原位实时近红外光谱研究核壳乳液聚合过程

将苯乙烯(St)和丙烯酸丁酯(BA)单体以不同的聚合方式制备核壳乳液和共聚乳液, 并采用近红外光谱技术实现了对乳液反应过程的原位实时监测, 通过对近红外光谱的谱带归属和主成分分析, 为近红外光谱技术判别乳液聚合过程提供了科学依据, 也为判断反向核壳乳液核壳翻转的拐点提出了一种新的方法. 采用簇类独立软模式法(SIMCA)建立了定性判别模型, 得到了很好的判别结果, 为进一步研究近红外光谱技术用于核壳乳液聚合过程奠定了基础.     

基于连续投影算法的光谱主成分组合优化方法研究

应用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择由主成分分析(principal component analysis,PCA)得到主成分的最佳组合。首先对奶粉的短波近红外光谱进行PCA分析, 然后通过SPA得到的脂肪和蛋白质含量预测最佳主成分组合分别为主成分1,2,4,5,6和7以及主成分1,2,3,4,5和8。通过最小二乘支持向量机(Least-squares support vector machine, LS-SVM)对奶粉中脂肪和蛋白质含量进行预测, SPA选择得到的主成分组合均优于分别采用前4个到前8个主成分。 基于SPA得到的主成分组合得到脂肪含量预测结果的确定系数(R2p),预测误差均方根(root mean square error for prediction, RMSEP)和剩余预测偏差(residual predictive deviation, RPD)分别为0.989 0,0.170 3和9.534 3。而蛋白质含量预测结果的R2p,RMSEP和RPD分别为0.987 6,0.134 8和8.927 4。说明SPA能够用于快速有效选取最佳的主成分数, 寻优过程简单快速,并且不用对大量参数进行调试。     

有监督主成分回归法在近红外光谱定量分析中的应用研究

介绍了运用有监督主成分回归法建立近红外光谱定量分析模型的原理和方法.利用该方法先进行近红外光谱定量分析建模的波长信息选择,达到降低光谱数据维数的目的,然后建立数学模型,并用其分析预测集样品.文中以66个小麦样品为实验材料,随机选择其中40个样品建立小麦样品中蛋白质含量的近红外光谱定量分析模型,首先优选出4个波长点:4 632,4 636,5 994,5 997 cm-1,利用这4个波长点处光谱信息建立主成分回归模型预测26个样品的蛋白质含量,其结果与凯氏定氮法分析结果的相关系数为0.991,平均相对误差为1.5%.该方法从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息,实现了"少而精"的波长点选择,对建立抗共线性信息干扰的光谱定量分析模型,同时对指导专用近红外分析仪器设计中波长点的选择等方面都有一定的意义.     

关于自旋电子的一些为什么——浅谈与超导电性对抗的磁性元素Fe,Co,Ni为什么形成化合物就超导了？

在近20年来的凝聚态物理研究中,人们在铜基氧化物中发现了高温超导电性,在锰基钙钛矿中发现了巨磁电阻效应,以及近年来发现由铁、钴、镍等传统认为与超导对抗的元素组成化合物后可以形成超导.这些不同的体系有着迥然不同的物理行为,却具有一个共同的特征：这些铜、锰、铁、钴、镍基化合物都是3d电子材料.那么,同为3d电子,为什么在不同的环境中表现出完全不同甚至对抗的行为？文章对这些现象提出了一系列为什么,并对其进行了探讨.     

基于内源性致香物质和化学计量学的烟草感官评价研究

采用主成分分析法结合遗传算法和神经网络,建立了基于烟草内源性致香物质的感官质量评价预测模型。利用气相色谱-质谱(GC-MS)技术对超临界萃取-分子蒸馏所得烟草精油中的内源性致香组分进行定性定量分析,汇总各类致香指标后,对其进行主成分分析;以提取所得5个主成分的得分作为输入变量,感官评吸分数作为输出变量,分别使用标准BP神经网络和遗传算法(GA)优化的BP神经网络建立预测模型。对比实验结果表明,GA优化后的模型预测效果更优,其预测值与实验值间的相关系数为0.96,预测均方根误差为1.81,说明GA-BP模型具有更好的拟合能力和预测能力,该模型能有效地预测烟草精油的感官品质。     

龙井茶特征香气成分分析及种类判别

采用顶空固相微萃取(HS-SPME)和气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术分析了39份龙井茶叶中的挥发性成分,结合质谱数据库与保留指数,从24份西湖核心区龙井茶中获得了200余种挥发性化合物,这些挥发性成分中主要含有醇类、酯类、酮类、杂环类等化合物,经筛选得到26种共有组分.并采用主成分分析法(PCA)对24份西湖核心区龙井茶和15份疑似龙井茶进行了有效区分.该方法适用于茶叶的品质鉴定、真假识别、产地溯源等方面的研究,也为其他产品的挥发性成分分析提供参考.     

低场核磁共振结合化学计量学方法快速检测掺假核桃油

以掺假核桃油样品为低场核磁共振检测对象,利用主成分分析法(PCA)和偏最小二乘回归法(PLSR)分析处理Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)序列的核磁共振弛豫数据,旨在探求一种能快速检测核桃油品质的新方法。对几种常见掺假形式(掺入大豆油、玉米油、葵花油)的核桃油样品和纯核桃油样品进行检测和评价。实验结果表明:纯核桃油和掺入不同种类食用油的掺假核桃油在主成分得分图上可以得到很好的区分,且掺假样品随掺假比例在图中呈规律性分布;采用PLSR法对CPMG数据和实际掺假率进行回归,可实现对核桃油掺假水平的准确定量测定。方法快速、无损、准确,在食用油制品的品质控制及评价方面具有很大的应用潜力。     

双脉冲星的发现

来自英国、澳大利亚、意大利和美国的天文学家首次发现了双脉冲星.这一发现可用于检验广义相对论,并使研究脉冲星的磁气圈成为可能(有关论文见LyneGetal.Science express,2 0 0 4 ,1 0 94 6 4 5 ) .脉冲星是密度极高的中子星,比地球的质量大一百万倍,而直径仅为几十公里.脉冲星     

一组新氨基酸描述子用于肽定量构效关系研究

用主成分分析从20种天然氨基酸0D～3D结构信息中收集到的共1369个描述子变量得到了一组新氨基酸描述子(SZOTT), 将其用于血管紧张素转化酶抑制剂和苦味二肽结构表征并以偏最小二乘法建立定量构效关系模型, 得复相关系数R_CU²分别为0.894和0.908, 留一法交互检验的复相关系数R_CV²分别为0.828和0.736, 估计均方根误差RMS分别为0.331和0.195. 研究结果表明, SZOTT描述子含信息量大, 操作简便, 结构表达能力强, 有望在多肽定量构效关系研究中得到进一步推广.     

基于支持向量机的高维特征非线性快速筛选与肽QSAR建模

以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽的结构, 基于支持向量回归发展了一种新的高维特征非线性快速筛选方法, 将其应用于苦味二肽和血管紧张素转化酶抑制剂2个肽体系的定量序效关系(QSAR)建模, 各筛选获得10个意义明确的保留描述子. 以保留描述子建立支持向量回归模型, 其拟合精度、留一法交叉测试精度和外部预测精度较文献报道结果均有较大幅度提升, 优势明显; 对所建模型进行了非线性回归显著性测验、单因子相对重要性显著性测验和单因子效应分析, 增强了模型的可解释性. 新方法在肽、蛋白质QSAR建模等高维数据回归预测领域有广泛应用前景.