that the two methods are practical.     

手性的数学模型及应用

手性是一种在自然界中广泛存在的奇妙的对称现象.它背后的数学机理是什么呢?此项研究尝试从数学建模的角度来研究手性,运用微分几何的理论和方法,给出了手性的数学定义,并研究了它的性质及两个应用.     

充满水的金属圆柱壳经受轴向撞击时屈曲过程的实验研究

本文报道了五种规格充满水的圆柱壳经受大质量低速度轴向撞击作用时屈曲过程的实验结果。研究表明由于液体的存在，圆柱壳的屈曲模态呈轴对称型的环带波纹，整个撞击过程可以明显地分为振荡的动力加载、平稳发展的后屈曲和迅速下降的弹性卸载三个阶段。并讨论了试件壁厚和高度等几何参数对其屈曲性能的影响。