马钱子的质量控制方法研究

研究建立马钱子的两种质量控制方法,以便进行相互校验。选择适宜的测定波长或波长区间,采用计算机程序进行计算,不经提取分离直接测定马钱子中士的宁和马钱子碱的含量。士的宁的线性范围为8.0～30.0 μg·mL-1, r=0.999 9, 马钱子碱的线性范围为7.0～31.2 μg·mL-1, r=0.999 4, 两种方法对于士的宁和马钱子碱的平均回收率和相对标准偏差分别为98.18%～99.82%,0.56%～1.54%和100.5%～100.6%,0.57%～0.62%。新建立的质量控制方法简便、快速、重现性好,可作为马钱子的质量控制方法。     

~(252)Cf自发裂变中子发射率符合测量的回归分析

~(252)Cf同位素源具有标准的自发裂变中子能谱,但由于其半衰期较短,应用中常需要对源强进行标定修正.随着源年龄增加,来自源中~(250)Cf和~(248)Cm自发裂变的影响愈加凸显,不能简单按~(252)Cf的衰变规律计算源中子发射率,而通过锰浴活化的间接测量方法周期较长,且在源强低于10~4 n/s时误差较大.最近,基于中子多重性计数的源强绝对测量算法已得到验证.本文进一步从点模型假设的测量方程出发,在将符合计数率与总中子计数率关联的基础上,分别对符合计数率随源位置、符合门宽的变化关系进行回归分析,提取变化过程的特征系数,建立了两种避规效率变化的~(252)Cf中子发射率测量方法,并基于JCC-51型中子符合测量装置开展实验验证.结果表明:两种回归分析方法的测量值均与标称值的修正结果在2%的偏差范围内一致;反推求得装置中轴线上的探测效率也与基于MCNPX程序的蒙特卡罗模拟计算值相符.研究结果可为活度信息不明的~(252)Cf源强标定及符合测量装置的效率刻度提供便携准确的实验方法.     

基于小波核偏最小二乘回归方法的混沌系统建模研究

基于核学习的强大非线性映射能力,结合用于回归建模的线性偏最小二乘(PLS)算法,提出一种小波核偏最小二乘(WKPLS)回归方法. 该方法基于支持向量机使用的经典核函数技巧,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,构造线性的PLS回归模型. PLS方法利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征,而可允许的小波核函数具有近似正交以及适用于信号局部分析的特性. 因此,结合它们优点的WKPLS方法显示了更好的非线性建模性能. 将WKPLS方法应用在非线性混沌动力系统建模上,并与基于高斯核的核偏最小二乘 关键词： 小波核 偏最小二乘回归 混沌系统 建模     

