基于选择性模型组合的三维荧光光谱水质分析方法

为提高三维荧光光谱水质分析的精度,提出一种选择性模型组合方法,采用相关系数法对三维荧光光谱激发波长进行选择,并将被选中的激发波长下的荧光发射光谱水质分析子模型采用岭回归法进行模型组合,得到对水质指标的组合模型。以一组总有机碳(TOC)范围在3.41～125.35 mg·L-1,化学需氧量(COD)范围在22.80～330.60 mg·L-1的32个地表水和城市生活污水水样做为研究对象,对其三维荧光光谱220～400 nm范围内的10个激发波长采用上述方法进行选择,分别针对TOC和COD指标筛选出260,280,400 nm和220,280,400 nm各3个激发波长。采用部分最小二乘方法建立上述激发波长下荧光发射光谱水质分析子模型,根据岭回归法计算各子模型的组合系数,分别得到对TOC和COD指标的组合模型。实验结果表明：采用该方法得到的组合模型对TOC和COD两种指标的预测误差均方根(RMSEP)相比精度最高的单一荧光发射光谱子模型分别减小了15.4%和17.5%,相比未经模型选择的组合模型分别减小了6.1%和10.9%。     

边界元法求解金属凝固过程逆热传导问题

本文针对一个金属凝固过程的逆热传导问题,即由金属表面温度求其表面热流的问题,提出了一种基于边界元法的求解算法;并且利用离散化后的数值计算验证了该算法的有效性。     

水平管油水两相流摩擦阻力特性实验研究

本文对水平管内油水液液两相流的摩擦阻力压降特性进行了实验研究。水平管实验段由有机玻璃管制成,内径为40mm。根据油水两相流流型的不同,通过建立物理模型或对实验数据的整理得到了各种典型流型下的摩擦阻力压降计算式。揭示了摩擦阻力压降随混合物速度和体积含水率等的变化规律。     

用于紫外光谱水质分析的Boosting-偏最小二乘法

为提高水质参数总有机碳(TOC)的紫外吸收光谱分析的预测精度,提出一种基于Boosting理论的迭代式回归建模算法,并根据统计学习理论提出一种新的迭代停止判据,可有效防止过拟合,显著提高模型预测精度。为评估所提算法的性能,分别采用本算法和3种常用的光谱分析方法,即偏最小二乘、主成分回归和人工神经网络,对自行研制的紫外光谱水质分析仪实测的一组数据进行了建模和预测。计算结果表明:相对于其他3种方法,本算法具有生成的模型预测精度高的显著优势。     

质子交换膜中的传质分析

质子交换膜燃料电池是最有应用前景的汽车动力替代系统。质子交换膜中的传质是质子交换膜燃料电池性能的控制因素之一。论文从宏观和微观角度分析了质子交换膜中的质子和水分的传递机理,分析了操作参数对质子在质子交换膜中传递的影响。研究发现:外载荷对质子和水分在质子交换膜中的传递有很大影响;（H₅O₂）⁺是水合质子的主要结构形式;通过（H₅O₂）⁺中氢氧键不断形成与断裂,电荷在质子交换膜中得以传递。研究结果对理解质子交换膜中的传质机理及其推广应用具有积极意义。     

硫酸软骨素A的解离常数及其金属配合物稳定常数的测定

硫酸软骨素A(ChSA)是葡萄糖醛酸和半乳糖胺通过β-1,3糖苷键所形成的二糖为基本单位的大分子酸性粘多糖。它广泛存在于人及脊椎动物血管及其它脏器结缔组织之中,有关它的生理功能及其在医药等领域中的用途,文献亦有报导。我们曾以镇江肉联厂生产的硫酸软骨素粗品为原料,精制得到纯度较高的硫酸软骨素A制品,并经阳离子交换树脂转化为氢型,测定了它与Cu²⁺、Ca²⁺离子的结合度。     

学习系统的重学习收敛性能分析

重学习是指从不只一个初始点开始的学习，本文分析了学习系统的重学习收敛性能，给出了描述重学习的结果优劣和初始点集稠密程度之间关系的定理。并对一个优化问题引出的学习系统做了重学习的仿真，实际结果显示了定理所描述的关系。     

多源光谱信息融合在水质分析中的应用

为解决现有单一光谱法用于水质有机污染综合指标分析精度较低的问题,提出一种基于多源光谱信息融合的水质分析新方法。本方法采用改进的参考独立成分分析方法分别提取紫外吸收光谱和三维荧光光谱对检测水样的多种有效信息特征,去除与水质分析无关的干扰信号;然后采用最小二乘支持向量机进行特征信息融合建模。采用总有机碳指标覆盖范围在3.4~125.3 mg/L内的32个城市地表水和生活污水样本为研究对象,对其紫外光谱、荧光光谱数据进行了信息融合分析实验。结果表明:采用融合分析方法后,对总有机碳指标的分析误差均方根比单一紫外光谱分析法和单一荧光光谱分析法分别下降36.1%和34.7%。     

Does the Compelled Cooperation Determine the Structure of a Complex Network？

Cooperation among individuals is considered to play an important role in the evolution of complex networked systems in physical, biological, economical and even epidemiological worlds, but its effects on the development of the systems is not so clear. We consider a specific kind of primal cooperation in a group of individuals, i.e., an individual never cooperates with others except when compelled to do so. The lowest level of compelled cooperation, in which cooperators share no message or resources, is investigated in the background of complex networks driven by the simple game rock-paper-scissors. Simulation results show that with the evolution of the systems, the cooperation will spread all over the networks, and finally results in systems with modular structures and a scale-free property.     

紫外光谱水质分析仪中的支持向量机方法

紫外光谱水质分析仪的一个关键技术是如何建立紫外光谱数据与有机污染物浓度之间的数学模型,以及提高模型的外推能力。本研究基于统计学习理论的支持向量机方法,提出了有机污染物浓度与紫外光谱数据的建模方法。该方法具有较强的推广能力和全局最优的特点,得到的数学模型的预测能力明显改善,从而提高了紫外光谱水质分析仪的测量精度。实验表明：该方法优越于目前在紫外光谱水质分析仪中常规采用的偏最小二乘算法。