几类微分-代数方程的神经网络求解法

在非线性科学中，寻求微分方程的近似解析解一直是重要的研究课题和研究热点.利用人工神经网络原理，结合最优化方法，研究了几类微分-代数方程的近似解析解，包括指标1，2，3型Hessenberg方程及指标3型Euler-Lagrange方程，得到了方程近似解析解的表达式.通过与精确解或Runge-Kutta(龙格-库塔)数值计算结果对比，表明神经网络方法的结果有很高的精度.     

基于超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱对西藏不同产地甘青青兰的差异性成分分析

采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱（UHPLC-Q/Orbitrap HRMS）技术对西藏3个地区的41批甘青青兰样本进行分析，通过Compound Discoverer 3.2软件对化学成分进行鉴定，并利用多元统计学分析筛选出不同地区样本之间的差异性成分。在甘青青兰样本中共鉴定73种化合物，包括41种黄酮类、15种有机酸类、8种氨基酸类以及9种其他类化合物。经多元统计学分析，山南市样本（SN）与拉萨市样本（LS）之间有11种差异化合物，山南市样本（SN）与昌都市样本（CD）之间有18种差异化合物，拉萨市样本（LS）与昌都市样本（CD）之间有21种差异化合物（VIP>1,P<0.05）。大多数差异化合物为黄酮类及有机酸类化合物。绿原酸在3组样本间的含量差异最大，在CD组含量最高（约为11.85 mg/g）,LS组次之（约为7.85 mg/g）,SN组最低（约为5.30 mg/g），这与甘青青兰样本的叶子数量和粉末颜色有一定的相关性。结合各地区地势及气候推测光照日长及日温差对甘青青兰化学成分有影响。综上所述，推测地理环境的差异对甘青青兰的性状和化学成分具有影响...