钌（Ⅲ）—KIO4（或KBrO3）—3,5—Br2—PADAP体系催化光度法测…

首次报道了硫酸介质中微量钌（Ⅲ）对ＫＩＯ４（或ＫＢｒＯ３）氧化２－（３，５－二溴－２－吡啶）－偶氮－５－二乙氨基苯酚（３，５－Ｂｒ２－ＰＡＤＡＰ）褪色具有显著的催化使用，并以此反应为指示反应建立了测定微量钌的催化光度法，在Ｒｕ（Ⅲ）－ＫＩＯ４－３，５－Ｂｒ２－ＰＡＤＡＰ体系中，钌（Ⅲ）含量在０．０８０～０．３００μｇ／１０．０ｍｌ范围内符合比耳定律，在Ｒｕ（Ⅲ）－ＫＢｒＯ３－３，５－Ｂｒ２－ＰＡＤ     

钌(Ⅲ)-KIO_4(或KBrO_3)-3,5-Br_2-PADAP体系催化光度法测定微量钌

首次报道了硫酸介质中微量钌（Ⅲ）对ＫＩＯ４（或ＫＢｒＯ３）氧化２－［（３，５－二溴－２－吡啶）－偶氮－５－二乙氨基苯酚（３，５－Ｂｒ２－ＰＡＤＡＰ）褪色具有显著的催化作用，并以此反应为指示反应建立了测定微量钌的催化光度法．在Ｒｕ（Ⅲ）－ＫＩＯ４－３，５－Ｂｒ２－ＰＡＤＡＰ体系中，钌（Ⅲ）含量在０．０８０～０．３００μｇ／１０．０ｍｌ范围内符合比耳定律；在Ｒｕ（Ⅲ）－ＫＢｒＯ３－３，５－Ｂｒ２－ＰＡＤＡＰ体系中，钌（Ⅲ）含量在０．０５０～０．３０μｇ／１０．０ｍｌ范围内符合比耳定律．这两种方法具有灵敏度高、选择性好、操作简单等特点并已用于实际样品中微量钌的测定，结果令人满意．     

生长调节物质对丹参叶片脱分化及根芽分化的效应

生长调节物质对丹参叶片脱分化及根芽分化效应的研究结果表明：（１）０．５～５．０ｍｇ／Ｌ２，４－Ｄ，０．１～０．５ｍｇ／ＬＮＡＡ０．５～１．５ｍｇ／ＬＩＢＡ或０．２～１．０ｍｇ／Ｌ４ＰＵ－３０诱导叶片的脱分化率高达９７％～１０００％。（２）０．１～０．５ｍｇ／ＬＮＡＡ或０．５～２．０ｍｇ／ＩＢＡ诱导芽化率为９３％～１００％，３种细胞分裂素中，４ＰＵ－３０对叶片芽化最有效，６－ＢＡ和ＫＴ次之。（３）随     

丙烯酸异冰片基氧烷基酯聚合动力学及聚合物性能研究

本文研究了具有桥环侧基的丙烯酸异冰片基氧烷基酯的自由基聚合反应动力学，测试了聚合物的光、热、硬度等性能。得到了氧烷基为氧乙基、氧丙基、氧丁基的聚合反应动力学方程分别为：Ｒｐ＝ｋ［ＢＰＬ］＾０．５［ＩＢＯＥＡ］＾１．０，ｐ＝Ｋ［ＢＯＰ］＾０．５［ＩＢＯＰＡ］＾１．０，Ｒｐ＝ｋ［ＢＰＯ］＾０．５［ＩＢＯＢＡ］＾１．０；聚合反应表观活化能分别为：８７．９５ＫＪ／ｍｏｌ，８８．６２ｋＪ／ｍｏｌ，１０１．１     

人工神经网络法预测干黄酱挥发性成分保留值

基于分子连接性及邻接矩阵,计算69种干黄酱挥发性成分的分子连接性指数mχt,借助多元逐步回归法优化筛选了其中的结构参数0χ、5χ、3χc和5χpc,将其作为人工神经网络的输入层神经元,采用4∶8∶1的网络体系结构,以BP算法获得预测保留指数的神经网络模型,其相关系数R和标准偏差S分别为0.985和93.301.结果表明,保留指数与0χ、5χ、3χc、5χpc具有良好的非线性关系,BP神经网络方法预测的结果要优于多元回归方法的结果.     

