阿尔茨海默病诊断的自适应BP神经网络模型

阿尔茨海默病(AD)和轻度认知功能损伤(MCI)具有患者多、诊断难的特点,改进BP神经网络,提出自适应BP神经网络(ABP)进行100次AD和MCI诊断模拟,ABP神经网络的诊断正确率显著高于BP和RBF神经网络.采用留一法将101例正常人、200例MCI和90例AD患者的样本分为训练集和检测集,用ABP神经网络对其进行诊断模拟,总正确率达到73.91%.     

卟啉单晶微纳米棒的合成及光电性能研究

通过相界面反应制备了一维卟啉微纳米棒,并通过紫外、红外和X衍射仪等多种表征方法对其进行了表征.结果表明,在无机酸的作用下,卟啉分子通过-,氢键和静电作用等多种相互作用聚集成有序的J-聚集体.将此一维卟啉微纳米棒构筑为微纳米器件,并测试其光电性能.该纳米器件在可见光照射下的光电流很大,关闭光源,电流在40 s内降到最低,再次打开光源,电流又在120 s内升到了最大.经过多次＂开＂、＂关＂光源,电导的光响应依旧没有降低.这种具有光电响应的卟啉微纳米棒有望成为微纳电子器件的光电元件.     

Synthesis,Crystal Structure and Luminescent Properties of a 1D Loop-chain Coordination Polymer [Ag（3,3-pybz）（3,3-Hpybz）]n

A new coordination polymer, [Ag（3,3-pybz）（3,3-Hpybz）]n （1, 3,3-Hpybz = 3-pyri- din-3-yl-benzoic acid）, has been synthesized and characterized by elemental analysis, IR spectra, PXRD, and single-crystal X-ray diffraction. In complex 1, the Ag（1）ions are linked by the paired 3,3-pybz ligands to generate an infinite 1D loop chain, and further through π-π stacking interactions to form a 2D supramolecular architecture. Crystal data for 1： triclinic, space group P1, a = 10.2635（17）, b = 10.3041（12）, c = 10.8060（13） A, V= 1679.1（5）A3, α = 62.028（11）, β = 80.325（15）, γ = 78.738（14）°, Z = 2, C24H17AgN2O4, Mr = 505.27, Dc= 1.698 g/cm3, μ= 1.058 mm--, F（000） = 506, S = 1.012 and T = 293（2） K. The final R = 0.0293 and wR = 0.0667 for 3435 observed reflections with I〉 2a（/）, and R = 0.0350 and wR = 0.0688 for all data.     

One-dimensional Vanadyl Phosphate Containing the Tancoite-like {vIvO（HPO4）2}2- Chain

A vanadyl phosphate containing a new member of tancoite-like single chain, （DAPH2）[VIVO（HPO4）2]·xH20 （x ≈ 0.2, DAP = 1,3-diaminopropane, C3H10N2）, has been synthesized under hydro（solvo）thermal conditions. It crystallizes in orthorhombic space group P21212 （No. 18） with a = 7.1730（14）, b = 19.252（4）, c = 8.6557（17） A, Z= 4, V= 1195.3（4）A3, C3H14.38N2P2VO9.19, Mr = 338.47, Dc = 1.881 g/cm3,μ（MoKa） = 1.138 mm-1 and F（000） = 692. The final full-matrix least-squares refinement converged to R = 0.0408, wR = 0.1046 for 2498 observed reflections with I 〉 2σ（I） and R = 0.0456 and wR = 0.1080 for all data （2750） and S = 1.001. Its one-dimensional 1 structure consists of tancoite-like ∞1 {vIVO（HPO4）2}2- single chains surrounded by DAPH22＋ ions and water molecules. The single chain is built from trans-corner-sharing octahedral {VIV= O…VIV} backbone loop-branched by HPO4 groups like staple forming a new member of tancoite single chain. Due to the special coordination of VIVO6, the ∞1 {VO（HPO4）2-} chain adopts a larger M-O-M angle （V-O-V = 135°） than those of tancoite chains reported before. The corner-sharing linear {VIV = O…VIV} chain structure also leads to a one-dimensional weak antiferromagnetic interaction at low temperature. The magnetic measurements confirm the 4＋ valence state of vanadium. IR and TG results of the title compound are also discussed.     

