基于宽度学习的注塑产品质量预测方法

在注塑成型工业中,产品质量自动监测一直是注塑工业智能化发展的核心问题。高品质和大规模的产品质量数据采集成本高昂,导致数据样本量少、不同类别样本数据不平衡,为注塑产品质量预测提出了更高的挑战。为此,该文提出一种基于宽度学习方法的注塑产品质量预测模型,以产品的3维尺寸为预测目标,在普通的宽度学习系统(BLS)中加入最小p范数来改进得到模型p范数宽度学习系统(pN-BLS),解决小样本和不平衡数据的问题,提高模型对离群点的检测性能。在第4届工业大数据竞赛任务2《注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化》数据集中,将192个参数特征与预测目标进行相关分析,提取相关性高的基础特征17个,衍生特征4个和调机参数2个作为模型的输入。将16600条数据平均分为训练集和测试集各8300条,与支持向量机 (SVM)、最近邻算法 (KNN)、多层感知机 (MLP)和BLS进行对比实验,实验结果显示pN-BLS具有更快速和更准确的预测效果。在实际缺陷检测应用中,pN-BLS能更准确地预测异常数据,具有更高的鲁棒性。     

10-羟基喜树碱氨基酸缀合物的合成及抗肿瘤活性研究

以10-羟基喜树碱为原料,通过两碳边链链接,合成了一系列10-羟基喜树碱氨基酸缀合物和9-硝基-10-羟基喜树碱氨基酸缀合物.采用CCK-8法测试了合成化合物体外对人口腔鳞癌细胞KB、人肝癌细胞HepG2和小鼠结肠癌细胞C26三组细胞株的增殖抑制活性,结果表明部分目标化合物对所选肿瘤细胞株显示了潜在的抑制活性,其中10-羟基喜树碱氨基酸缀合物的体外活性明显优于9-硝基-10-羟基喜树碱氨基酸缀合物的体外活性.     

无锂助熔剂B_2O_3对Li_(1.3)Al_(0.3)Ti_(1.7)(PO_4)_3固体电解质离子电导率的影响

采用固相法制备锂离子电池用固体电解质磷酸钛锂铝Li_(1.3)Al_(0.3)Ti_(1.7)(PO_4)_3(LATP),研究了不同烧结温度以及助熔剂对LATP固体电解质离子电导率的影响.采用X射线衍射、能谱分析、扫描电镜和交流阻抗等方法,研究样品的结构特征、元素含量、形貌特征以及离子导电性能.结果表明,在900?C烧结可以获得结构致密、离子电导率较高的纯相LATP陶瓷固体电解质.与添加助熔剂Li BO2的样品进行对比实验发现,采用B_2O_3代替LiBO_2作为助熔剂也可以提高烧结样品的离子电导率,并且电解质的离子电导率随助熔剂添加量的增大,先增大后减小,其中添加质量百分比为2%的B_2O_3的样品具有最高的室温离子电导率,为1.61×10~(-3)S/cm.     

微波技术在10-羟基喜树碱醚化反应中的应用

为减少喜树碱结构在碱性条件下的内酯环开环反应,将微波技术应用于10-羟基喜树碱的醚化反应中,与常规加热条件相比,微波反应不仅极大地缩短了反应时间,同时也将反应收率从20%～30%显著地提高到50%～83%.这一研究结果对喜树碱的其他类型反应也具有可借鉴作用.