弱广义向量拟似变分不等式解的存在性

研究拓扑向量空间上弱广义向量拟似变分不等式解的存在性问题.与Khaliq和Rashid等在单调或伪单调假设条件下,利用KKM定理证明解的存在性不同,在集值映射是非空凸值映射并且有开下截口的条件下,利用Fan-Browder不动点原理证明解的存在性.     

神经元的形态分类和识别

对神经元特性的认识,最基本问题是神经元的分类.神经元的形态复杂多样,神经元的识别分类问题有相当的困难.对提供的参考数据进行统计分析,将其转化成对应每类神经元的空间形态的指标参数,然后对每个指标进行定性分析和对比分析,确定对各类型神经元细胞识别起关键作用的指标,利用层次分析法、图形截面、几何相似性等分析方法建立神经元的分类模型.分类模型能够将附录提供的神经元进行准确的分类.数据分析采用开源科学计算软件Scilab进行处理,运行环境为Scilab5.2,部分代码采用C#基于VS2008开发.     

两栖UAV滑跳动力学特性仿真研究

基于空气动力学、势流理论和二元平面滑行理论,建立了两栖UAV入水滑跳动力学模型,重点对两栖UAV入水滑跳动力学特性进行了分析,并研究了多种入水条件对滑跳状态的影响.结果显示:(1)两栖UAV触水瞬间,姿态出现明显变化,UAV出现瞬时剧烈抬头趋势;(2)两栖UAV入水攻角增大,会造成UAV较大的沾湿深度和较短的滑水时间;...     

基于Hamilton体系的弹性力学问题的比例边界有限元方法

比例边界有限元方法是求解偏微分方程的一种半解析半数值解法。对于弹性力学问题,可采用基于力学相似性、基于比例坐标相似变换的加权余量法和虚功原理得到以位移为未知量的系统控制方程,属于Lagrange体系。但在求解时,又引入了表面力为未知量,控制方程属于Hamilton体系。因而,本文提出在比例边界有限元离散方法的基础上,利...     

融合学习模型的岩石光谱特征自动分类

岩石光谱综合反映了岩石的物理化学性质、成分及其结构构造。岩石光谱数据已被应用于岩石分类的研究,但是不同于矿物光谱,岩石光谱并无标准数据库,且受较多干扰因素影响,例如矿物组分、结构构造、化学成分、风化力度,测量仪器的误差等。传统岩石光谱分类模型先是对岩石光谱进行预处理排除干扰,然后采用不同方法对部分光谱特征分析,以达到分类目的。但对光谱数据特征遗失较多,使得分类准确率低下且操作过程繁琐、效率不高。因此,建立一个简单、快速、准确的岩石光谱自动分类模型具有重要意义。机器学习能够对获得的所有数据进行学习,不存在遗漏,大大提高了分类精度,且是对原始数据直接操作,不需预处理,简化流程。为此,选取辽宁兴城地区作为研究区,采集了若干种典型岩石样本,利用美国ASD便携式光谱仪实测光谱,最终获得608条数据,依据岩石光谱特征分为三类进行研究。首先利用决策树(DT)及决策树的升级模型--随机森林（RF）对数据进行分类,但当数据噪音较大时随机森林容易陷入过拟合;因而利用对异常值不敏感的K-最近邻（KNN）建模,但KNN需要对每个样本都考虑,数据量大时计算量会很大,效率不高;所以通过支持向量机（SVM）来提升分类准确率。从实验结果可以看出,4种分类模型的准确率排序为：SVM>KNN>RF>DT。为进一步提高岩石光谱特征的自动分类精度,采取了融合多个不同模型的办法,即对不同模型的分类结果进行投票,选择投票最多的作为最后分类结果。由于硬投票可在一定程度上减少过拟合现象的发生,更加适合分类模型,所以利用硬投票法融合了RF、KNN与SVM三个机器学习模型,最终的分类准确率可达到99.17%。综上所述,基于融合学习模型进行岩石光谱特征自动分类是切实可行且准确高效的。     

