一类相依索赔离散风险模型研究

研究了一类相依索赔的离散风险模型,得到了利率为0时模型的最终破产概率所满足的积分方程,以及破产持续n期的概率所满足的表达式.进而,得到了利率不为0时该模型的最终破产概率所满足的积分方程,并利用鞅论技巧导出了最终破产概率的一个Lundberg型上界,最后运用Matlab软件随机模拟破产概率并与Lundberg型上界作比较.     

聚苯乙烯-丙烯酸丁酯固相微萃取新型吸附质的研究与应用

实验以丙烯酸丁酯和苯乙烯为单体 ,过氧化苯甲酰为引发剂 ,醋酸丁酯和甲苯作混合溶剂 ,溶剂用量与单体混合物的体积相同。采用溶液聚合的方法合成了一种新型固相微萃取吸附质 (苯乙烯 -丙烯酸丁酯共聚物 ) ,研究了此聚合物作为固相微萃取吸附质的性能。用顶空萃取法对水中低级芳烃化合物进行了萃取实验 ,考察了此高聚物涂层的热稳定性及单体比例与萃取率的关系。将自制涂层与PDMS涂层对低级芳烃化合物萃取量进行了比较 ,反映了苯乙烯 丙烯酸丁酯聚合物涂层的特点。     

聚苯乙烯-丙烯酸丁酯新型固相微萃取吸附质的研究与应用

合成了苯乙烯-丙烯酸丁酯共聚物,研究了此聚合物作为固相微萃取吸附质的性能。用顶空萃取法对水中低级芳烃化合物进行了萃取实验,考察了此高聚物涂层的热稳定性及单体比例与萃取率的关系。将自制涂层与商品聚二甲基硅氧烷(PDMS)涂层对低级芳烃化合物的萃取效果进行了比较。     

顶空气相法测定氯乙烯生产过程产生的盐酸溶液中的乙炔和氯乙烯

 采用顶空气相法测定了氯乙烯生产过程产生的盐酸溶液中的乙炔和氯乙烯。使用氢氧化钠将试样中的氯化氢中和 ,从而消除其在气相分析乙炔和氯乙烯中的影响。顶空平衡温度为 35℃ ,平衡时间为 4 5min ,柱为填充了GDX 2 0 2固定相的 2m× 3mmi d 不锈钢柱 ,柱温 14 0℃。顶空气体进样量为 1mL。以外标法定量 ,乙炔含量测定结果的相对标准偏差为 0 85 % ;当其含量为 30 0 μg/g～ 15 0 μg/g时 ,回收率为 98 9%～10 3%。氯乙烯含量测定结果的相对标准偏差为 1 4 % ;当其含量为 2 0 0 μg/g～ 10 0 μg/g时 ,回收率为 98 8%～10 2 %。     

苯丙共聚物-聚硅氧烷复合固相微萃取涂层的制备及性能研究

合成了苯乙烯-丙烯酸乙酯共聚物,以此聚合物与甲基聚硅氧烷色谱固定液混合作为固相微萃取头涂层。通过热分析手段考察了该涂层的热稳定性,涂层使用温度可达280℃。使用微量进样器和不锈钢毛细管,自制了SPME装置。使用该涂层萃取分析了水中氯苯系化合物,各标准样品质量浓度在0—20μg／L内与色谱峰面积呈良好线性关系（r=0．9674—0．9934）,检出限为0．28—0．64ng／L,相对标准偏差为5．4％-7．7％,加标回收率为91％-99％。将自制涂层与商品涂层（PDMS、PA）进行了比较,结果表明苯丙聚合物-甲基聚硅氧烷复合涂层对氯苯系化合物具有优良的吸附特性。在固相微萃取研究和应用中,提供了新的吸附物质和色谱固定液与石英纤维结合的新途径。     

一个积分等式的新证

通过傅立叶积分公式和筛选性质给出了关于积分等式∫ -∞ ^∞e^t^2/2dt=√2π的一种新证明方法．     

气相色谱法测定大豆磷脂中磷脂酰肌醇

将含磷脂酰肌醇的大豆磷脂水解后,进行乙酰衍生化得到肌醇六乙酯,然后用气相色谱法测定肌醇六乙酯,从而计算出大豆磷脂中磷脂酰肌醇的含量。对一大豆磷脂试样,按提出方法测定6次,得磷脂酰肌醇含量的平均值为8.61 mg.g-1,测定结果的相对标准偏差为2.2%。又在此试样的基础上加入不同量的磷脂酰肌醇标准(10.0~110.0 mg)作回收试验,所得回收率结果为95.6%~104.2%。     

聚苯乙烯-丙烯酸乙酯新型固相微萃取吸附质的研究与应用

固相微萃取(SPME)是90年代兴起的新型无溶剂样品前处理技术,基本的固相微萃取是通过石英纤维头表面涂渍的高分子层对样品中的有机分子进行萃取和预富集,然后进行色谱分析,使预处理过程大为简化,提高了分析速度及灵敏度。目前,商品SPME．GC联用装置是由美国Supclco公司生产的涂有PDMS、PA、PEG20M3种单一吸附质及4种部分交联的复合固相材料。涂层极性决定了其应用范围。     

Denoising of chaotic signal using independent component analysis and empirical mode decomposition with circulate translating

In this paper, a new method to reduce noises within chaotic signals based on ICA(independent component analysis)and EMD(empirical mode decomposition) is proposed. The basic idea is decomposing chaotic signals and constructing multidimensional input vectors, firstly, on the base of EMD and its translation invariance. Secondly, it makes the independent component analysis on the input vectors, which means that a self adapting denoising is carried out for the intrinsic mode functions(IMFs) of chaotic signals. Finally, all IMFs compose the new denoised chaotic signal. Experiments on the Lorenz chaotic signal composed of different Gaussian noises and the monthly observed chaotic sequence on sunspots were put into practice. The results proved that the method proposed in this paper is effective in denoising of chaotic signals.Moreover, it can correct the center point in the phase space effectively, which makes it approach the real track of the chaotic attractor.     

科研实验中结果分析方法的剖析

结合颗粒物质相关实验,剖析了几个典型的科研实验方法,归纳介绍了它们的巧妙之处.其创新思想和处理复杂问题的方法,值得推广借鉴.