基于正交试验法和AHP的PNN焊接螺母质量评估

为满足人工神经网络对样本数据的要求,通过正交试验法采集样本数据,利用层次分析法确定影响产品质量各因素的权重,以得到的权重值处理样本数据,以此训练概率神经网络.结果表明,概率神经网络的模式识别能力得到显著提高.     

基于多壁碳纳米管改进QuEChERS法结合气相色谱-串联质谱检测茶叶中10种拟除虫菊酯类农药残留

利用多壁碳纳米管(MWCNTs)QuEChERS法提取茶叶中拟除虫菊酯类残留农药,采用气相色谱-串联质谱(GC-MS/MS)分析测定,建立了一种灵敏度高、可靠性强的茶叶中农药残留检测方法。比较了单壁碳纳米管(SWCNTs)、MWCNTS、氨基化多壁碳纳米管和石墨烯4种碳纳米材料和其不同用量下的净化效果;采用正交试验设计对前处理最佳实验条件进行筛选,并对实验影响因素进行方差分析。结果表明:提取溶剂、碳纳米材料种类对10种拟除虫菊酯类农药回收率的影响具有极显著统计学差异(p<0.001),提取时间对回收率的影响有统计学差异(p<0.05),碳纳米材料用量对回收率影响不显著(p>0.05);最佳样品前处理条件为以乙腈为提取溶剂,超声提取35 min,净化剂为60 mg MWCNTs、200 mg PSA和200 mg C18。方法学考察表明,10种拟除虫菊酯类农药在0.01~2 mg/L范围内线性良好;检出限(LOD)为0.001~0.01 mg/kg,定量限(LOQ)为0.005~0.04 mg/kg;绿茶样品空白基质加标试验中,10种农药的回收率为91.4%~109.7%,相对标准偏差为0.12%~9.80%(n=6)。对花茶、绿茶、红茶3种茶叶基质进行基质效应(ME)评价,结果发现净化剂中加入MWCNTs在绿茶和红茶基质中能有效降低ME。利用该方法检测了市售120份茶叶中拟除虫菊酯类农药的残留,多个样品中检出目标物,但均未超标。该方法检测灵敏度高,可靠性好,具有良好的回收率和稳定性,能满足茶叶中农药残留快速定量分析的要求。     

在线社交网络中群体互动行为的时间特征

针对在线社交网络中群体互动行为,运用有偏扩散理论,构建有偏扩散模型,从任务的间隔时间τ与执行时间θ的关系视角,系统地阐述了群体互动活动中群体发帖行为与事件行为的时间间隔分布特征.针对群体用户发帖时τ≥θ的特征,论证群体用户发帖时间间隔的幂律分布机理.针对事件时τ>>θ的特征,论证了事件时间间隔具有指数效应的幂律分布机理,实验结果与理论推导吻合.