Global exponential stability of mixed discrete and distributively delayed cellular neural network

This paper concernes analysis for the global exponential stability of a class of recurrent neural networks with mixed discrete and distributed delays. It first proves the existence and uniqueness of the balance point,then by employing the Lyapunov--Krasovskii functional and Young inequality, it gives the sufficient condition of global exponential stability of cellular neural network with mixed discrete and distributed delays,in addition, the example is provided to illustrate the applicability of the result.     

近红外光谱定性分析中的特征波长筛选研究

提出了一种以样品光谱类间相关系数之和最小为准则进行光谱波长逐步筛选的方法(stepwise selection basing on minimum sum of correlation coefficients, SMCC),以类间距离与类内距离和的比值最大化(符合分析者主观预期目标)作为定性分析中特征波长筛选效果的评价依据,并使用红塔集团提供的2012年17种不同类型工业分级烟叶作为试验样品,以验证筛选方法的有效性。研究表明,采用CO1分级烟叶光谱作为参照类别,筛选出10个特征波长点：采用特征波长计算得到的类内欧氏距离的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的1.69倍,采用特征波长计算得到的类间欧氏距离的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的3.70倍,采用特征波长计算得到的类间欧氏距离与类内欧氏距离和的比值的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的2.21倍。特征波长的类间与类内欧氏距离和的比值增大,说明筛选出来的特征波长能更加有效的表达不同类间的远近关系以及同一类内的离散度,SMCC算法是一种有效的、可应用于近红外光谱定性分析中的特征波长筛选方法。     

多阶梯梁系统的3:1内共振

研究了具有三次非线性项的多阶梯梁的振动,讨论了该系统3:1内共振情况,运用多重尺度法,即一种摄动技术,得到该问题的一般近似解,并得到两种模型的振幅和相位调制方程,这些方程组用来确定稳态解及其稳定性,假设外加的强迫频率接近于较低的频率,在研究的数值部分,讨论固有频率中的3:1情况,对两端固支和一端固支另一端简支,观测到的频率位于第一和第二固有频率之间;对两端简支,观测到的频率位于第二和第三固有频率之间,最后,利用数值算法求解3:1内共振,第一模型为两端固支和一端固支另一端简支梁的外激励模型;第二模型为两端简支梁的外激励模型,然后,当外激励第一模型时,研究第一、二模型的振幅,当外激励第二模型时,研究第二、三模型的振幅,对振动的内共振模型,画出强迫响应、阻尼响应和频率响应曲线,同时进行这些曲线的稳定性分析.     

Non-constant stationary solutions to a prey-predator model with diffusion

In this paper, a nonlinear predator reproduction and prey competition model with diffusion is discussed. Some existence and non-existence results concerning non-constant positive steady-states are presented using topological degree argument and the energy method, respectively. The first author was supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 10771032) and the Natural Science Foundation of Jiangsu province BK2006088, and the second author was supported by National Natural Science Foundation of China (No. 10601011).     

拉曼光谱特征提取在化学纤维定性鉴别中的应用

拉曼光谱作为快速、无损的检测技术受到越来越广泛的关注,已经成功的应用于过程监控、质量监测、考古鉴定等领域。针对纺织纤维拉曼光谱的特性,提出了一种基于特征提取的拉曼光谱定性鉴别方法。该方法通过直接测取织物、纤维的激光拉曼光谱,并结合光谱预处理技术与特征峰提取、匹配识别方法,能够定性地鉴别织物、纤维的成分归属,对纺织品检验中的难点化学纤维成分的鉴别效果尤其显著。利用94份测试样品对织物成分中普遍存在的4种纤维品种——涤纶、腈纶、锦纶和粘胶进行了鉴别以验证算法的有效性。实验结果表明,该鉴别方法快速、有效,并具有很好的扩展性能,且该方法属纯粹的光学方法,需要样品量少、无需前处理,测试过程对样品无损,不产生化学污染物,适宜对各类织物成分的定性鉴别,突破了现有检测方法存在的局限。     

纺织品近红外光谱定性分析的一种新方法

近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样本分开。在小样本情况下,支持向量机方法有其独特的优势。主成分分析是常用的数据降维方法,可将数据降维之后作为支持向量机方法的输入变量,简化模型并提高模型识别的准确性。因此,基于主成分分析的支持向量机(简称PCA-SVM)适合用于建立近红外光谱定性分析模型。多模型方法是人们使用较少的建模方法,用该方法建立的模型一般具有较好的稳定性。将多模型方法与PCA-SVM方法成功结合形成了新方法。以棉锦混合、棉涤混合纺织品为例,用新方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。建模时将光谱数据按照波长分为4组,用每组光谱数据建立一个子模型,将子模型的输出值进行加权平均便得到最终的预测结果。这样可以更充分地使用光谱数据中所包含的信息。为了便于对比不同的方法,仍使用上述校正集和验证集,又用PCA-SVM方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。对预测结果做交叉验证,用新方法所建模型判别的正确率的平均值为85.49%,正确率的标准差为0.066 7, 用PCA-SVM方法所建模型判别的正确率的平均值为83.34%,正确率的标准差为0.109 6。研究结果表明用新方法所建模型的分类效果好于用PCA-SVM方法所建模型的分类效果;用新方法建立的模型的稳定性明显高于用PCA-SVM方法建立的模型的稳定性。用PCA-SVM方法所建模型的预测效果受校正集构成情况的影响较大,而用新方法所建模型的预测效果则相对稳定。对废旧纺织品进行分类回收可大量节约纺织原材料,但采用人工分拣方式效率低且成本高。采用近红外光谱分析方法对纺织品进行分类,为废旧纺织品的大规模精细分拣和分级奠定了一定的基础。该新方法有望用于某些其他类型样本的分类。     

一个压缩真空注入的光学双稳态的线性稳定性分析

应用线性稳定性分析的方法对一个压缩真空注入的光学双稳态系统进行了分析,给出了这个输入输出系统稳定性存在的微观参量条件。     

奎屯河新龙口右岸山体崩塌原因及再次失稳可能性分析

奎屯河新龙口段山体历史上多次发生山体塌滑破坏,最近一次山体崩塌较为反常地发生在1月寒冷季节,而不是通 常的7、8月雨季,针对该段山体频繁发生破坏而且还出现反季节崩塌这种特殊情况,从区域地质背景、地震作用、地形地貌、气 候及降水等几个方面分别详细论述了产生崩塌的原因,同时指出这次反季节崩塌产生的触发原因在于气候反常造成雪水入 渗、短时间内发生多次冻融,裂隙中液态水结冰产生膨胀力诱发了此次山体崩塌。采用赤平投影分析论证了潜在崩塌的可能 性问题,指出发生此次崩塌后的右岸山体仍然未达到稳定状态,还可能再次发生破坏,同时应用实体比例投影法圈定了最有 可能破坏的山体位置并对崩塌方量进行了计算,从而对山体潜在崩塌可能性及规模有了一定把握,对该段山体崩塌的防治具 有实际的工程意义。     

医用hfc-134a中微量杂质的定性、定量分析

气相色谱;医用hfc-134a;定性分析;定量分析