硼氢化钠还原西佛碱制N,O多齿配体

以含有不同取代基的水杨醛为原料,与乙醇胺反应制得相应的西佛碱中间体,经硼氢化钠还原合成N,O多齿配体L1~L3.配体结构通过1H核磁共振波谱(1H NMR)、红外吸收光谱(IR)和紫外-可见吸收光谱(UV-VIS)进行了表征.结果表明,当配体含有取代基时,其紫外-可见吸收光谱的吸收峰位置发生红移,且吸收强度有所增强.     

多桁架片挂篮整体移动施工研究与改进

桥梁连续箱梁挂篮现浇施工工艺已经比较成熟，但是宽幅桥采用多桁架片挂篮施工工艺并不常见，挂篮的整体移动要求的施工技术较高，湖州市环太湖TH-2标项目长兜港大桥主桥现浇箱梁施工采用多桁架片挂篮整体现浇施工工艺，在挂篮前移过程中采用链条葫芦人工牵引的方式，辅助其它措施进行整体行走，在整个主桥悬浇箱梁块件施工过程中，通过各道工序的研究与改进，无论是成型悬浇箱梁质量还是现场施工安全均得到了质监站、业主等相关单位的一致好评。     

多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

发展多方向的初中体育教学

体育作为初中教学的课程之一，历年来备受学生的喜爱。在初中生的眼中，体育课程意味着自由，意味着趣味。但是，从近几年的体育教学形势来看，体育课程开始“失宠”。就个人观点，我觉得初中生开始对体育教学习以为常，他们已经没有对体育课程的新鲜感。作为初中体育教师，我们应当联系实际生活与时代的发展，从而挖掘新的体育教学方向，给初中生带来不一样的体育课程。