Hopf-环链的一种性质

Hopf-环链是一种简单且常见的环链,具有很多性质,这里主要论证了Hopf-环链是一种S-环链,并从S-环链出发得出了n个分支的Hopf-环链的两个变量的环链多项式以及多项式中两个参数的宽度．     

基于高光谱的工夫红茶发酵品质程度判别方法

发酵作为影响红茶品质形成的重要流程,发酵品质程度的判断主要基于人工经验,难以实现准确客观的评价。该研究主要针对于工夫红茶发酵工序,以不同发酵时序下的样品为对象,利用高光谱检测技术并结合化学计量学方法,对制备的不同发酵程度的样本进行无损检测和智能判别。首先利用高光谱成像仪（400～1 000 nm）采集工夫红茶发酵样品的高光谱数据,并根据气温、茶叶嫩度、萎凋情况、揉捻过程、发酵叶颜色及香气等现场生产信息,将6个不同发酵时序下的样本,根据发酵程度依次划分为3类（轻度发酵、适度发酵、过度发酵）。为了降低采集高光谱信息时因培养皿中发酵叶的不平整而产生的散射现象对光谱数据的影响,选取标准正态变量变换算法（standard normal variate,SNV）与多元散射校正算法（multiplicative scatter correction,MSC）对全波段光谱进行预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析（principal components analysis,PCA）,分别得到前3个主成分的三维载荷图,根据样本在图中的空间分布特征,因而选择效果较好的SNV预处理方法。以全波段光谱最优主成分作为模型输入量,建立邻近算法(K-nearest neighbor,KNN)、随机森林（random forests,RF）、极限学习机（extreme learning machine, ELM）判别模型,识别率分别为63.89%,94.44%和86.11%,结果表明,非线性模型（RF、ELM）识别率较高,其中RF模型性能优于ELM模型。为比较基于全波段与特征波长建立的工夫红茶发酵品质程度模型判别效果,采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）提取31个特征波长进行PCA降维处理,以特征波长最优主成分作为模型输入量,构建SPA-KNN,SPA-RF和SPA-ELM判别模型,识别率分别为83.33%,91.67%和91.67%。通过SPA对变量筛选后,SPA-KNN和SPA-ELM模型性能明显提高,SPA-RF模型识别准确度略有下降。与特征波长建立的模型相比,全波段建立的RF模型性能最佳,对工夫红茶轻度发酵、适度发酵、过度发酵的判别率分别达到了100%,83.33%和83.33%。研究结果为推进红茶智能化、数字化加工的实现,提供了理论基础和科学依据。     

核壳型量子点(ME)4@(ME)28(M=Cd/Zn，E=Se/S)核壳间相互作用研究

采用密度泛函理论和自然键轨道理论结合的方法对核壳型量子点团簇(ME)4@(ME)28(M=Cd/Zn,E=Se/S)的几何结构、范德华体积、分子轨道和核层与壳层间的轨道占据进行模拟,分析不同核壳团簇结构中核与壳之间的相互作用。结果显示,核层金属原子与壳层非金属间距离大于核层非金属原子与壳层金属原子间距离,相同壳层时,Zn-Se/S键长小于Cd/Zn-Se键长,孤立的核和壳体积之和大于相应核壳构型的体积;核壳间的相互作用主要源于壳层非金属原子Se的sp杂化轨道和核层金属原子Cd/Zn的s、p及少量的d轨道相互作用。研究表明,一方面,核内原子和壳上的原子之间存在很强的化学键的作用;另一方面,在核与壳之间存在着显著的边界,表明核、壳构型有差异,核壳构型中的核与壳之间存在相互作用且二者相互影响。     

基于多普勒测速法的永磁体塞曼减速器研究北大核心CSCD

为实现锶原子光钟的空间应用,采用永磁体塞曼减速器,可有效规避塔状线圈造成的高功耗和体积占比大的问题,利于光钟的空间化发展。基于永磁体构建锶光钟的环状和柱状塞曼减速器,在减速原理、磁场构建和样品研制方面各有优劣,利用多普勒测速法可对两种减速器的减速效率进行测量,可将两种减速器的减速分布曲线累计分布后对比。实验结果表明:两种永磁体塞曼减速器都达到一定减速效果,但环状永磁体塞曼减速器在体积和减速效果上,相较单x方向的柱状永磁体塞曼减速器,体积减少了60%,重量减少了80%,减速效果部分区域效率高一倍,因此优势更为显著。进一步采用环状永磁体塞曼减速器俘获锶原子的三种同位素,完成了小型化锶原子光钟的一级俘获,满足零功耗、体积小的紧凑化光钟设计需求。