基于对角递归神经网络的控制系统

针对角递归神经网络具有结构简单、收敛速度快,可广泛用于非线性系统的辨识与控制的特点.基于工业自动化通用技术平台(IAP),采用图形化控制策略组态技术开发了一套基于对角递归神经网络的控制系统,该系统具有基于参考模型跟踪的控制结构,可快速自适应地调整控制器参数.仿真实验结果表明,基于对角递归神经网络的控制系统控制精度高、稳定性好,可成为处理复杂工业过程,尤其是解决不确定和非线性领域问题的有效工具.     

CdnSen（1≤n≤12）团簇结构与电子性质的第一性原理研究

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法对CdnSen（1≤n≤12）团簇的几何结构进行优化,并对其能量、频率以及电子性质进行了模拟分析. 结果表明, 当n=1～3时,团簇的最低能量结构是平面结构, Cd-Se键长是影响硒化镉团簇总能量的重要因素;当n=4～12时,团簇的最低能量结构可以看成是由Cd2Se2和Cd3Se3团簇的最低能量结构连接而成的三维结构,而Se-Cd-Se键角是影响硒化镉团簇总能量的主要因素. 随着团簇尺寸的增大,转移的电荷逐渐增加,转移的电荷量有达到块体中电荷值的趋势. 团簇的总能量二阶有限差分,平均结合能以及最高已占据轨道和最低未占据轨道的能隙都显示团簇的幻数为n=3,6和9.     

从细脚拟青霉分离的新环二肽与新十元环内酯

利用反相色谱、 凝胶色谱和硅胶色谱从细脚拟青霉发酵液中分离得到4个活性化合物. 通过核磁共振波谱、 质谱、 X射线晶体衍射分析和理化数据鉴定化合物1为新环二肽[(3S)-6-苯乙基-3-异丙基-1-甲基-2,5-二酮哌嗪], 化合物2为新十元环内酯[(4S,10R)-4-羟基-8-氧代-10-甲基癸内酯], 化合物3为Cepharosporolide C, 化合物4为Cepharosporolide E. 细胞毒性实验结果表明, 5 μmol/L的化合物1对前列腺癌细胞22RV1和DU-145的抑制率分别为37.8%和38.6%, 5 μmol/L的化合物2对前列腺癌细胞22RV1和DU-145的抑制率分别为32.5%和40.6%, 具有一定抗肿瘤活性.     

氰乙基对几种芳胺结构和光谱的影响

采用量子化学中密度泛函理论(DFT)的B3LYP方法分别用6-31G*和6-311+G*基组对苯胺、对氯苯胺和对甲苯胺及其氰乙基衍生物的几何构型进行全优化, 探讨了氨基上氰乙基的引入对分子电荷转移、前线轨道能量和电子光谱等性质的影响规律. 在此基础上采用含时密度泛函方法(TD-DFT)计算了分子第一激发态的电子跃迁能, 得到最大吸收波长λmax. 计算结果表明, 氨基上氰乙基的引入, 对前线分子轨道组成影响虽然小, 但使得最大吸收波长红移, 与实验值λmax有较好的一致性, 发现该类物质主要吸收光谱源于分子内的π→π*的电子跃迁.     

毛细管电泳应用于食品中农药残留分析的晚近进展

对2000-2008年毛细管电泳在食品农药残留分析中的应用进展进行综述,共分为三部分:第一部分介绍了毛细管电泳在农药分析中的一些主要分离模式和检测方法;第二部分介绍了与毛细管电泳联用的主要样品预处理方法;第三部分评述了近年来应用于食品中农药残留分析的各种检测方法和毛细管电泳分离模式.并探讨了这一研究领域的未来发展趋势.引用文献56篇.     

