壳聚糖修饰玻碳电极卷积伏安法测定环境水中的EDTA

制备了壳聚糖修饰玻碳电极 ,研究了Fe(EDTA) -在修饰电极上的吸附还原行为 ,用卷积伏安法通过Fe(EDTA) -的检测测定了环境水中的EDTA。在优化的实验条件下 ,峰电流值与 8.0× 1 0 -7～ 5 .0× 1 0 -6mol L的EDTA呈线性关系 ,回归方程为epp′ =0 .75 2 5c - 0 .661 3,r =0 .991 ,最低检出限为 5 .0× 1 0 -7mol L ,5次测定的相对标准偏差小于 5 .8%。对实际样品测定的回收率为98 1 %～ 1 0 5 % ,对比HPLC的结果 ,相对偏差小于 5 %。     

二维卷积在动力学分析中的应用

本文用计算机模拟和二维卷积研究了稀土与间乙酰基偶氮氯膦的显色反应，选择不同的模型参数可描述这类反应的细节，二维卷积则增强对叠合二维谱的分辨。     

基于GA-BP神经网络的信息技术业上市公司的成长性预测

文章针对民营企业中的信息技术业,建立包含盈利能力、营运能力、偿债能力、扩张能力、创新能力与公司规模6个方面的指标体系,采用整合改进遗传算法和神经网络的GA-BP算法,对企业的成长性建立模型进行预测与分析.进一步,为验证模型性能,从WIND金融数据库获取数据并进行预处理后,测试集上可决系数R2为0.9990,性能优于其他五种机器学习算法.通过公司市值增长率进行相关系数分析,对建立的模型进行有效性检验,结果表明所选特征的有效性与合理性.最后通过随机森林进行封装特征重要性排序,对指标模型进行简化,选出的8个特征在测试集上改进GA-BP算法的R2为0.8927,再次证明了最初指标选择的合理性.     

基于模糊神经网络的动车组转向架健康评估

动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策.     

Horseshoe effect and topological entropy of one-dimensional maps

Abstract. In this paper, for any continuous function     

关于整数向量卷积的一个算法的时间复杂度

众所周知,两个n维整数向量循环卷积的常规算法(即按定义计算)的时间复杂度为O(n~2),现在已有时间复杂度为O(nlog_2n)的快速算法,[1]中提出一个新算法,称其时间复杂度为O(n),因而是最佳的。 本文首先指出[1]的错误原因,再根据算法分析理论得出[1]中算法的时间复杂度不低于O(n~2log_2n),因而比常规算法的运算量还大。     

硫化聚乙炔结构对其电子性能的影响

本文用硫原子和共轭多烯的复合物模拟硫化聚乙炔结构,并采用一维紧束缚的LCAO-SCF-MO法,探讨了硫化聚乙炔结构对其电子性能的影响,揭示出影响的原因,确定了最佳结构,为实验合成提供了理论依据。     

自组织学习联想神经树在氟化物非晶态形态的判别条件中的…

运用自组织学习联想神经树，利用化学键参数法，研究了三元系氟化物晶态形成的判别条件，建立了相应的计算机判别智能专家系统，对３个未知样本进行判别，分类结果正确。该方法可望成为研究化合物非晶态形成条件的有效辅助手段。     

神经网络法用于多元混酸同时测定

利用多层神经网络误差反向传播算法处理酸碱电位滴定数据，求得出多元混合酸各组分的浓度，优化了神经网络的结构和参数，测定了三组分有机酸混合样品，结果良好，平均相对偏差ＲＳＤ≤４％。     

神经网络和Eu^2＋离子在复合氟化物基体中跃迁发射的研究

运用人工神经网法对复合氟化物中Ｅｕ＾＋离子光谱结构进行了分类研究，对神经网络的基本特征进行了观察。实验表明，神经网的结构、初始权重以及作为训练集和预测集的随枘发组对最终结果都会产生重要影响。本研究采用测试集来监控训练过程，以避免“过训练”，并提高神经网的预测性能。