广义斐波那契数列

讨论广义斐波那契波数列的定义及其通项表达式,由此可以简单地求出斐波那契数列的通项;同时,讨论广义斐波那契数列的一些应用.     

L—Fuzzy可实现害虫等矩阵的秩与容度

在分配格（Ｌ、∧、∨）上讨论Ｆｕｚｚｙ可实现幂等矩阵的秩和其容度，证明了Ｆｕｚｚｙ可实现方阵在幂等条件下其秩等于其容度，进而解决了可实现幂等矩阵的容度计算问题。     

一种低阶大气环流模型的全局指数吸引集估计

本文研究一种低阶大气环流模型的全局指数吸引集估计问题。针对具有变参数的大气环流模型,通过广义Lypunov函数方法,给出了模型全局指数吸引集的估计式,此估计式验证了系统的最终一致有界性.     

系统中的0-1矩阵及其主要性质

系统是若干要素相互联系的有机整体;而系统中各要素之间的相互联系可定义出元素为由0、1两个数所构成的矩阵,由该矩阵的性质可得到系统中的某些内部结构;本文给出0-1矩阵的概念及其运算法则,指出了系统结构中0-1矩阵的主要性质.     

L-Fuzzy可实现幂等矩阵的秩与容度

在分配格 (L、∨、∧ ) 上讨论Fuzzy可实现幂等矩阵的秩和其容度 ,证明了Fuzzy可实现方阵在幂等条件下其秩等于其容度 ,进而解决了可实现幂等矩阵的容度计算问题 .     

圆柱壳体的曲率半径对表面裂纹应力强度因子的影响

本文探讨了含周向内、外半椭圆表面裂纹圆柱壳体的曲率半径对其应力强度因子K_1的影响.主要内容包括三个部分:1.用光弹性法测定了含周向半椭圆表面裂纹圆柱壳的应力强度因子.2.用焦散线法测定了含周向半椭圆表面裂纹圆柱壳体的应力强度因子.3.拟合出了曲率修正因子F_c的近似计算公式.文章给出的结果与已有的理论结果吻合.曲率修正因子F_c的近似计算公式在给定的范围内能够满足工程上的需要.     

薄层色谱与表面增强拉曼散射光谱联用技术的研究进展

表面增强拉曼光谱（SERS）作为一种快速、灵敏的分析技术,被广泛应用于分析化学、环境检测及食品安全等领域。在实际生活中的样品大多为混合物,直接使用SERS技术无法对复杂样品中的分析物进行准确测定。薄层色谱（TLC）分离技术具有操作简便,成本低廉及分离速度快等特点,TLC作为一种高通量的分离技术在合成化学、分析化学、药物化学及食品科学等研究领域得到了广泛的应用。TLC对待测物体系进行分离后,通过碘显色或荧光对分离的斑点进行可视化处理,再结合质谱,红外光谱、荧光光谱及SERS光谱等分析技术可以对分离物质进行定性及定量分析。TLC与SERS联用技术的出现,使得SERS光谱可以应用于混合物中分析物的有效测定。TLC-SERS技术同时具备良好的分离作用和灵敏的光谱检测性能,适用于对复杂样品进行分离检测。在TLC-SERS检测过程中,样品用量少且无需使用复杂的实验设备即可实现对混合物现场快速检测。介绍了SERS的增强机理以及活性基底的制备,对TLC-SERS技术在环境污染物检测、食品安全、中草药鉴定及生物医学等方面的应用做了概括性综述。给出了TLC-SERS技术在有害物快检领域的应用实例,为TLC-SERS技术未来用于食品安全、法医鉴定及环境治理中快速检测方法建立及仪器设备研发提供参考。     

基于数据增强和RFE-PCA-BP的少样本芘浓度分类方法

该文提出了一种基于数据增强的特征选择拉曼光谱浓度分类方法(Recursive Feature Elimination-Principal Component Analysis-Back Propagation Neural Network,RFE-PCA-BP)。实验将购买于超市的食用油与不同浓度的嵌二萘溶液滴在硅藻土板上,采集九种不同浓度芘(Pyrene)的拉曼光谱数据,通过数据增强,将每种浓度数据通过添加不同信噪比(SNR)来扩充样本数量;RFE-PCA-BP浓度分类模型将拉曼光谱数据的特征消除、数据预处理、浓度分类合而为一。通过实验证明,RFE-PCA-BP算法的准确率高达99.42%远高于BP神经网络算法(Back Propagation Neural Network,BPNN)的86.67%。     

等离子TLC-DSERS应用于多环芳烃的检测研究

多环芳烃(PAHs)作为一种持久性有机污染物,不仅污染生态环境还危害人体健康。因此,PAHs的鉴别至关重要。本研究建立一种高灵敏度的等离子体薄层色谱(pTLC)与动态表面增强拉曼光谱(DSERS)联用的方法,现场检测食用油中嵌二萘。混合样品中的PAHs在pTLC芯片上被有效分离,并在紫外光下可视化,然后在便携式拉曼光谱仪上进行DSERS检测。此外,固定相的等离子体特性可以增强PAHs的荧光并且较小的金纳米粒子可以提供更高的分离效率和更低的理论塔板高度。pTLC-DSERS方法的灵敏度低至0.1 ppb,比TLC-SERS方法高近4个数量级。结果表明,pTLC-DSERS方法具有对混合物中的PAHs快速分离和灵敏检测的潜力。     

TLC-SERS对鸡肉中的氧氟沙星快检研究

采用薄层色谱法与表面增强拉曼光谱联用技术(TLC-SERS)分离和检测鸡肉中的氧氟沙星(OFX)。薄层色谱法(TLC)可以将目标分析物从混合物中快速分离出来,解决了SERS无法准确识别目标分析物的问题,且SERS具有灵敏无损的特点。采用商用硅胶60 F254荧光板作为固定相,无需对样品进行预处理,将含有OFX的鸡肉组织液混合液滴在商用硅胶板上即可实现TLC分离。鸡肉混合样品采用TLC分离后,在OFX对应位置滴加银纳米粒子,采用银纳米粒子作为增强基底,进行SERS检测。TLC-SERS联用技术实现了快速分离检测鸡肉的氧氟沙星,其检出限可达到0.01 ppm。