饱和醇在不同固定相上的气相色谱保留行为与结构的相关性

应用nT指数及结构参数P与饱和醇在6种不同固定相上的气相色谱保留指数I进行关联,用多元线性回归方法建立了相应的定量结构-色谱保留模型,它们的相关系数均大于0.99,估算值与实验值很好吻合,并用Jackknife方法对模型的稳健性进行了检验.结果表明,所建QSRR模型相关性高,稳定性好,预测能力强.     

杜松籽油香气成分的理论分析模型

为研究杜松籽油香气成分的色谱保留指数与结构之间的定量结构-保留相关关系,在分子邻接特性及拓扑理论基础上,计算了65个杜松籽油香气成分的电性拓扑状态指数和分子连接性指数.将其中8种结构参数(~1X、~5X_c、E_1、E_2、E_3、E_5、E_6和E_8)作为结构描述子,引入到与杜松籽油香气成分的色谱保留指数相关的多元回归方程,构建了拟合度高、预测能力强的QSRR模型.将筛选的8种结构参数作为神经网络输入层单位神经元,采用8∶4∶1的网络结构,构建了有较强预测能力的神经网络模型,模型的总相关系数rt为0.9972,色谱保留指数的预测值与文献值的相对平均误差仅为0.88%,2者吻合度令人满意.结果表明杜松籽油香气成分的保留指数与8种结构参数之间有良好的非线性关系,研究结果为杜松籽油在药食两用产品的开发利用方面提供了理论依据.     

BP网络用于香梨酒香气成分的QSRR研究

采用误差反传前向人工神经网络建立54种香梨酒香气成分的结构与色谱保留之间的定量关系模型(ANN模型).以54种香梨酒香气成分的分子连接性指数和分子形状属性指数作为输入,色谱保留时间作为输出,采用内外双重验证的方法分析和检验所得模型的稳定性和外部预测能力,所构建网络模型的相关系数为0.998、交叉检验相关系数为0.997、标准偏差为0.289、残差绝对值≤1.12,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.984;而多元线性回归(MLR)法模型的相关系数为0.951、标准偏差为1.33、残差绝对值≤3.08,外部预测集相关系数为0.953.结果表明:ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.     

苹果叶片不定芽的高频诱导及植株再生的研究

体外建立并扩繁了苹果品种“乔纳金”、“新世界”、“王林”,“北斗”的无性系,在ＭＳ附加ＢＡ０．５￣２．０ｍｇ／Ｌ、ＩＢＡ０．１￣０．５ｍｇ／Ｌ的培养基中,２个月内芽的数量可增至５倍,在ＭＳ培养基附加ＢＡ５．０ｍｇ／Ｌ ＩＡＡ０．２ｍｇ／Ｌ的下,４个品种的叶片再生率可达９０％以上,其中以“乔纳金”最高,可达１００％,当ＴＤＺ为３ｍｇ／Ｌ,ＩＡＡ０．２为０．５ｍｇ／Ｌ时,其再生频率明显高于ＢＡ。     

碘酸钾存在下牛血清白蛋白的极谱催化波

报道ＫＩＯ３存在下牛血清白蛋白（ＢＳＡ）的新型极谱催化波。在０．１ｍｏｌ．Ｌ＾－１Ｎａ２ＨＰＯ４＾－ＫＨ２ＰＯ４（ｐＨ６．８）缓冲介质中,ＢＳＡ于－０．６０Ｖ（ｖｓ．Ａｇ／ＡｇＣｌ）处产生一个可逆的极谱还原波。用极谱电流法测定ＢＳＡ还原波的电子数,证实该波的ＢＳＡ中的两个双硫键还原所致。     

饱和醇结构-保留定量相关的人工神经网络模型

以拓扑指数为结构描述符,用基于Levenberg-Marquardt优化的BP神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在SE-30和OV-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通BP神经网络法,预测准确度与普通BP神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.     

基于遗传算法优化支持向量回归机的网格负载预测模型

提出一种基于遗传算法优化支持向量回归机的模型进行网格负载预测,使用遗传算法和交叉验证技术解决了支持向量回归机参数难以确定的问题.标准数据集仿真实验结果表明,该模型与试验法定参的支持向量回归机和BP神经网络相比具有更优的预测性能.     

