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101.
102.
基于显微拉曼检测蛋白核小球藻鉴别丁草胺及草甘膦 总被引:1,自引:0,他引:1
以蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)作为鉴别载体,利用共聚焦显微拉曼光谱仪分别获取生长在除草剂草甘膦、丁草胺污染水体以及正常水体的蛋白核小球藻β-胡萝卜素的拉曼光谱信息,对2种除草剂进行了鉴别.利用预处理后的光谱信号,建立偏最小二乘回归(PLS)预测模型及线性判别分析(LDA)分类模型.当阈值为±0.3时,全波段建立的PLS模型对草甘膦和丁草胺的预测正确率高达83.33%,特征峰建立的LDA分类模型对2种除草剂的分类正确率均达到了100%.结果表明,利用蛋白核小球藻为载体对丁草胺和草甘膦2种除草剂进行鉴别是可行的,且LDA分类模型更适合除草剂的分类研究. 相似文献
103.
带机器准备时间的平行机ordinal排序及近似算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究带机器准备时间的m台平行机ordinal在线排序问题。讨论了在极小化最大机器完工时间和极小化最大工件完工时间两种目标下的不同下界和相应的在线近似算法。对第一个目标,我们得到了3/2的下界和最坏情况界为2-1/m的近似算法。对第二个目标,我们得到了最坏情况为m的最好近似算法。我们还对一些特殊情况进行了分析。 相似文献
104.
为了考察钛作为过渡层提高锆/钢复合板结合强度的有效性,同时给出合理的爆炸焊接碰撞参数,对双层锆/钢和三层锆/钛/钢进行了小倾角法爆炸焊接实验研究。借助金相显微技术测量了复合板结合界面的波形参数,采用光滑粒子动力学法模拟得到了不同位置的碰撞速度和碰撞角,并按照国家标准(GB/T 6396-2008)测量了复合板结合界面的爆炸态及退火态的剪切强度。结果表明:钛作为过渡层能够显著提高锆/钢界面的剪切强度;退火消除加工应力后,锆/钢及钛/钢结合面的剪切强度会有所降低;当锆/钛界面的碰撞速度为734~805 m/s,碰撞角为19.8°~20.8°,钛/钢界面的碰撞速度为803~904m/s,碰撞角为19.5°~20.5°时,锆/钛/钢三层复合板的锆/钛和钛/钢界面的剪切强度都能高于140 MPa。 相似文献
105.
106.
点电荷周围的静电场,是教学和高考中的重点和难点,通常考查等量同号或等量异号电荷,连线和连线中垂线上各点电场力、场强、电势能、电势等知识.但在"乌鲁木齐地区2012年高三年级第一次诊断性测试"中,一道考查学生关于非等量异号电荷的电场力的性质和能的性质的选择题,引起了笔者的许多思考,现将学生的几种解法归纳如下. 相似文献
107.
108.
基于共聚焦显微拉曼光谱揭示炭疽病侵染下茶叶细胞壁变化的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
采用共聚焦显微拉曼技术研究了炭疽病感染所致茶叶细胞壁结构和化学成分的变化。对茶叶健康和染病组织细胞进行微米级空间分辨率的显微拉曼光谱扫描,并结合透射电镜观察炭疽病侵染所致的细胞超微结构变化,结果显示染病前后细胞壁的拉曼光谱位移和强度都有明显的差异,表明炭疽病侵染导致细胞壁中化学成分发生了较大的变化。其中由纤维素,果胶,酯类化合物产生的拉曼峰强度都有明显下降,说明细胞壁中这些物质的含量在染病后减少了;而木质素拉曼散射引起的拉曼峰强度有所上升,说明木质素的含量在染病后有所增加。随后基于纤维素的拉曼指纹波数和显微空间结构信息实现了茶叶健康组织和染病组织细胞壁中纤维素的化学成像分析,结果显示炭疽病侵染不仅导致细胞壁中纤维素的含量大大减少,而且纤维素的有序结构被破坏。由此得出结论:在无需对样本进行染色或复杂的化学处理的情况下,共聚焦显微拉曼可以揭示由炭疽病侵染引起的茶叶细胞壁化学成分和结构的变化,本研究是共聚焦显微拉曼技术首次用于植物病理学中寄主-病原物互作机制的研究,将为深入研究寄主-病原物在细胞层面上的互作机制开辟蹊径。 相似文献
109.
近红外光谱技术用于豆浆粉品牌与假冒豆浆粉的鉴别 总被引:1,自引:0,他引:1
采用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法研究对不同品牌的豆浆粉以及假冒的豆浆粉鉴别的可行性。采集不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉在12 500~4 000 cm-1范围内光谱,并进行不同的预处理。采用偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)对不同预处理的光谱进行建模比较,去趋势算法(De-trending)预处理光谱与多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)结合De-trending(MSC+De-trending)预处理光谱的PLS-DA模型预测集判别正确率最高, 均为100%。采用x-loading weights方法分别基于De-trending和MSC-De-trending预处理光谱选择了6个和7个特征波数,并以特征波数分别建立了线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)和误差反向传播神经网络(back-propagation neural network, BPNN)的判别分析模型。结果表明,以所选出的不同的特征波数建立的BPNN判别分析模型取得了最佳的判别效果,建模集和预测集的判别正确率均为100%。采用近红外光谱分析技术可以准确的判别豆浆粉品牌以及假冒豆浆粉产品。 相似文献
110.
基于混合物冷能叠加原理,由各组分Hugoniot数据计算了密实材料的冲击压缩特性。再从等压
路径出发,结合Wu-Jing模型由热力学关系得到了具有一定孔隙率多功能含能结构材料的冲击压缩特性计算
方法。以W/Cu、Al/Ni、Ni/Ti和Al/Fe2O3/epoxy等典型颗粒金属材料及含能金属材料为例,计算了其冲击
压缩过程中相关Hugoniot参数。计算结果与已有实验结果吻合较好,多功能含能结构材料冲击压缩特性受
材料孔隙率、材料配比等影响明显。 相似文献