小麦赤霉病神经网络和偏最小二乘预测模型

选取2004-2014年间发病期的气象因素为自变量,小麦赤霉病病穗率为因变量,借助神经网络的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立了小麦赤霉病的气象预报模型.由于神经网络无法提供直观的函数来反映病穗率与气象因子之间的关系,为了进一步分析气象因子间的相关性,采用主成分分析法提取主成分,并利用回归分析得到线性函数关系,建立了偏最小二乘模型.神经网络预测模型平均预报精度达到99%,但只提供病穗率和气象因子之间的拓扑关系;偏最小二乘预测模型可以得到病穗率和气象因子之间直观的函数关系,模型平均预报精度达到97%.2种模型均具有较高的预报精度,对小麦赤霉病的预防工作具有一定的参考价值.     

含分布Henstock-Kurzweil积分的一阶拟线性偏微分方程

利用一阶拟线性偏微分方程所对应的特征方程(常微分方程组),研究含有分布Henstock-Kurzweil积分的一阶拟线性偏微分方程,证明了其解的存在性和唯一性,并通过实例说明了该结果的广泛性.     

BUCKLING ANALYSIS OF STRETCHABLE FERROELECTRIC THIN FILM ON ELASTOMERIC SUBSTRATES

The thin stiff films on pre-stretched compliant substrates can form wrinkles, which can be controlled in micro and nanoscale systems to generate smart structures. Recently, buck- led piezoelectric/ferroelectrie nanoribbons have been reported to show an enhancement in the piezoelectric effect and stretchability, which can be applied in energy harvesting devices, sensors and memory devices instead of polymeric polyvinylidine fluoride （PVDF）. This paper studies the buckling and post-buckling process of ferroelectric thin films bonded to the pre-stretched soft layer, which in turn lies on a rigid support. Nonlinear electromechanical equations for the buckling of thin piezoelectric plates are deduced and employed to model the ferroelectric film poled in the thickness direction. Two buckling modes are analyzed and discussed： partially de-adhered buck- ling and fully adhered buckling. Transition from one buckling mode to the other is predicted and the effect of piezoelectricity on the critical buckling condition of piezoelectric film is examined.     

聚偏氟乙烯MBR膜制备及改性研究进展

膜生物反应器技术作为一种新型、高效的水处理技术,已成功应用于废水处理系统。在膜分离工程领域,聚偏氟乙烯(PVDF)作为一种优异的膜材料,成为人们热衷的研究对象。本文综述了目前应用于MBR的PVDF膜制备方法,重点介绍了Fe(OH)3、TiO2t、ween-20+戊二醛、PEBAX、PVDF-g-POEM、PVDF-g-PEGMA、TPU、Al2O3、SiO2微粒等对PVDF膜的改性研究,并对PVDF制备MBR膜的发展前景进行了展望。经过改性后的膜在一定程度上能够有效增强亲水性和抗污染能力,延长膜的寿命,降低运行成本,而且出水水质更好,若增强其机械强度,将会有更广泛的用途。     

偏最小二乘-导数同步荧光法同时测定生物样品中对羟苯基乳酸、多巴和尿黑酸

在pH=6.00的KH2PO4-NaOH缓冲溶液中,波长差△λ=35nm,采集260～325nm波长范围内的同步荧光光谱数据,并对该数据进行一阶求导后用偏最小二乘法处理,以此建立了偏最小二乘-导数同步荧光光谱法同时测定对羟苯基乳酸(PHPLA)、多巴(Dopa)和尿黑酸(HGA)的新方法。该三种物质的线性范围分别为0.06～3.00、0.06～3.00和0.08～3.00mg/L;检出限分别为0.0307、0.0310和0.0428mg/L。该法用于细胞培养液中PHPLA、Dopa和HGA三组分的同时测定,其测定结果与高效液相色谱法的测定结果相比无显著性差异。     

水+甲烷系统的气液相边界曲线和临界曲线

采用带有蓝宝石视窗和磁力搅拌的可变体积高压斧得出了水+甲烷系统的气液相边界曲线和临界曲线. 实验温度为433.0-633.0 K, 实验压力为30.00-300.00 MPa. 实验确定了甲烷在富水区的亨利系数, 结果显示, 在433.0-603.0 K的温度范围内, 此亨利系数随着温度的升高而下降. 本文还研究了甲烷+水系统的气液分配比以及偏摩尔溶解焓和偏摩尔溶解熵数据. 结果发现, 甲烷和水的内聚能密度差别很大.     