人工神经网络用于气相色谱保留指数的预测

利用Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络,通过分子结构参数,同时对烷基吡啶在非极性固定液SE-30和极性固定液PEG-1500柱上的保留指数进行预测,取得令人满意的结果.     

用BP神经网络法预测反相液相色谱保留值

运用逐步回归法筛选BP人工神经网络的输入元素改进BP网络的结构，并用于疏水分配常数及氢键作用能预测反相液相色谱保留值，结果表明，逐步回归法与人工神经网络相结合，能优化网络，大大提高网络收敛速度在很大程度上克服了通常BP网络过所合的缺点，较通常BP神经网络及回归法在处理构效关系方面有更强的信息处理能力和预测能力。     

基于概率神经网络的中草药活性组分利尿性的QSAR研究

利用线性判别分析和概率神经网络,建立了预测中草药有效成分利尿性与其分子结构参数之间的QSAR模型.概率神经网络分类结果好,训练集、交互检验集和测试集的分类正确率均可达到100%.本文所用的概率神经网络结构简单、易于调试,研究工作进一步明确了分子利尿性与其结构参数之间的关系,有助于利尿药物的选择与合成.     

基于BP人工神经网络的大气颗粒物PM10质量浓度预测

根据2008年长沙市火车站监测点全年大气PM10及气象参数的小时平均数据,建立BP人工神经网络预测模型,预测PM10小时平均浓度。为证明人工神经网络模型用于预测PM10质量浓度的准确性,研究中考虑2种预测模型:多元线性回归模型与人工神经网络模型。研究结果表明:与传统的多元线性回归模型相比,人工神经网络模型能够捕捉污染物浓度与气象因素间的非线性影响规律,能更好地预测PM10质量浓度,拟合优度R2有较大提高;所选取气象参数及污染源强变量能较准确地描述大气PM10质量浓度的实时变化,用于PM10质量浓度的预测准确度较高,整体R2可达0.62;人工神经网络预测模型不仅适用于一般污染浓度情况,对于高污染时期PM10质量浓度的预测也较为准确。     

小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型

小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征,结合神经网络也就可获得更好的预测精度,本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测,并为获得最优预测精度,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择。通过对上证综指的实证研究,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型。     

酚类化合物对硝化颗粒污泥活性抑制的预测模型

基于拓扑理论计算了16种酚类化合物的分子形状指数(mK)以及原子类型电性拓扑状态指数(En).应用多元线性回归及最佳变量子集方法,建立了这些拓扑指数与酚类化合物对硝化颗粒污泥活性抑制的定量结构-活性相关模型.该模型的传统判定系数R2为0.932,逐一剔除法的交叉验证系数R2cv为0.874,通过R2,F,R2Adj,R2cv,VIF,FIT等检验,证明该模型具有良好的稳健性和预测能力.     

CTMAB催化增敏分光光度法测定食品中的己烯雌酚

利用CTMAB（三甲基十六烷基溴化铵）具有相转移催化和增敏络合体系等特性,建立了用可见分光光度法测定己烯雌酚（DES）的方法。研究表明,DES能将Fe（Ⅲ）还原成Fe（Ⅱ）,Fe（Ⅱ）与k[Fe（CN）61在CTMAB存在的环境下形成稳定的多元胶束络合体系,其最大吸收波长在736nm处。DES的质量浓度在0．03256～0．6521ug／mL范围内与吸光度呈良好线性关系,线性回归方程A=0．0027＋0．3990P（μg／mL）,相关系数R2=0．9991,摩尔吸光系数s=5．43×105（L·mol-1·cm-1）,检出限1．35μg／mL,相对标准偏差为0．89％,方法用于测定奶粉中DES含量,回收率为89-3％～101．6％。     

桥丝式电火工品安全电流的预测

通过瞬态脉冲无损检测试验得到桥丝式电火工品的电阻和集总热散失系数等电热响应参数,利用这些电热响应参数分别采用Rosenthal的集总热参数模型和BP神经网络模型方法预测电火工品的安全电流。结果表明：两种方法预测的安全电流较高的电火工品,在相同的恒流脉冲下发火的概率较小。电火工品瞬态脉冲无损检测技术与BP神经网络模型方法相结合,可以用来预测电火工品的安全电流。