一个新的数学分支——突变理论

一、突变理论的由来 客观世界存在着两种基本的变化方式,一种是连续的变化,对于这种变化,在数学上早已成功地运用微积分的方法获得了圆满的解决;另一种变化是不连续的飞跃,如岩石的断裂,桥梁的倒塌,火山的爆发,水的沸腾等等,这是一些     

苯并咪唑并[2,1-b]噻唑衍生物的合成

以2-巯基咪唑类化合物为原料,室温下与含有端基炔的二芳基高碘盐反应,一步合成苯并咪唑并[2,1-b]噻唑衍生物,其结构经¹H NMR、¹³C NMR、 单晶X-衍射和HR-MS表征。在最佳反应条件［n(2-巯基苯并咪唑)/n(二芳基高碘盐)=1/1,二氯甲烷为溶剂,反应12 h］下,目标化合物的产率最高为84%。同时对该反应的机理进行了详细探讨,并采用MTT法研究了目标化合物对人肝癌细胞（HepG2）生长情况的影响。结果表明：当浓度为4 μg/mL时,化合物3b具有较强的抑制HepG2细胞增殖的活性,抑制率为52%。     

一种求解局部非线性结构稳态响应的方法

为了降低求解局部非线性结构稳态响应的计算量,基于子结构和阻抗缩聚提出了一种用于求解局部非线性结构稳态响应的计算方法.将局部非线性结构分解为线性子结构和非线性子结构,利用谐波平衡构造各个子结构的阻抗方程,对线性子结构进行缩聚,将局部非线性动力学方程转化为求解一组非线性代数方程组问题,通过迭代求解非线性代数方程组,求解系统的稳态响应.     

高光谱早稻生理指标可跨期预测性的初步研究

叶绿素含量和叶片氮含量是作物生长状况的重要指标,对其实时精准的监测有助于田间生产管理以及作物品质产量的提高。当前,高光谱技术和经验回归方法被广泛应用于构建作物生化参数预测模型。但是,有关同一生命活动周期内,作物跨期预测叶片生化参数的研究还存在空白。以超级早稻为研究对象,分别获取了蘖盛期、孕穗期、齐穗期、灌浆期和成熟期5个时期120组叶片高光谱数据、叶绿素以及叶片氮含量（LNC）,采用python 3.6编程,scikit-learn(0.22.1)用来构建模型和验证评估,通过网格搜索(GridSearch)和五折交叉验证(5-flod cross validation)在训练集中确定偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）3种不同算法的最佳模型参数,结合数据的跨期处理,分别建立针对不同生育期的水稻叶片氮含量跨期预测模型和叶绿素跨期预测模型。此外,评估跨期预测模型与传统非跨期预测模型,独立数据对模型进行检验。结果表明,(1) 基于高光谱的早稻叶绿素、氮素的非跨期预测模型中,PLSR模型预测效果最佳,分别为叶绿素（R2=0.84, RMSE=1.85）、氮素（R2=0.85, RMSE=0.11）。(2) 基于SVR的早稻叶绿素跨期预测模型预测效果最佳,分别为跨分蘖期（R2=0.54）、跨孕穗期（R2=0.36）、跨齐穗期（R2=0.30）、跨灌浆期（R2=0.55）、跨成熟期（R2=0.74）。该结果为利用高光谱数据构建超级稻叶绿素含量预测模型提供新的理论参考,为水稻叶绿素含量的动态监测提供了模型依据。(3)早稻叶片氮含量跨期预测模型的拟合度很差,叶片氮含量预测具有不可跨期性。与非跨期预测模型相比,跨期预测模型虽然精度有所下降,但能有效克服经验模型普适性差的缺陷,有利于在同一生命活动周期内,实现作物不同生育期的生理指标预测,对实际生产管理具有重要意义。研究发现,作物生理指标存在可跨期预测性,这一概念为作物表型、作物内部品质以及产量的预测研究提供了新的思路。     

荧光分光光度法测定红丝线提取物中的紫蓝素

建立了荧光分光光度法测定红丝线提取物中紫蓝素含量的方法.在pH值为8.0的条件下,荧光激发波长λex=590nm,发射波长λem=625nm处测定样品中紫蓝素的含量.回归方程为y=515.81x+59.496,相关性系数r=0.9996,精密度(RSD)为0.46％(n=7),加标回收率为95.0％-99.4％.该方法用于测定红丝线提取物中紫蓝素的含量结果准确.