激光全息材料

文章介绍了激光全息纸和激光全息膜材料的性能,分析了激光全息材料在全息技术上的应用,为激光全息材料在防伪印刷和包装印刷中的应用提供参考价值。     

长链疏水改性苯丙共聚物乳液的合成及固沙性能

以苯乙烯(St)和甲基丙烯酸甲酯(MMA)为硬单体,丙烯酸丁酯(BA)、丙烯酸(AA)和丙烯酸羟乙酯(HEA)为软单体,丙烯酸十八酯(SA)为功能单体,过硫酸钾(KPS)为引发剂,聚氧乙烯辛基苯酚醚-10(OP-10)和十二烷基硫酸钠(SDS)为复合乳化剂,采用种子乳液聚合,制备了长链疏水改性苯丙共聚物乳液,采用氢核磁共振(1H NMR)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、热重分析(TGA)等对共聚物进行表征并研究其固沙性能. 结果表明:当乳化剂SDS与OP-10的质量比为1 ∶ 1,亲油亲水平衡值(HLB)为27.50时,乳液最稳定,平均粒径为1.423 μm,乳液分散指数(TSI)为0.413. 丙烯酸十八酯质量分数为3%(占单体总质量的比例)时,聚合物热分解温度约为340 ℃,胶膜硬度达到3 H,吸水率降低至3.25%,水接触角提高至78.6°. 改性苯丙共聚物乳液作为固沙剂使用,当固沙剂固含量(质量分数)为15%、添加量为5 g/cm3时,沙柱的无侧限抗压强度为118.32 kPa、内聚强度为16.53 kPa、内摩擦角为8.68°,沙盘的相对冲刷保留率为98.2%,相对风蚀保留率为100%.     

基于深度学习的资源三号卫星遥感影像云检测方法

针对资源三号卫星影像波段少、光谱范围受限的特点,提出了基于深度学习的资源三号卫星遥感影像的云检测方法。首先,采用主成分分析非监督预训练网络结构,获得了待测遥感影像特征;其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,该模型能很好地挖掘影像特征信息;最后,将影像特征输入支持向量机分类器进行分类,获得了云检测结果。选取典型区域进行云检测实验,并与传统Otsu方法进行对比。结果表明:所提方法的检测精度高,且不受光谱范围的限制,可用于资源三号卫星多光谱影像和全色影像的云检测。     

基于人工神经网络的颗粒材料本构关系及边值问题研究

颗粒材料被广泛运用于工程实践中,通过数值模拟解决颗粒材料有关的边值问题,对于指导工程实践具有重要意义.通过应用人工神经网络算法,将基于离散颗粒模型的离散单元法与基于连续介质模型的有限单元法有机结合以求解颗粒材料边值问题,形成了一套新的、完整的模型及解决方案,即细观模型离线计算的细-宏观两尺度模型及求解系统.具体为：先基于离散单元法获取颗粒材料的主应力、主应变以及对应的应力-应变矩阵等数据;再将获取的数据利用人工神经网络算法构建在主空间上描述颗粒材料本构关系的人工神经网络模型;最后,通过用户自定义材料子程序UMAT将人工神经网络模型导入ABAQUS中求解颗粒材料边值问题.通过平板受压以及边坡稳定性数值试验,并与经典弹塑性模型求解结果进行对比,表明了训练后的人工神经网络模型能够有效地反映颗粒材料的本构关系,并能够运用于实践求解边值问题,验证了该求解方案的可行性.     

郑州市各级别城镇土壤重金属污染评价

选取郑州市自然条件类似但工业化、城镇化水平差异的市区、中牟县城和韩寺镇,测定土壤中Pb,Cd,Zn,Cr,Cu,Ni 6种重金属元素含量,采用内梅罗综合指数和加权统计分析法进行重金属污染评价,并通过灰色斜率关联度分析方法初步分析了城镇土壤重金属污染的主要人为活动源因素.结果表明,研究区土壤主要污染元素为Pb,Cd,Zn和Cr;土壤Pb污染主要与交通、工业有关,Cd污染与城镇建设、工业有关,Zn污染与居民日常生活和工业有关;各级城镇土壤均发生不同程度的重金属污染,综合污染大小次序为郑州市区中牟县城韩寺镇.