Crystal Structure and Thermal Stability Properties of a New 1D Chain Cu（ll） Coordination Polymer with 2,3-Pyridinedicarboxylic Acid as the Ligand

A new 1D chain copper coordination polymer [CuE（H2L）2（C10HsN2）（HEO）2]n＇3n（H20） with 2,3-pyridinedi carboxylic acid （H2L） and 2,2＇-bipyridine （2,2＇-bipy） as ligands has been synthesized in the mixed ethanol and water solvents. Crystal data for this complex are as follows： monoclinic, space group P2Jc, a = 7.7713（7）, b = 27.478（3）, c = 13.2621（13）/1,, fl = 100.6940（10）, V= 2782.8（5） A3, Dc = 1.722 g/cm3, Z = 4, p = 1.61 mm-1, F（000） = 1472, the final R = 0.0363 and wR = 0.0933. In the crystal structure, the whole molecule consists of two cooper ions, two H2L, one 2,2＂-bipy molecule and six water molecules. Each central copper ion is coordinated with three oxygen atoms from two H2L and one water molecule, two nitrogen atoms from one 2,2＇-bipy molecule and two H2L, giving a distorted tetragonal pyramidal geometry. Thermal stability properties of the complex were investigated.     

基于Chebyshev多项式的神经网络中长期负荷预测研究

高精度负荷预测在提高电力系统的安全性和经济性方面有着极其重要的意义,而现有的负荷预测方法因参数有限,难以完全反映其内在规律,因而导致预测结果不够准确.为此提出了一种基于Chebyshev多项式神经网络模型的预测方法.该方法使用递推最小二乘法训练神经网络权值系数,以获得高精度的参数估计,从而实现Chebyshev多项式神经网络模型对负荷量的最优拟合,再利用训练好的Chebyshev多项式神经网络模型实现中长期负荷预测.研究结果表明,该方法能较好模拟负荷变化规律,有效提高了负荷预测精度,在电力系统负荷预测中有较大的应用价值.     

具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛(英文)

本文研究了具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛,通过运用Lyapunov函数、随机分析技巧和推广了的Halanay不等式,得到了上述模型为弱收敛的充分性条件,并且我们揭示了对上述递归神经网络模型所确定的segment过程的转移概率的极限分布是此模型的解过程的唯一的遍历不变概率测度.此外,我们还给出了例子和数值模拟来说明我们结论的正确性.     

广东省能源需求预测模型构建及实证分析

为了对广东省的能源需求进行准确的预测,首先分析了影响广东省能源需求的各种因素,构建了预测指标体系.在此基础上,针对能源系统非线性等复杂系统特征,结合粒子群算法和BP神经网络的优点,构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型,并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维,以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真,并对2014-2018年的能源需求量进行预测,理论分析和实证研究表明,该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征,预测结果较为准确合理.     

关于四元二次型表整数个数的均值估计

利用数论函数的可乘性和狄里克雷卷积方法,研究了用四元二次型表整数个数的均值估计,并且得到了相应的渐近公式,推广了相关结果.     

基于布谷鸟算法与BP神经网络的煤灰变形温度预测

以120种煤样为数据基础,采用布谷鸟算法(CS)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立了CSBP模型对单煤、煤掺添加剂和配煤等3类样本的煤灰变形温度(DT)样本进行预测。模型以煤灰化学成分及其组合参数等13个变量作为输入量,以变形温度(DT)作为输出量。CSBP模型预测结果与BP神经网络模型预测结果进行对比发现,无论是单煤、煤掺添加剂还是配煤,CSBP模型较BP模型对煤灰变形温度(DT)的预测都更加精准,平均相对误差分别达到了3.11%、4.08%和4.22%。另外,对比3类样本预测结果发现,无论是CSBP模型还是BP模型,相比单煤预测而言,煤掺添加剂及配煤的预测误差都有明显的增加。