手性固定相Chirex 3001对安息香和联萘酚及其类似物的分子识别

利用分子力学方法, 建立了苯基甘氨酸型手性固定相Chirex 3001的简化模型, 并探讨了手性固定相Chirex 3001与安息香和联萘酚及其类似物的识别机制. 模拟结果表明, 固定相主体与手性客体分子识别作用的推动力主要来自于它们之间的π-π堆积、氢键和范德华等作用. 主体与(S)-构型的客体1～3结合能力强于(R)-构型的客体, 而对于客体4～6, 则是与(R)-构型的结合强于(S)-构型, 这与高效液相色谱拆分实验结果相符. 客体1～3对映体在Chirex 3001柱上的分离因子分别为1.02, 1.04和1.11, (R)-构型先被洗脱; 客体4～6对映体的分离因子分别为1.23, 1.26和1.09, (S)-构型先被洗脱.     

高分子基质作用下多孔碳酸钙的仿生合成

依据生物矿化的基本原理,通过仿生合成的方法,以聚丙烯酰胺作为基质合成了一种有机、无机复合的多孔碳酸钙材料.用X射线粉末衍射(XRD)分析、扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶变换红外吸收光谱(FT-IR)和电导率测定等手段对所得复合碳酸钙进行了表征,结果发现该多孔CaCO3晶体为方解石型,并且在结晶过程中,聚丙烯酰胺与CaCO3之间存在着相互作用,本文讨论了这种作用的可能机理.     

含2,6-二甲酰胺基吡啶单元的大环合成、结构及其对四面体构型阴离子的络合性质

采用前体二胺N,N′-(3-氨基苯基)-2,6-二甲酰亚胺吡啶(1)和5,5′-亚甲基双水杨醛(2)进行缩合反应得到含酚羟基的[1+1]席夫碱大环L¹,将其中席夫碱C=N双键还原得到环状骨架更具柔性的饱和大环L²。通过¹H NMR、FABMS和元素分析等对大环组成进行了表征,并通过X射线单晶衍射解析了两个大环分子的晶体结构。采用UV-Vis光谱滴定技术对大环与系列阴离子的络合作用进行了考察,结果表明,席夫碱大环L¹对四面体构型的阴离子H₂PO^-₄、HP₂O₇^3-和H₂P₂O₇^2-有明显的选择性识别作用,进一步通过UV-Vis光谱、核磁滴定等技术获得了识别反应的配位比及平衡常数(K),L¹对3个磷酸阴离子的络合能力依H₂PO^-     

基于长短时记忆网络的多模态情感识别和空间标注

情感计算中音/视频的情感识别对人机交互等领域的深层次认知具有重要应用价值,在现代远程教育中可作为教学过程性实时评估的重要技术之一.为克服单一模态模型识别精度依赖于情感类型这一问题,本文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的多模态情感识别模型,采用双路LSTM分别模拟人类听觉和视觉处理通路处理语音和面部表情的情感信息,在eNTERFACE’05双模态情感数据集上进行训练和测试,并模拟人脑边缘系统情感区进行决策层加权特征融合,传统情绪六分类标准的准确率可达74.7%.同时,考虑到传统离散情绪六分类法无法进行程度度量,且存在外在表现相似和多情感同时并存的问题,本文提出一种新的多模态情感识别模型的空间标注法,采用模型层特征融合方法将情感分类特征映射到激活度-效价空间(Arousal-Valence Space),从而更好刻画情感的程度,实验结果显示准确率在空间两个维度上分别达到84.1%和86.6%.相比于已有的大多数相关研究,本文提出的模型运算量小,识别精度高,可进行实时在线情感识别.     