东北黑土不同组分有机碳的近红外光谱测定

不同颗粒组分的土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)具有不同的化学组成且对不同农艺措施响应不同,因此了解其信息有助于深入理解SOC对土壤肥力的贡献。本研究旨在评价近红外光谱(near Infraredspectroscopy,NIRS)预测黑土不同颗粒组分SOC(水稳性团聚体结合碳、颗粒态有机碳及不同大小粒级有机碳)的潜力。土壤样品(n=136)采集于东北典型黑土带上,利用偏最小二乘法建立定量模型(n=100),并用独立样本对模型进行检验(n=36)。结果表明:NIRS可以在一定程度上预测水稳性团聚体结合碳含量(R2=0.69-0.82,RPD=1.2-1.8);对矿质结合态SOC(<53μm)(R2=0.97,RPD=5.4)及细粒级SOC(<20μm)(R2=0.93,RPD=3.8)预测结果较好,对颗粒态有机碳(>53μm)和粗粒级SOC(>20μm)预测结果不理想。NIRS在简化黑土不同颗粒组分SOC的测定,特别是矿质结合态(<53μm)SOC,具有很好的应用前景。     

转基因水稻及其亲本叶片的可见/近红外光谱分析

应用可见/近红外光谱技术实现了转基因水稻叶片的快速识别和叶绿素含量(SPAD)的快速检测。建立偏最小二乘-支持向量机(LS-SVM)鉴别模型,校正集的正确率为100%,同时应用连续投影算法(SPA)提取有效波长,建立SPA-LS-SVM鉴别模型,只用了全变量的0.3%进行建模,其预测集的正确率达到87.27%。在定量分析中,各模型的最优结果均来自经过正交信号校正(OSC)的光谱数据,经过SPA处理后的模型均优于最优的全波段PLS模型,说明SPA是一种有效的波长选择方法。最优SPAD值预测模型为SPA-LS-SVM,其相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.902 2和1.312 1,获得了满意的结果。这说明提出的SPA-LS-SVM方法能快速识别转基因水稻叶片并对SPAD值进行准确预测,为实现大田活体鉴别与连续监测提供了新方法。     

基于近红外光谱技术的人体血糖浓度无创检测系统的研制

开发了一种小型化人体血糖浓度无创检测系统,该系统可实现人体血糖浓度的快速、实时、无创检测,主要由嵌入式系统、夹具、光源系统和微型光栅光谱仪四部分组成。提出了一种光源稳压驱动电路方案,可满足多种光谱采集条件对光源的要求。同时提出了一种一体化夹具设计方案,不仅简化了系统的光学结构,而且提高了测量条件的可重复性。分别用小波去噪和核偏最小二乘法对采集的光谱数据进行预处理和数学建模,并对系统进行性能评价,血糖浓度预测值与标准值的相关系数为0.95,预测均方根误差为0.6mmol.L-1,系统的重复性较好。     

ICP-AES测定高浓度基体下杂质元素的偏最小二乘法研究

建立了ICP-AES测定高浓度基体中微量杂质元素的偏最小二乘方法(PLS)。研究表明,PLS能有效校正高浓度基体干扰引起的测量误差,比多元光谱拟合法(MSF)能承受的基体浓度更高。当基体与杂质的含量比为1 000∶1～20 000∶1时,该方法的加标回收率在95%～105%之间。对于干扰效应与基体浓度呈非线性相关的体系,普通PLS的预测准确度不高,但使用基于样品浓度矩阵变换的偏最小二乘法(LIN-PPLS),则明显改善了预测的准确度。分别用MSF、普通PLS和LIN-PPLS对水系沉积物国家标准物质GBW07312中的Co,Pb和Ga进行测定,结果表明,LIN-PPLS的预测准确度优于普通PLS,而普通PLS的预测准确度优于MSF。