近红外高光谱成像技术在筛查保健食品中违禁添加抗炎药物双氯芬酸钠的研究

双氯芬酸钠是一种非甾体抗炎药,抗炎症效果较好,抗炎化学药物双氯芬酸钠有可能违禁添加到缓解炎症保健食品中。目前已有一些文献研究水、肉及牛奶等中的药物双氯芬酸钠,主要利用高效液相色谱、表面增强拉曼及电化学等方法,需要相对复杂的预处理过程,操作步骤相对复杂,耗时。为了快速、无损检测保健食品中违禁添加物的成分,探索建立采用1 000～2 524 nm波段或特征最优波段的光谱作为自变量,将近红外高光谱成像技术结合化学计量学分析的方法定量分析缓解炎症保健食品中可能添加的不同浓度的双氯芬酸钠。研究主要运用了8种光谱预处理方法,基于全光谱波长建立了偏最小二乘回归及主成分回归模型,同时,为了提高模型的准确性和稳定性,利用β系数方法选择最优波段1 130～1 147,1 412～1 468,1 658～1 709,2 010～2 055,2 122～2 178和2 395～2 423 nm为自变量建立与双氯芬酸钠浓度的多元线性回归模型。比较了偏最小二乘回归、主成分回归及多元线性回归三种模型。分析结果显示,经标准正态变量预处理方法建立多元线性回归模型,该模型的准确性和和预测能力较好,其预测最低限为0.05%,预测值与实测值的R2为0.992 5,预测均方根误差为0.004 9,标准预测偏差为0.004 9,说明近红外高光谱成像技术为快速定量分析缓解炎症保健食品中违禁添加抗炎药物双氯芬酸钠提供了理论基础。有望进一步开发拓展到其他违禁添加药物的快速定量应用。     

稀磁半导体Zn1-xFexO纳米颗粒的光谱研究

利用水热法制备了Zn1-xFexO(x=0,0.01,0.05,0.10和0.20)纳米稀磁半导体材料。由X射线衍射图谱的结果表明,制备的Zn1-xFexO样品为纤锌矿结构,没有金属铁等第二相出现;高分辨透射电子显微镜的结果表明,形貌为分散性良好的纳米颗粒,晶格清晰;拉曼光谱结果表明(E2High)峰位向高频移动,半高宽宽化,峰强减弱;光致发光光谱结果表明,随着Fe离子的掺入,紫外峰向低能移动,光致发光光谱发生了猝灭现象;UV-Vis光谱可看出,光学带隙减小,发生了红移现象。这些结果表明Fe3+成功替代Zn2+进入到ZnO晶格。     

采用BP神经网络研究C-F键核自旋偶合常数

通常理论研究核自旋偶合常数的方法是基于线性模型进行拟合和预测，该方法在拟合和预测中仍有较大误差. 本文在前面工作的基础上，提出了基于非线性模型对C-F键核自旋偶合常数进行研究的观点，采用BP神经网络方法对C-F键核自旋偶合常数的函数关系式进行拟合，并用拟合结果对4种化合物的偶合常数进行预测. 结果表明，采用非线性的BP神经网络方法其训练效果与预测效果均优于线性模型方法；其预测误差对文中的4种化合物不超过0.40%.     

黄瓜(Cucumis sativus L.)子叶发育过程中谷氨酰胺合成酶同工酶的变化

采用Native-PAGE和活性染色的方法检测黄瓜种子萌发和子叶发育过程中GS同工酶的类型和活性，以期了解同工酶在子叶发育过程中的作用，在下种子中，只观察到一种不同于GS1和GS2形式的同工酶随着发育过程迅速消失，在种子萌发和子叶发育过程中，子叶GS1活性先于GS2出现，而且两者活性均很快升高；子叶绿化后GS2是主要的，外源氮素能硅著增强它的活性；子叶发育后期这两种同工酶活性逐步下降，在真叶发育中，同样观察到两种GS同工酶，以GS2为主．在暗转光后，GS2明显被诱导；而当光／暗转换后，GS1活性在子叶和真叶中均显著增加．GS同工酶活性随发育以及环境条件的变化而改变的现象与它们在代谢上的功能需要是一致的。     

RIBLL终端LASCAR闪烁体阵列探测器研制进展

介绍了RIBLL终端LASCAR闪烁体阵列探测器的工作原理和结构特点. 描述了为满足放射性核束实验的要求而对阵列所作的重要改进. 给出了LASCAR构型优化改造的工作设想和实施步骤. The principles and structure characteristics of LASCAR scintillator array detector at RIBLL terminal are described. Special emphases are laid upon the latest progress for the development of LASCAR array detector to meet the requirements of the RIB experiments. The working plan and steps for optimizing configuration of the LASCAR multi unit neutron scintillator array detector are also presented.