基于部分观测剪切框架结构绝对响应量的地震激励的广义识别方法

地震激励和结构状态的准确信息是进行结构地震安全性评价和振动控制的前提.当不测量结构的地震激励时,地震激励的识别可作为逆问题,依据测量的结构响应来判断地震激励.尽管已经发展了一些相关的识别方法,但现有方法仍存在一定的局限性或缺陷.为了避免这些问题,该文提出了一种基于未知输入的广义卡尔曼滤波(GKF-UI)多层剪切框架的地震激励的广义识别算法.当不测量结构受到的地震作用时,结构健康监测(SHM)系统测量的数据是结构的绝对响应,因此,结构运动方程的推导建立在绝对坐标系下,其中未知地震激励作为未知外力作用于结构上.该算法可在不观测未知外力作用处的结构绝对加速度响应的情况下,识别结构状态和未知地震激励.提出的GKF-UI的推导基于经典卡尔曼滤波器(KF),但在结构加速度传感器的部署中,它比现有的基于未知输入的卡尔曼滤波器(KF-UI)的荷载辨识方法更具有普遍适用性.通过数值算例中一个6层剪切框架的地震激励识别,验证了该算法的有效性.     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

基于方位优选多信息指纹的无源标签室内定位研究

基于指纹的超高频射频识别(UHFRFID)定位现存的方法主要依赖于一些单指纹和全局参考点上,针对指纹库存在数据量冗余和易受到环境变化影响的问题,提出了一种方位优选多信息指纹(OPMIF)技术.OPMIF是一种指纹融合技术,它结合对目标到达角(DOA)的模糊估计,为不同位置目标构建特定的指纹数据库.首先,通过阵列天线相位控制筛选方位优选参考标签(OPRT),无需精确计算目标的DOA因而不会增加计算量和定位时延.然后,利用阵列天线接收OPRT标签的多频多径响应(MFMP)获取多种指纹.多种指纹融合包含更多环境相关的信息,可以改善单一指纹定位易受环境变化影响的缺点.多信息指纹(MIF)包括信号协方差矩阵(SCM)、接收信号强度(RSS)和信号子空间(SSP).然后将定位问题转化为模式识别问题,基于集成学习算法随机森林(RF)设计多个分类器来训练不同类型的指纹.最后,针对同一样本数据多指纹训练的不同学习器的估计结果可能不同,同时对于不同采样数据的同一种指纹学习器的估计结果也有可能不同,提出了一种后验权重估计定位(PWEL)算法来融合不同分类器和样本的预测.仿真实验通过定位误差累积分布函数(CD...     

基于改进节点重要度引力模型的航路网拥堵节点识别

航路网络存在一些关键航路点对系统整体具有重要控制作用,而有效辨识这些重要节点对缓解空中交通拥堵,提高航路运行效率具有极大意义.以复杂网络理论为基础,从网络视角结合中心度及节点服务能力通过改进传统引力模型进行节点重要度评估;然后基于改进节点重要度引力模型进行航路网络拥堵节点识别仿真,并将结果与传统介数法进行对比验证.研究表明:改进的引力模型识别的重要节点,不仅具有较大的中心度,且较多位于航路网络流量较大位置;基于引力模型识别航路网络节点重要度的准确率更高,在提高网络通行率基础上更及时地识别航路网络易拥堵节点,对预防节点失效、减少航路网络拥堵具有积极作用.     

加权指数损失下长短时记忆网络换道意图识别模型

针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LS...     

基于自适应最稀疏时频分析的非线性系统识别

研究了基于自适应最稀疏时频分析方法的非线性系统识别方法。通过自适应最稀疏时频分析方法识别了Duffing非线性系统和Van der Pol非线性系统的自由振动响应以及这两种系统在简谐激励下的响应,得到了响应的瞬时振幅和瞬时频率,并用最小二乘曲线拟合了非线性系统识别参数及简谐激励的大小和频率。分析了识别精度的影响因素,与基于小波分析方法和希尔伯特-黄变换方法的非线性系统识别方法进行了比较,研究表明自适应最稀疏时频分析方法可以有效地识别典型非线性系统参数。