气体储罐泄漏扩散模型研究

安全评价中如何预测和模拟气体储罐完全破裂后介质在瞬间泄漏的动态扩散过程目前还没有合适的模型,通常只能借用环保领域中的高斯模型和Su tton模型,但环保领域的模型为稳态扩散模型,不含时间变量,并不适合动态扩散过程.目前开发的用有限元方法求解的计算机模型只能针对具体的装置进行模拟.本文根据F ick定律建立了气体扩散的动态模型,再限定气体储罐形状为最常见的圆柱形,确定了模型的初始条件和边界条件.通过坐标变换和两个积分变换:Fourier变换和适用于圆柱函数(Bessel函数)的H ankel变换,求出了此条件下扩散方程的解析解.     

关于HBV及其药物相互作用的反应扩散方程的参数识别

研究具有反应-扩散现象的HBV及其药物相互作用系统的参数识别问题,依该系统正问题解的性质,建立了参数识别问题的数学模型,论证了系统正问题解关于待识别参数的连续依赖性与参数识别问题最优解的存在性.     

基于潜在语义分析与NIR的中药材分类研究

基于近红外光谱(NIR)和潜在语义分析(LSA)方法,对5种典型壮阳中药材进行分类鉴别研究。利用潜在语义分析对光谱预处理后的5种壮阳中药材光谱数据进行特征提取和鉴别分类后,将经光谱预处理和主成分分析(PCA)提取特征后的光谱特征数据分别带入K近邻(KNN)、BP神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘支持向量机(LSSVM)三种典型的分类模型进行分类,并将结果与潜在语义分析模型结果进行对比。在4119.20~9881.46cm-1波数范围内,NIR光谱数据经多元散射校正(MSC)预处理后,代入潜在语言空间维数为3时所建立的LSA分类模型,训练集和测试集准确率均达到了100%。结果表明,在壮阳类中药材的近红外光谱分析鉴别中,潜在语义分析可以作为一种全新的提取光谱信息并分类的方法,具有较好的运用前景和实际意义。     

基于LSA与PCA的常见滋补中药NIR聚类

潜在语义分析在信息检索领域应用较多,但在近红外光谱领域应用较少.利用近红外漫反射光谱技术,结合潜在语义分析（LSA）和主成分分析（PCA）,比较了不同预处理方法、不同奇异值和主成分个数对所建模型的影响,最后确定的模型校正集误判数分别为4和3.用建立的校正模型对验证集进行验证,总的识别率分别达到了96.00％和96.50％.对于功效较近、难以聚类的滋补中药,潜在语义分析是一种新的有效的方法.