基于高相关区域上最小角回归的华南初夏暴雨日数预测

本文研究华南地区暴雨日数与前期环流因子及外强迫因子关系,并在此基础上构建该地区暴雨日数预测模型.我们首先使用高相关区域算法选取构造特征进行变量降维,然后使用最小角回归方法对华南地区初夏暴雨日数进行预测.时间距平相关系数(TCC)、同号率(SS)、决定系数(CD)及调整的Ps评分(APs)等评分结果表明:与其它模型相比,基于高相关区域的最小角回归模型预测结果与观测值具有较强的时间相关性及较高的APs评分,这表明本文所构造方法具有较强的实用价值.     

红外光谱在纤维质文物材料鉴别中的应用研究

纺织纤维和纸张纤维是常见纤维质文物材料, 是构成博物馆精美文物如服饰手稿书画的基本材料, 近年来寻求通过无损或微损方法对这一类材料的鉴别以及劣化状况评价备受文物鉴赏家和文物保护工作者的关注。借助傅里叶变换红外光谱, 研究博物馆常见纺织纤维材料棉、麻、桑蚕丝、柞蚕丝、羊毛的红外光谱特征和它们的分子结构组成异同, 研究传统纸纤维稻草、麦草、龙须草、龙旗松、桑皮红外光谱特征。结果表明: 衰减全反射傅里叶变换红外光谱无损分析技术可通过比较3 300～2 800 cm-1 CH, NH, OH振动区间光谱形状以及指纹区峰位以区别不同种类纺织品纤维;碳氧振动纸张纤维最明显光谱差异位置出现在与纤维素OH伸缩振动相关波数3 300 cm-1和与C—O—C相关波数1 332, 1 203, 1 050 cm-1。文章探索研究红外光谱技术结合主成分分析法在快速鉴别纤维材料中的应用。通过对全光谱数据多元散射校正(MSC)预处理后进行主成分分析, 可以把红外光谱十分相似的纺织纤维棉和亚麻、桑蚕丝和柞蚕丝明显分类;对光谱相似的纸纤维, 可采用选择不同光谱波数段进行主成分分析, 比较发现能够把五种纸纤维明显区分的光谱区间为3 800～2 800 cm-1。本研究为分子光谱无损分析技术应用于文物材料鉴别、科学评估纤维材料保存状况提供基础研究。     

两种消解法测定烟用接装纸中铬、铅和镉的比较

采用两种不同的样品消解法消解烟用接装纸样品,并采用电感耦合等离子体-发射光谱仪测定了其中的3种有害元素铬、铅和镉的含量,通过几组样品的测定结果对比,证明两种样品前处理方法均可用于实际样品测定.     

一种基于多准则决策和PSO-LM混合优化算法的多峰Brillouin散射谱的特征提取方法

采用传统方法对多峰Brillouin散射谱进行拟合的过程中,通常是以谱线最大功率点为基准的,却忽略了其他比该点小但却是极值的功率点。这样获得的拟合曲线通常只有一个峰值,相当于把除最高峰之外还有多个小峰的多峰Brillouin散射谱进行了简化,导致大量有用信息的丢失。为了提高Brillouin散射谱的特征提取精度,提出了一种基于MCDM和PSO-LM混合优化算法的多峰Brillouin散射谱特征提取方法(MCDM-PSO-LM)。MCDM可以识别和准确定位多峰Brillouin散射谱的各个波峰和波谷;PSO-LM混合优化算法可以实现分别对各个波峰和波谷的曲线进行拟合并找到每一个波峰的中心频率,该算法既克服了PSO算法过早收敛于局部极值和LM算法依赖初值的问题,又可以将PSO算法的全局搜索能力和LM算法的局部收敛能力结合在一起。较传统算法而言,MCDM-PSO-LM算法保证了对最优值求解的速度和精度,提高了运算能力,使解析解最大限度地接近最优值。分别在不同信噪比和不同线宽条件下进行仿真验证,频移和温度误差分析结果表明,MCDM-PSO-LM方法可以对多峰Brillouin散射谱的各个波峰与波谷进行准确定位,可用于多峰Brillouin散射谱的特征提取,识别效果明显强于传统算法,提高了信息分析的准确性。     

