结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

SAM自由基酶研究进展:新反应与新机制

S-腺苷-L-蛋氨酸(S-adenosyl-L-methionine, SAM)自由基酶是当今酶学领域的研究热点.该类酶通过结合的辅因子SAM和[4Fe-4S]簇催化生物体中一系列重要的自由基反应,自2001年被正式命名以来,成员不断壮大,目前已成为最大的酶家族之一.近年来, SAM自由基酶领域有大量新反应和新催化机制被报道.本文对近5年部分代表性成果进行酶催化机制的介绍,内容涉及核糖体肽翻译后修饰、核苷类化合物以及多种小分子生物合成.通过底物分类,让读者更容易理解SAM自由基酶催化反应的广泛性与多样性.同时对该领域新发现的新颖的有机金属催化自由基反应机制进行了介绍,并对SAM自由基酶领域的未来发展方向进行展望.     

还原氧化石墨烯/聚亚甲基蓝复合物修饰电极用于丙烯酰胺检测（英文）

丙烯酰胺作为食品热加工处理的产物，具有生殖毒性、神经毒性和致癌性。文章应用电化学工作站的三电极体系，通过同时进行氧化石墨烯的电化学还原和亚甲基蓝的氧化，在玻碳电极表面合成了还原氧化石墨烯/聚亚甲基蓝（RGO/PMB）复合物，构建了用于丙烯酰胺灵敏检测的电化学传感器。在最优的实验条件下，该传感器对丙烯酰胺的检测限可达1.67×10^-9mol/L，检测范围为5×10^-9mol/L～2.5×10^-5 mol/L。实验结果表明该传感器具有良好的选择性、稳定性和重现性，并且可用于实际薯片样品中丙烯酰胺含量的测定。     

生产率差距与产业创新转型的时机选择

随着与世界前沿水平的接近，高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型，即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路，本文将宏观层面的研究深入到产业层面，构建理论模型，并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据，分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化，并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现：(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加，模仿式创新的贡献趋于下降；(2)当与世界前沿距离达到临界值时，两种技术进步模式对生产率的影响出现转折，利用门槛分析方法作出判断，中国的创新战略转折点应在2005年前后；(3)考虑到产业技术的特性差异，针对技术密集型行业，鼓励自主创新的政策更为有效，而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。     

土壤中四溴双酚A不可提取态残留的降解转化

四溴双酚A(tetrabromobisphenol A, TBBPA)在各种氧化还原状态土壤中均可形成大量的不可提取态残留(nonextractable residues, TBBPA-NER).然而TBBPA-NER在环境中的稳定性和生物可利用性目前还鲜见报道.本研究以TBBPA在淹水条件和有氧条件下分别形成的不可提取态残留(即flooded-nonextractable residues, F-NER和oxicnonextractable residues, O-NER)为研究对象,分析了有氧条件下F-NER的归趋,以及土壤氧化还原状态改变下, FNER和O-NER环境行为的差异;同时研究了水稻根系分泌物对上述过程的影响.结果显示,有氧条件连续培养231 d中, F-NER在土壤中发生了缓慢的生物转化.尽管F-NER在土壤中释放出的可提取态量很低(1%～6%),但是矿化10%,且酯键和醚键结合部分有所消减.土壤氧化还原状态的改变(即0～50 d有氧, 50～103 d淹水, 103～231 d有氧)对F-NER的矿化影响很小;而TBBPA-NER在土壤中的降解转化受形成条件影响较大,表现为有氧-淹水-有氧培养下F-NER的矿化量,以及释放量均显著高于O-NER. F-NER受环境因素的影响更大,水稻根系分泌物抑制了FNER在有氧环境下的矿化,而淹水条件促进了F-NER的释放产物在土壤中的累积.结果证明,土壤中添加根系分泌物以及氧化还原状态转变等,在不同程度上影响了两种NER在土壤中的生物转化.     

MIV-SVM-BPSO模型在铀矿堆浸中的应用

利用某矿区ZQ7堆浸柱实测数据作为建模分析样本,建立MIV-SVM、BPSO-SVM、MIV-SVM-BPSO三种模型,对铀矿堆浸进行建模仿真。其中,平均影响值(MIV)算法,可对影响铀矿浸出率的特征因子进行排序;离散二进制粒子群(BPSO)算法可筛选出最优的特征子集;而改进的MIV-SVM-BPSO模型,则是将排序后的优良子集作为后续BPSO算法的部分种群,进而对样本进行仿真实验。结果表明,MIV-SVM-BPSO模型的模拟效果均比单一的MIV-SVM和BPSO-SVM模型好,该模型具有有效降低数据维数,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,模拟精度更高的优点;将浸出液体积,Eh_出,Fe■,Fe~(2+)_出作为铀矿生物堆浸工艺的主要控制因数可降低生产成本,提高铀矿浸出率。     

工业源挥发性有机物治理功能材料研究进展

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是大气中一类重要的污染物质,即使在低浓度下也会对人类的健康造成威胁。对VOCs的治理刻不容缓,而VOCs治理关键功能材料性能的优劣是整个VOCs治理技术的核心。文章总结了近年来用于吸附法、光催化法以及催化燃烧法治理VOCs的功能材料的最新科研成果,希望以此能够为将来VOCs治理材料的设计与研发提供一定的参考。