基于局部信息的图像增强方法研究

在图像处理过程中,使用直方图均衡化、全局对比度拉伸等基于图像全局信息的图像增强算法,难以实现图像局部细节对比度的增强,即不能实现物体轮廓的增强。为此,本文主要对基于局部直方图均衡化、Lee算法的图像局部增强算法和MSR算法进行研究,通过算法的改进来实现图像局部增强的效果。     

基于Scatchard法的碳酸酐酶-脂质体与药物结合常数测定

 为更好地模拟药物小分子与碳酸酐酶在体内的相互作用,采用碳酸酐酶-脂质体毛细管电泳法,以4-羧基苯磺酰胺为分析对象建立碳酸酐酶药物筛选模型,并以此模型为基础计算12 种药物小分子与碳酸酐酶的结合常数,分析药物小分子与碳酸酐酶的相互作用。结果表明,4-羧基苯磺酰胺与碳酸酐酶-脂质体的结合常数为1.172×10⁴ mL·g^-1,具有较强的相互作用。基于此,筛选出4 种(咖啡酸、L-抗坏血酸、2, 4-二氯-5-磺酰胺基苯甲酸和4-氯-3-磺酰胺基苯甲酸)和5种(阿魏酸、马兜铃酸、没食子酸、原儿茶酸、烟酸)与复合物具有较强或较弱相互作用的药物。通过该法可快速、有效、经济地测定碳酸酐酶或其他靶标与药物的相互作用,缩短药物研发周期。     

电极电位对L-蛋氨酸分子吸附构型影响的表面增强拉曼光谱

利用电化学现场表面增强拉曼光谱技术研究了在粗糙化金电极和银电极表面吸附的L-蛋氨酸自组装单分子膜结构随电位改变的特征.实验结果表明:在外加电位0--0.6V范围内,L-蛋氨酸主要是通过硫原子和去质子化羧基2个吸附位点与银电极表面产生相互作用的;而在金电极表面表现为分子中的氨基、去质子化羧基和硫原子3个吸附位点随电位负移而改变的特征;另外,对于金电极表面吸附的L-蛋氨酸单分子膜而言,还伴随着吸附物分子由于分子内旋转等而引致的分子构型的转变.     

含酸性基团温度敏感色谱材料的制备及其在氨基酸分离中的应用

用自由基聚合法制备了分别含有聚(N-异丙基丙烯酰胺/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸)和聚(异丙基丙烯酰胺/甲基丙烯酸异丁酯/丙烯酸)的2种酸性温敏色谱填料.用热失重和元素分析表征了接枝率.用HPLC研究了异硫氰酸苯酯衍生化丙氨酸、缬氨酸、苯丙氨酸、色氨酸、精氨酸、亮氨酸等6种氨基酸的色谱保留行为.结果显示,采用纯水相为流动相,仅通过控制柱温即可实现分离,证明被分离物的色谱保留性质随温度的改变而变化,制得的色谱填料具有温度敏感性.     

论动态直觉模糊数的灰色关联多属性决策方法

针对直觉模糊数随时间变化的影响,研究了时间权重和属性权重完全未知的直觉模糊数的多属性决策问题,结合灰色关联分析法定义了相对关联系数和相对关联度。首先由logistic曲线模型得到时间权重确定公式,根据每个方案的属性与理想解的距离,构造相对关联系数矩阵,建立多目标规划模型来确定属性的权重,并根据相对关联度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该算法可行,且择优区分度更好。     

基于动态双极值模糊软矩阵的群决策新方法

研究了动态情况下的双极值模糊软矩阵的群决策问题.在实际生活中,时间对决策的影响至关重要,基于此提出了一种新的基于熵权的动态群决策方法.给定一个新的信息熵公式,并建立非线性规划模型,从而确定时间权重.然后利用集成算子将动态双极值模糊软矩阵集成为综合双极值模糊软矩阵,根据中位数水平软集计算出各对象的机会值,得出最优决策.最后通过实例证明此决策方法的合理性与可行性.     

基于IFSM改进水平软集的群决策方法

研究了在直觉模糊软矩阵环境下改进水平软集的群决策方法.首先利用直觉模糊软矩阵给出了在专家权重未知情况下的集成算法,并对λmid（E）-水平软集进行改进,提出了λnew（E）-水平软集；同时对λmed（E）-水平软集进行改进,提出了三均值水平软集.然后利用水平软集计算各对象的选择值,得出最优决策.最后,通过实例验证了决策方法的可行性和合理性.