基于卷积神经网络特征提取的拉曼光谱分类研究

拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。     

基于点线特征视觉惯性融合的机器人SLAM算法

针对弱纹理环境下单目视觉SLAM系统只依靠提取点特征鲁棒性较差的问题,提出一种点线特征视觉与惯导融合的机器人SLAM算法。首先,采用自适应加权提取点线特征并使用普吕克坐标法表示线段,减小计算量同时较好克服线特征提取时线段割裂的不足;其次,采用四叉树法实现点线特征提取均匀化解决特征堆积问题,同时消除点线特征误匹配,再利用视觉点线信息与IMU紧耦合优化机制提高机器人SLAM算法精确度。最后,将该算法在EuRoC数据集和弱纹理环境中进行实验,结果表明,改进后线特征提取相较于传统线特征提取鲁棒性提高了12.94%,相较于原生算法ORB-SLAM3,改进后特征匹配时间节约了19.2%,大型弱纹理环境中绝对定位精度提高了55.6%,所提算法在弱纹理环境中定位效果具有较强的鲁棒性和精确性。     

从考古发现和出土古纸的化验看造纸术起源

中国造纸术起源于何时，长期间有两种不同意见。一种意见认为东汉蔡伦于１０５年所发明，主要依据文献记载；另种意见主张蔡伦前的西汉已有纸，蔡伦是造纸术革新者，主要依据考古发现。从实践是检验真理的唯一标准来看，文献上说蔡伦发明纸是否正确，要由考古发掘来检验，...     

番茄能成为口服疫苗的载体吗

韩围生命工学研究院（Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology，KRIBB）的金贤淳（HyunSoon Kim音译）和数字生物技术公司（Digital Biotech Inc．）、圆光大学（Wonkwang University）的同仁经研究后提出，番茄非常适于作阿尔茨海默氏病（Alzheimer’s disease，AD）口服疫苗的载体。尽管他们的研究尚处于早期阶段，但是毕竟在寻找神经退行性疾病（neurodegenerative disease）口服疫苗的道路上迈出了富有希望的第一步。     

抵押债应急——发债五部曲

07湘泰格纸债成功发行上市对于抵押债券的推广，起到一个良好的借鉴和示范的作用。那么发行抵押债券要解决哪些方面的问题呢？     

一种基于磁性石墨烯的纸基电化学发光夹心免疫分析方法

基于电化学发光及磁悬浮免疫分析策略,结合磁性石墨烯独特的物理化学特性以及纸基电极价格低廉、样品用量少的优势,建立了一种新型免疫分析方法.以人免疫球蛋白G(IgG)为分析物,采用1-乙基-3-(3-二甲基氨丙基)-碳化二亚胺/N-羟基硫代琥珀酰亚胺(EDC/NHS)法将一抗(Ab1,捕获抗体)固定在磁性石墨烯上,通过直接标记法进行二抗(Ab2,信号抗体)的电化学发光试剂标记,采用磁悬浮夹心免疫技术最大程度减少非特异性吸附,通过纸基电化学发光检测技术测定目标物的浓度.考察了捕获抗体及信号抗体的固定(标记)效果,发现采用的磁性石墨烯不仅提高了免疫物质的负载量,还可以促进电子传递,构建的磁悬浮纸基电化学发光夹心免疫分析法的电化学发光响应峰面积在0.32~1000 ng/mL浓度范围内,与IgG浓度对数值呈良好的线性关系,检出限为6.4 pg/mL.本方法可实现IgG的定量检测,在低成本、快速免疫检测领域有一定的应用前景.