基于BP-神经网络的航空煤油总酸值近红外光谱快速检测

针对航空煤油中总酸值量较小,在近红外定量分析时有用信息易被干扰的问题,采用误差反向传播神经网络(BP-ANN)建立航空煤油总酸值近红外光谱分析模型.根据模型校正集预测偏差最小原则,确定了隐含层神经元个数、学习效率等参数.用建立的网络模型预测了验证集样品总酸值,预测的相关系数R2为0.9778,预测标准偏差(RMSEP)...     

准分子激光辐照PVDF的拉曼和红外光谱研究

通过测量KrF准分子激光辐照前后PVDF的拉曼光谱和红外光谱,分析了PVDF经激光辐照后表面电导率大幅度提高的机理;采用逐点扫描拉曼成像技术,确定出激光辐照后PVDF的导电层厚度约为7.5μm。在拉曼光谱、扫描电镜和X射线能谱综合表征基础上,发现激光辐照后PVDF表面呈现出复合型微结构。     

还原剂与鲁米诺化学发光反应的研究（Ⅳ）──痕量铀的流动注射－化学发光测定

本文利用流动注射系统研究了由Ｊｏｎｅｓ柱产生的铀（Ⅲ）与鲁米诺之间的化学发光反应，建立了痕量铀的化学发光测定法。方法的检出限是３×１０￣（－１０）ｇ／ｍＬ铀。校准曲线的线性范围是１×１０￣（－９）～４×１０￣（－６）ｇ／ｍＬ铀，相对标准偏差为２％（测定２×１０￣（－９）ｇ／ｍＬ铀，ｎ＝１１）。对于反应机理进行了初步研究。     

荧光光谱法研究铁(Ⅲ)存在下依诺沙星与牛血清白蛋白的相互作用

应用荧光光谱法研究了生理条件下依诺沙星与牛血清白蛋白相互作用机制。结果表明,依诺沙星主要以静态猝灭的方式使得牛血清白蛋白荧光强度显著降低,依诺沙星和牛血清白蛋白主要凭借疏水作用力结合。探讨了铁离子及依诺沙星与牛血清白蛋白间相互竞争的结合反应,阐明了铁离子浓度对依诺沙星和蛋白质结合的影响。     

沥青混合料劈裂试验的细观有限元模拟与测试

为分析沥青混合料的细观尺度破坏机理,采用数字图像技术将AC-25沥青混合料离散为集料、联结料、孔隙三相复合材料,基于ANSYS软件建立马歇尔试件的二维细观有限元模型,输入各相介质的力学参数,虚拟细观劈裂破坏试验。基于非接触式光学方法,测试AC-25马歇尔试件劈裂试验中各相介质应变,并与虚拟细观有限元分析结果进行对比。结果表明,虚拟细观分析的各相介质参数影响较大,细观光学应变测试结果大于虚拟细观分析结果,但虚拟细观应变响应与光学测试结果规律相似,两种分析中沥青混合料破坏的薄弱环节均为联结料与界面。     

函数概念的发展

函数是微积分的主要研究对象，又是数学中重要概念之一。追溯起来，原始的函数观念几乎与数学自身同时产生。事实上，人们在处理客观世界量与量之间关系的时候，自然会导出一些简单的函数关系。1．最初的函数概念在现存的文献中，函数最早在一六九二年被莱布尼兹用于以下的意义：象曲线上的横坐标，纵坐标，切线的长度，垂线的长度等等，所有与曲线上的点有关的量，即称为函数。2第一次扩展一七一八年，约翰·贝努利给函数下了这样的定义：由变数。和常数所成的式子，叫做x的函数，这是函数的解析概念的第一次扩展。当时，由于联结变数与常…     

超临界流体色谱法测定复方氨酚烷胺中咖啡因和对乙酰氨基酚含量

建立超临界流体色谱法分离测定复方氨酚烷胺中咖啡因和对乙酰氨基酚含量的方法,并研究其影响因素.Kromasil Slica填充柱(250×4.6mm,5μm),流动相为含18%甲醇的CO2,流速2.0mL/min,柱温50℃,背压200bar,检测波长275nm.在测定范围内,对照品浓度与峰面积呈良好的线性关系,以峰面积和保留时间计算精密度分别为咖啡因0.49%.1.88%和对乙酰氨基酚0.44%和1.09%.该方法在所用分析条件下,5 min即可完成测定,且具有较好的重现性和线性关系.     

基于多模型联合滤波的MIMU/GPS组合导航方法

针对单一噪声假设和单一模型假设对组合导航精度的不利影响,提出了基于多模型联合滤波的MIMU/GPS组合导航方法.首先,用分布集合的概念进行误差建模,实现了随机噪声和有界噪声的融合建模;而后,推导了多椭球加权Minkowski和的外定界椭球的运算过程,并给出参数优化方法,从而实现了随机/有界双重不确定条件下的多模型交互,...     

求不定积分时值得注意的一个问题

求一个函数的不定积分,不论选取怎样的变量代换,均应求出被积函数定义域的每一个连续区间上的原函数族,而不能只求出某些区间上的原函数族.否则,将导致某些积分计算的不正确的结果.例如:在[1]中第255页例11,求integral dx/(x(x~2)~(1/x~2))-1),书中给出了四种解法.其第一种解法是:     

应用分子图形学、分子力学、量子化学及静电势研究农药分子结构与性能关系(Ⅸ)──结构参数及计算方法的选择对提高磺酰脲类除草剂活性预报准确性的影响

重点讨论对提高磷酰脲类除草剂分子活性预报准确性有明显影响的两方面因素──结构参数的选择和计算方法的应用．在选择结构参数时兼顾分子的局部活性基团效应和分子的整体性质，并运用了最优化计算方法──人工神经网络方法（ANN）．所得预报结果与实验值吻合较好（预测均方误差msc＝0．073），远优于多元回归所得的结果（msc＝0．82）．