L-脯氨酸/K2CO3催化的Claisen-Schmidt 反应研究

Claisen-Schmidt反应是制备α,β-不饱和酮的重要方法,温和而高选择性的反应是一个有机化学中的难点问题.本文以L-脯氨酸为催化剂,以环己酮和苯甲醛的Claisen-Schmidt缩合反应为模型,对反应条件进行了考察,通过氨基酸、碱及反应溶剂进行了反应筛选和优化.结果表明,L-脯氨酸/K_2CO_3能高选择性地催化合成α,β-不饱和酮,避免了双缩合产物.在20 mol%的脯氨酸和K_2CO_3参与下,以DMSO为反应溶剂,反应效果最佳,产率74%.同时,该催化体系下,环己酮与其他芳香醛也高效高选择性地实现缩合反应,产率74~93%.     

双手触摸交互触控平台

文章介绍的双手触摸交互触控平台是一种先进的具有自然人机交互能力的交互设备。它采用红外光学传感器,通过光遮挡原理和三角定位原理,对多触摸点坐标进行定位,从而实现在显示平台上的多点触摸操作功能。另外,双手／多指自然触摸交互动作的引入,有利于形成群体决策优势。     

基于已实现波动率的Lp分位数回归(英文)

提出了一种基于已实现波动率的L_p分位数回归模型,这是一种新的金融风险模型.基于已实现波动率的L_p分位数回归模型将已实现波动率与L_p分位数回归结合起来,并且将L_p分位数加入模型的度量等式中.该模型是囊括基于已实现波动率的分位数回归模型和基于已实现波动率的Expectile回归模型的更为一般的模型.通过非对称幂指数分布(AExpPow)导出模型的对数似然函数,并且通过模拟证实了所提出的对数似然函数的正确性.最后通过实证研究证实基于已实现波动率的L_p分位数回归模型的有效性,得出如下结论:不同的幂指数p适用于不同的数据,不同的时间频率适用于不同的已实现波动率,而不是时间频率越高越好.     

霍山茶文化旅游发展对策

霍山县地处大别山北坡,境内自然资源丰富,茶叶产品众多,其中霍山黄芽是历史名茶,享誉大江南北。生态茶产业和旅游业是霍山县的重要支柱产业,要想更好地发展霍山茶叶,必须与发展茶文化旅游结合起来,实现产业优势互补,相互促进,共同发展。     

两点边值问题2次Lagrange形函数有限元方程的条件数和预处理

求解积分形式的两点边值问题时,基于2次Lagrange形函数形成的有限元方程是病态正定对称五对角方程组.为了寻找该方程的病态原因,提出根据系数矩阵的特别结构,设计出预条件子的方法,并将产生病态的因子定义为致病因子,预条件子称为去病因子.分析结果表明,使用去病因子进行预处理,可以保证系数矩阵的正定对称性,迭代求解时,预条件子几乎不增加迭代的计算量,预处理后的条件数接近1.     

猪血肠制作工艺的响应面法优化

以猪血及其他辅料为原料,探讨了猪血肠的制作工艺.在分析大豆分离蛋白(SPI)、黄原胶、变性淀粉、谷氨酰胺转胺酶(TG酶)、卡拉胶及魔芋胶对猪血肠凝胶性能影响的基础上,以SPI、黄原胶、淀粉及TG酶为影响因子,以破断力及凝胶强度最大为优化目标,对猪血肠的制作工艺进行优化.实验显示:SPI和黄原胶均对猪血肠的破断力及凝胶强度有显著(p0.05)影响,淀粉及TG酶对猪血肠的破断力及凝胶强度影响不显著(p0.05);各因素对猪血肠破断力及凝胶强度的影响程度依次为SPI黄原胶变性淀粉TG酶;对各因素与破断力及凝胶强度进行拟合分析,所得拟合模型具有较好的可靠性;以所得拟合模型对猪血肠的制作工艺进行优化,得出:SPI添加量4%、黄原胶添加量0.2%、淀粉添加量0.5%、TG酶添加量0.01%时,所得凝胶的破断力及凝胶强度最高.     

有限自动机的线性化

采用多值逻辑函数的结构理论,首次定出了有限自动机线性化的充要条件;证明了基本线性内动机等价于序列密码中具有既约特征多项式的ＬＦＳＲ,具体地定出了此类全部不同的内动机     

蒲黄榆路燃气管线穿越地铁车站施工仿真研究

根据北京市蒲黄榆路天然气管线与地铁5号线刘家窑车站的位置关系及相关特征,建立了天然气管线、地铁车站及周围土体三者相互作用的一体化三维模型.通过对施工过程的仿真模拟计算,得到了不同施工阶段对车站通风道结构、车站出入口结构、车站主体结构及车站轨道区结构的影响.根据仿真结果确定第三方监测的测点布置及施工过程中的控制值,并通过监测数据验证仿真结果的正确性.     

基于通信域和雷达域融合特征的无人机集群类型识别算法

目前已有无人机类型识别算法仅通过通信域或雷达域的信号特征实现单个无人机类型的识别,存在识别准确率低等问题。提出了一种基于通信信号和雷达信号融合特征的无人机集群类型识别算法。首先,提取集群通信信号的高阶累积量和瞬时特征统计量,并融合雷达航迹特征构建无人机集群特征矩阵。其次,提出一种改进的特征选择算法—二次筛选的近邻成分分析,对融合特征矩阵进行降维。最后,利用稀疏自编码器网络进行集群类型的识别。仿真结果表明,该算法显著降低了集群特征矩阵的维度(仅为原始矩阵维度的27%),同时在信噪比为0 dB时,对5种集群类型识别的正确率可达88%。     

基于混合割线方程修正的L-BFGS算法

L-BFGS方法是解决大规模无约束优化问题最有效的拟牛顿方法之一,该方法既保持了BFGS方法在理论上良好的收敛性,又克服了拟牛顿法储存量大、计算量大的困难。大量研究表明,对割线方程进行修正能更好地逼近目标函数的二阶曲率信息,进而改善BFGS方法的计算效率。基于Li和Yuan等人提出的两种割线方程,构造了一种新的混合割线方程,并用该方程修正了L-BFGS算法,提出了一个基于混合割线方程修正的L-BFGS算法(ML-BFGS)。在适当的假设条件下,建立了ML-BFGS方法在一致凸函数上的全局收敛性,并证明了该方法是R-线性收敛的。数值结果表明,在某些情况下,ML-BFGS方法要比L-BFGS方法更优。