大鼠胰腺及癌组织红外光谱连续小波特征提取及径向基人工神经网络识别

采用水平衰减全反射(HATR)傅里叶变换红外光谱法(FTIR)测定了SD大鼠胰腺正常组织与非正常组织的谱图,提出了一种新的基于FTIR的连续小波特征提取与径向基人工神经网络分类方法以提高FTIR对早期SD大鼠胰腺癌的诊断准确率。利用连续小波多分辨率分析法提取FTIR特征量,对于提取的特征量采用径向基函数神经网络进行模式分类。对SD大鼠的胰腺正常组织、早期癌组织及进展期癌组织的FTIR,利用连续小波多分辨率分析法提取9个特征量,进行RBF神经网络分类判断。当目标误差为0.01,径向基函数的分布常数为5时,网络达到最优化,总的正确识别率为96.67%。并对影响分类结果的网络参数、目标误差和分布常数对分类样品的影响做了讨论。实验结果表明:此方法对早期胰腺癌具有较高的诊断率。     

基于曲线拟合的形态相似鹅膏菌的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱仪测试了形态相似的灰疣鹅膏菌、灰绒鹅膏菌和灰褶鹅膏菌的光谱,结果显示,它们的傅里叶变换红外光谱主要由蛋白质和多糖的振动吸收带组成,其蛋白质的吸收频率略有差。选择酰胺I带(中心频率1647cm-1)进行傅里叶自去卷积和曲线拟合处理后3种鹅膏菌中蛋白质在酰胺I带的吸收峰都由12个子峰叠加而成,其中在无序(1650cm-1)、α螺旋(1658cm-1)和β转角结构(1666cm-1)的振动吸收峰上,灰褶鹅膏菌吸收峰的面积百分比分别是20.98%、4.47%和17.14%,明显地区别于其它两种鹅膏菌(灰疣鹅膏菌:10.26%、12.58%和7.71%;灰绒鹅膏菌:14.33%、9.76%和8.83%)。在1683cm-1处的β转角吸收峰上,灰绒鹅膏菌吸收峰的面积百分比是1.92%,明显小于其它两种鹅膏菌(灰疣鹅膏菌:8.03%;灰褶鹅膏菌:6.65%)。研究表明:傅里叶变换红外光谱技术能提供大型真菌所含蛋白质二级结构信息。     

基于改进BP神经网络的煤催化气化预测模型研究

采用改进的三层BP神经网络建立了煤催化气化反应失重率、气化初始温度和最大气化速率所对应温度的预测模型。结果表明,采用改进BP神经网络模型在此研究中可达到较高的精度,其最大预测误差分别为5.18% 、5.65% 、2.33%,明显小于归回公式的预测误差。
     

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。     

电感耦合等离子体质谱法测定饮用水中9种痕量元素

饮用水安全是近年来受到广泛关注的民生问题,一系列的饮水污染事件说明我国的饮水还存在许多安全隐患。重金属是饮用水中常见的污染物,也是饮用水质量重要的检测指标。目前饮用水中重金属元素的测定主要有分光光度法[1]、原子荧光光谱法[2]和原子吸收光谱法[3-4]等,这些方法简便易行,但不能进行多元素的同时测定,分析周期较长,不能达到快速检测的目的。随着电感耦合等离子体     

变温傅里叶红外光谱技术研究硬脂酸C-H伸缩振动

采用傅里叶红外光谱技术研究了温度对于硬脂酸C-H伸缩振动、分子脂肪链构象改变和分子间作用力的影响。运用变温红外技术在293~393K范围内,分别测定了硬脂酸C-H的一维红外光谱、二阶导数红外光谱、四阶导数红外光谱和去卷积红外光谱。结果表明:1在293~333K范围内,一维红外光谱中2 965,2 870cm-1附近的弱吸收谱带分别归属于甲基的不对称伸缩振动模式νas(-CH3)和对称伸缩振动模式νs(-CH3),相应的导数光谱及去卷积红外光谱能提高一维红外谱的分辨率;2在293~333K范围内,硬脂酸脂肪链处于全反式构象,在348~353K范围内,硬脂酸分子脂肪链构象由全反式构象向无序构象转变;3随着测量温度的升高,硬脂酸分子间的作用力不断降低。     

分子荧光-基于主成分分析优化输入变量的径向基函数神经网络法测定尿液中的诺氟沙星

将主成分分析用于优化径向基函数神经网络的输入变量,用于提高神经网络模型的预测能力。方法能有效地解决分子荧光光谱法测定尿液中诺氟沙星过程中尿液中内源性荧光物质的干扰。在优化条件下,径向基函数神经网络模型对尿液中诺氟沙星的平均预测误差为15.34%,神经网络结构为2∶3∶1。方法已用于测定尿液中的诺氟沙星。     

导数分光光度法测定纯蓝墨水中染料和防腐剂

国产纯蓝墨水一般用酸性墨水蓝、直接湖蓝5B两种工业染料和防腐剂苯酚配制.国家轻工业标准[1]和中国制笔协会墨水委员会1990年行业检测评比技术规则纯蓝墨水检测规则规定:用流条试验法与标准墨水对比并在606 nm波长处测定吸光度的方法检查色泽深度.     

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％。