近红外光谱的结球甘蓝可溶性糖含量测定

结球甘蓝是一种富含碳水化合物的常见蔬菜,可溶性糖含量是决定其品质的重要参数。可溶性糖易溶于水,是蔬菜和水果口味的有效调节剂。作为碳水化合物,可溶性糖由三种元素C,H和O组成,其分子吸收光谱主要由被检测材料的分子中C-H,O-H和CO等基团的组合频率吸收和倍频吸收组成,包含丰富的有机物信息。因此,采用近红外光谱和化学计量学方法,探索结球甘蓝可溶性糖含量的快速检测方法。用德国布鲁克公司的MATRIX-Ⅰ型傅里叶变换近红外光谱仪采集161份结球甘蓝样本光谱数据。波数范围：12 800～4 000 cm-1(780～2 500 nm)。蒽酮比色法测量样本的可溶性糖。综合应用马氏距离法(MD)和蒙特卡洛交叉验证法(MCCV)剔除异常样本,采用Kennard-Stone(K-S)法将样本按照给定比例划分为校正集和验证集。分别使用Savitzky-Golay卷积平滑(S-G),一阶导数(FD),二阶导数(SD),多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)及它们的组合共12种方法对样本进行光谱预处理,获得最佳预处理方法,提高光谱数据的信噪比。采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)筛选偏最小二乘回归(PLS)模型中回归系数绝对值大的波数点,去掉回归系数绝对值小的波数点,以有效选择与所测特性值相关的最优波数组合,获得具有良好鲁棒性和强预测能力的校正模型。使用模型决定系数R2、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)作为模型精度评价指标。根据蒙特卡洛交叉验证法和马氏距离剔除异常样本的原理,共剔除10个光谱或者化学值异常的样本。最终参与建模分析的样本个数为151。异常样本剔除后,通过K-S法将样本按照3∶1被分成校正集(110个样本)和验证集(41个样本)。使用原始光谱数据,预处理后的光谱数据和对应于优选波数的光谱数据,建立PLS模型。结果表明,利用MSC+FD光谱预处理可以提高建模精度,校正集R2从处理前的0.68增长到0.93,MSC+FD是本研究中理想的光谱数据预处理方法。利用CARS法共优选了84个建模波数。在12 000~10 000 cm-1波数区域内,有O-H键2级和C-H键3级倍频伸缩振动吸收,此区域主要的背景信息为水和其他含氢基团,在此区域内共包含了36个选定的波数。在8 500~6 000 cm-1区域,存在糖类和水的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,葡萄糖的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,该区域是包含反映可溶性糖成分的主要光谱区间,背景影响较小,CARS方法在此区域共选择了15个建模波数。5 800~4 000 cm-1区域与12 000~10 000 cm-1区域相似,包含的选定波数多,CARS方法在此区域选择了33个建模波数。利用CARS对参与建模的波数进行优选,减少了无关信息,降低了模型的复杂度,选择的波数不但引入了表征待测组分的光谱,同时还引入了代表背景信息的光谱,使得校正模型适应性增强。建立了结球甘蓝可溶性糖的全谱PLS模型,根据CARS波数优选结果,建立了结球甘蓝可溶性糖的CARS-PLS模型。对于全谱PLS定量模型,校正集的决定系数R2为0.93,RMSECV为0.157 2%,RMSEP为0.132 8%。对于CARS-PLS模型,校正集的决定系数R2为0.96,RMSECV为0.076 8%,RMSEP为0.059 4%。数据表明,两种模型具有相当的R2,但CARS-PLS模型的RMSECV是全谱PLS模型的1/2。RMSEP也接近1/2,CARS-PLS模型比全谱PLS定量模型所用建模变量少,模型得到简化,精度更优。用CARS-PLS模型对验证集41个样本进行预测,预测集决定系数R2为0.86,预测标准误差为0.059 4%。提供了一种工作效率较高的结球甘蓝质量无损检测方法。     

连续小波变换高光谱数据的土壤有机质含量反演模型构建

土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要指标,对其进行动态监测是实施精准农业的重要措施。近年来,众多学者尝试采用土壤近地传感(proximal soil sensing),尤其是近地高光谱技术,在田间和实验室获取不同形态土壤的高光谱数据,不断引入新方法建立适用于不同地域和不同土壤类型的有机质含量的反演模型。该研究在实验室内利用ASD FS3采集了土壤高光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测得了土壤有机质含量;分析了土壤原始光谱反射率(R)与有机质含量的相关性,选取R2>0.15的敏感波段的反射率;利用CWT对土壤原始光谱反射率(R)、光谱反射率的连续统去除(CR)进行不同尺度的分解,分析小波系数与土壤有机质含量的相关性,选取R2>0.3的敏感波段的小波系数;利用R选取的波段信息和R-CWT,CR-CWT的选取的小波系数,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVMR)三种不同的土壤有机质含量反演模型。结果表明：相比R与土壤有机质含量的决定系数R2,R-CWT,CR-CWT变换后得到的小波系数与土壤有机质含量的决定系数R2分别提高了0.15和0.2左右;CR-CWT-SVMR的模型效果最为显著,预测集的R2和RMSE分别为0.83,4.02,RPD值为2.48,具有较高的估测精度,能够全面稳定地估算土壤有机质含量;CR-CWT-PLSR的模型精度与CR-CWT-BPNN,CR-CWT-SVMR相比虽有一定差距,但是其计算量要明显小于非线性的BPNN和SVMR方法,具有模型简单、运算速度快等特点,对开发与设计田间传感器具有较大的应用价值。     

