可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

基于Elman网络的近红外光谱技术多组分定量分析研究

研究了Elman神经网络(反馈神经网络,Recurrent Network)在近红外光谱定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用Elman网络建立了饲料中苯丙氨酸(Phe)、赖氨酸(Lys)、酪氨酸(Tyr)和胱氨酸(Cys)四种氨基酸含量的近红外光谱定量分析模型。用偏最小二乘法(partial least squares ,PLS)将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的12个吸收峰值输入Elman网络,网络中间层神经元个数为47。Elman网络模型对样品4个氨基酸含量的预测决定系数(r2)分别为0.960,0.981,0.979,0.952。表明所建Elman网络预测模型通过近红外光谱能够较准确预测饲料中苯丙氨酸、赖氨酸、酪氨酸和胱氨酸四种氨基酸的含量,为通过近红外光谱技术进行多组分定量分析提供了新思路。     

定常的磁流体动力学问题的Galerkin-Petrov最小二乘混合元方法

提出了定常的磁流体动力学方程的一种Galerkin-Petrov最小二乘混合元法,并导出Galerkin-Petrov最小二乘混合元解的存在性和误差估计．通过引入Galerkin-Petrov最小二乘混合有限元方法使得该方法的混合元空间之间的组合无需满足离散的Babuska-Brezzi稳定性条件,从而使得它们的混合有限元空间可以任意选取,并得到误差估计最优阶．     

三维无网格法中权函数影响半径的优化

从函数逼近的角度建立三维无网格法中权函数影响半径的优化计算模型,针对一次基、二次基情形求解该模型.分析不同影响半径下函数的逼近误差,以及计算量、条件数等因素对无网格法计算性能的影响,结合数值试验,确认给出的权函数影响半径是有效、可靠、综合最优的.     

利用神经网络提高偏最小二乘法的NIR多组分分析精度

提出了一种神经网络(ANN)和偏最小二乘法(PLS)结合的新的近红外(NIR)多组分分析法。该方法首先把训练样本中待测组分涵盖的浓度区间分成若干个子区间,利用各个子区间的训练样本分别建立PLS校正模型,然后利用ANN对未知样本进行分类,判断其所属的浓度子区间,应用对应子区间上的校正模型计算预测样本的组分浓度。和传统的PLS比较,此方法改善了模型的适应性,显著地提高了预测精度。实验及数据处理结果证明了本方法的有效性。     

(+)-O-萘基环状磷酰二胺酯的合成、晶体结构及绝对构型

合成了目标化合物(+)-O-萘基环状磷酰二胺酯,其结构由¹HNMR,³¹PNMR及元素分析确定,并在273K下进行了X射线衍射晶体结构分析.该化合物晶体属正交晶系,P2₁2₁2₁空间群,晶胞参数a=1.0028(4)nm,b=1.1406(4)nm,c=2.4455(8)nm,V=2.7971(18)nm₃,Z=4,Dc=1.212g/cm³,F(000)=1088,μ=0.129mm^-1.晶体的结构收敛最终偏离因子R和wR分别为0.0585和0.0827.Flackx参数为0.03(12).目标化合物中磷原子的绝对构型为S.     

Modelling of chaotic systems based on modified weighted recurrent least squares support vector machines

Positive Lyapunov exponents cause the errors in modelling of the chaotic time series to grow exponentially. In this paper, we propose the modified version of the support vector machines (SVM) to deal with this problem. Based on recurrent least squares support vector machines (RLS-SVM), we introduce a weighted term to the cost function tocompensate the prediction errors resulting from the positive global Lyapunov exponents. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, we use the power spectrum and dynamic invariants involving the Lyapunov exponents and the correlation dimension as criterions, and then apply our method to the Santa Fe competition time series. The simulation results shows that the proposed method can capture the dynamics of the chaotic time series effectively.     

横观各向同性多孔超弹性矩形板的单向拉伸

利用横观各向同性超弹性材料的广义neo-Hookean应变能函数研究了含有多个微孔的超弹性矩形板在单向拉伸作用下的有限变形和受力分析.给出了含有某种对称性分布的多个微孔的矩形板的变形模式,通过求解该变形模式满足的微分方程,将它用两个参数表示出来.可应用最小势能原理导出变分近似解,从而得到矩形板的变形和应力分布的解析解.分析了板中微孔的增长及微孔边缘应力的分布情况,讨论了板的各向异性程度及微孔的大小和孔间距离的影响,得到了单个、三个及五个微孔板中微孔的增长变形和孔边应力分布的一些基本规律规律,并进行了相互比较.     

基于圆判据的一种LMI绝对镇定方法

针对非线性Lur'e系统,提出了一种输出反馈控制器综合方法。对于系统在无摄动及线性部分存在乘性范数摄动的情况,分别设计了保证闭环系统绝对稳定的动态输出反馈控制器。由圆判据出发,通过把绝对稳定性问题等价地转化成H∞控制问题,得到了一组由线性矩阵不等式(LMI)表达的控制器存在的充分性条件。     

消除风向模糊性的一种方法

针对高频雷达探测海面风向存在模糊性的问题,提出了一种简单易行的多波束最小差值算法.应用该方法对OSMAR2000在东海的数据进行风场反演,并和观测船实测结果对比,两者吻合甚好,风向平均误差为20°,探测距离可达200km.