同步荧光结合神经网络同时测定3种抗生素

为了更快速、简便、准确地同时测定多种抗生素混合物,采用同步荧光光谱结合径向基神经网络的方法,对3种氟喹诺酮类抗生素（乳酸环丙沙星、乳酸左氧氟沙星、盐酸左氧氟沙星）的同步荧光光谱进行研究。选择3组分浓度均为1.67ng/mL的混合溶液,测量其3维同步荧光光谱;分别测量39种不同浓度的混合溶液样本的同步荧光光谱;选取其中35种作为训练组,其余4种作为预测组,将训练组样本对应的光谱数据作为输入,建立和训练径向基神经网络;在发射波长与激发波长的差Δλ=194nm条件下,利用训练好的神经网络对预测组中各组分的浓度进行预测,得到3种组分浓度预测的平均相对误差分别达到3.59%,3.47%,3.09%。结果表明,当Δλ设定为194nm时,3种抗生素的同步荧光峰差异最为明显、区分度高,该方法能实现对3种抗生素混合物中各组分的同时测定。这为多种抗生素混合物同时测定提供了一种快速、简便、准确的方法。     

基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-IV)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-IV模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-IV模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-IV模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-IV模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。     

基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法

针对多态系统故障树分析的难点,通过一个多态雷达系统的实例给出了一种基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法.首先根据多态故障树的结构建立贝叶斯网络的拓扑结构,然后根据多态逻辑算子对其进行定量化,进而利用贝叶斯网络分析多态故障树顶事件概率、部件重要度及其它结果.最后通过对实例的分析说明了基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法有更强的建模分析能力.     

两种荧光粉混合涂覆的白光LED的光谱方程的建立

为了有效地模拟两种荧光粉混合涂覆的白光LED的发光光谱,选用了硅酸盐系列的绿色荧光粉与高显粉系列的红色荧光粉,应用英国Edinburgh FLS920P型荧光光谱仪,对绿色荧光粉与红色荧光粉进行荧光光谱的实验测量,得到绿色荧光粉发射峰在527 nm,红色荧光粉发射峰在641 nm。配置浓度为7%~17%,比例为3∶1~3∶2的样本,共144个,应用杭州远方色谱有限公司的HAAS-2000高精度光谱辐射计测量LED发光光谱,最后处理数据,得到拟合函数,在这些函数的基础上构建出了光谱方程,该光谱方程是模拟两种荧光粉的浓度和比例的系统方法。为了较为准确的预测出两种荧光粉混合后涂覆于蓝光芯片的发光光谱,对于实验中的数据进行了三维曲面拟合,得出荧光粉的浓度与比例和绿修正系数与红修正系数之间的函数关系式。将得出的绿修正系数和红修正系数的函数关系式应用到光谱方程中,得出最终模拟白光LED发光光谱的一种新方法。并且用了两组的模拟光谱图与实验的光谱图进行对比,发现两种光谱图的吻合效果都较为良好。说明这种模拟白光LED的新方法确实可行,且预测的两种荧光粉混合后涂覆于蓝光芯片的发光光谱较为准确。该方法将具体的荧光粉的质量比和浓度与LED的发光光谱图联系了起来,而之前的大多数研究都是将光谱功率分布与LED发光光谱图联系起来,并未涉及到荧光粉的质量比与浓度。在建立了具体的光谱方程之后,可以在没有实验仪器和不做实验的情况下,根据两种荧光粉的质量比,以及与AB胶混合后的浓度直接得出最终的模拟白光光谱,可以摆脱实验仪器以及其他因素的限制。并且为制备具有特定光谱特性的白光LED提供了新思路,具有一定的实用价值。     

一个奇异积分算子的有界性

本文讨论了由 R·Fefferman 提出的奇异积分算子 Tf(x)=P·V·H*f(x),其中 H(x)=k(x)h(x),h(x)为有界径向函数,k(x)为 Calderon-Zygmund核,得到了在一定条件下的各种有界性,同时建立了 n/(n+1)<1时的相应定理。     

Simultaneous determination of brilliant blue and indigotine by derivative fluorescence spectrometry combined with WT-RBFNN

The mixed solutions of brilliant blue and indigotine are prepared and the fluorescence spectra of them are experimentally measured. The serious overlapping spectra of brilliant blue and indigotine are solved by means of the first-derivative fluorescence spectrometry. The wavelet coefficients, obtained by compressing the spectral data using wavelet transformation (WT), are taken as inputs to establish the radial basis function neural network (RBFNN). The neural network model can realize simultaneous determination of brilliant blue and indigotine, and the mean relative errors of both compounds are 1.84% and 1.26% , respectively.     

荧光光谱结合概率神经网络用于无醇啤酒的识别

为了快速、准确地识别无醇啤酒和普通啤酒,采用荧光光谱结合概率神经网络的方法,建立了识别无醇啤酒的模型。实验中发现无醇啤酒和普通啤酒在紫外-可见光激发下,都能产生较强荧光,测得无醇啤酒荧光峰在420nm～620nm之间,荧光峰值波长为490nm左右。将小波变换处理荧光光谱得到的低频系数作为网络数据,训练、建立了概率神经网络,并对60个啤酒样本进行了识别,识别率达到了98.33%。该研究结果为无醇啤酒和普通啤酒识别提供了一种新方法。     

基于光学干涉仪的精密测量技术

本文主要介绍了法布里-珀罗干涉仪和迈克耳孙干涉仪的基本特性和工作原理。在此基础上,详述了在光学频率标准的研制过程中,使用高稳定度、高精细度的法布里-珀罗干涉仪获取超稳的本地振荡激光的方法;以及利用基于光纤迈克耳孙干涉仪的光纤相位噪声提取和抑制技术,实现光学频率标准的远程精密传输的方法。本文内容有助于加深学生对法布里-珀罗干涉仪和迈克耳孙干涉仪基础知识的理解,了解科学研究发展前沿,激发学生的学习兴趣和科研热情。     

声光Q开关的漏光特性与射频功率关系的研究

为了研究LD抽运的Nd:YVO4的声光Q开关的射频功率对衍射效率、漏光功率与门信号开启后激光输出脉冲序列的时间特性的影响,通过调节施加在Q开关上的射频功率,取得了漏光与激光脉冲上升时间随之变化的趋势并加以分析.结果表明,在射频功率增大到4.4 W时,漏光完全消失;在射频功率位于2W～3 W之间时,漏光功率在500mW以...     

布朗生灭过程及股票价格模型

本文明确地给出了一类布朗生灭过程的定义,讨论了其一维分布、积分泛函的分布和矩, 得到了递推计算公式,然后讨论了布朗生灭过程对股价模型的应用.