Psychoacoustics of in-car switch buttons: From feelings to engineering parameters

The car interior is becoming quieter and other sounds are now exposed to user perception, such as the sound produced by interface buttons when actuated. So, the functional role of the button sound on interface operation and its aesthetic and emotional role on the user experience are now more important than before. However, little research and design effort has been paid to understand how to design buttons that produce a pleasant sound. Moreover, the button’s sound requirements received by interface manufacturers are ill-defined, insufficient or even inexistent, and consequently their conversion into specifications for manufacturing is problematic and leads to long and costly development processes. The purpose of this paper is to contribute to identify relevant acoustic parameters that explain the users sound preferences. Data on preference subjective judgments were collected and buttons acoustic signals were measured allowing the development of preference models based on partial least squares regression and neural networks methods. The former was successful in selecting the relevant parameters to describe the preference ratings of the buttons sound. The later, dealing with the non-linear nature of acoustic perception, was able to predict preferences based on the relevant parameters.     

基于支持向量机、支持向量回归和分子对接的CYP450 1A2抑制剂的发现研究

支持向量机,支持向量回归和分子对接的计算方法已广泛应用于化合物的药理活性计算。为了提高计算的准确性和可靠性,拟以细胞色素P450酶1A2为研究载体,运用建立的联合SVM-SVR-Docking计算模型预测潜在的CYP1A2抑制剂。其中,建立的最优SVM定性模型训练集,内部测试集和外部测试集的准确率分别为99.432%,97.727%和91.667%。最优SVR定量模型训练集和测试集的R和MSE分别为0.763,0.013和0.753,0.056。实验表明两个模型具有较高的准确性和可靠性。通过对SVM和SVR模型结果的比较分析,发现连接性指数、分子构成描述符和官能团数目等分子描述符可能与CYP1A2抑制剂的辨识和活性预测密切相关。随后利用分子对接技术分析化合物与CYP1A2的结合构象及相互作用的稳定性。形成氢键相互作用的关键氨基酸包括THR124,ASP320;形成疏水相互作用的关键氨基酸包括ALA317和GLY316。所获得模型可用于天然产物化学成分中CYP1A2潜在抑制剂的活性计算及其介导的药物-药物相互作用预测提供理论指导,也为合理联合用药提供一定参考。共获得20个对CYP1A2具有潜在抑制活性的化合物。部分结果与文献结果相互印证,进一步说明了模型的准确性和联合计算策略的可靠性.     

选择性激光烧结成型件密度的支持向量回归预测

根据不同工艺参数（层厚、扫描间距、激光功率、扫描速度、加工环境温度、层与层之间的加工时间间隔和扫描方式）下的选择性激光烧结成型件密度的实测数据集,应用基于粒子群算法寻优的支持向量回归（SVR）方法,建立了加工工艺参数与成型件密度间的预测模型,并与BP神经网络模型进行了比较.结果表明：基于相同的训练样本和检验样本,成型件密度的SVR模型比其BP神经网络模型具有更强的内部拟合能力和更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法的SVR模型的预测误差最小.因此,SVR是一种预测选择性激光烧结成型件密度的有效方法. 关键词： 选择性激光烧结 密度 支持向量机 回归分析     

基于小波分析的马铃薯地上生物量估算

地上生物量(AGB)是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要.由于传统植被指数(VIs)估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换(DWT)的影像小波分解(IWD)技术提取的高频信息和连续小波转换(CWT)技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+C...     

基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算

水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一.以2018年—2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应...