耦合拟不动点定理

根据耦合拟不动点和上半连续算子的定义，讨论了在一定连续条件下集值混合单调算子的耦合拟不动点存在性问题，证明了，若A是非空弱闭值上半连续增算子，则A存在不动点以及若A是非空弱闭值上半连续混合单调算子，则A存在偶合拟不动点等结论．     

WindoWs操作系统主引导扇区程序剖析

通过对操作系统启动过程的深入研究，在WINDOWS98 DOS状态下，对当前大容量硬盘主引导扇区的引导过程进行了全面的剖析，导出扩展INT 13H读取大容量硬盘逻辑扇区的方法，这将对大容量硬盘的管理与维护十分有利。     

广义强非线性拟变分不等式的分歧值

给出了广义强非线性拟变分不等式的分歧值存在的条件，为求分歧值的近似解的迭代算法做准备。     

主成份分析法评价功能浅析

本文针对许多文献作者运用主成份分析法进行综合评价的情况，通过分析主成份分析的理论及综合评价的特点，论述了主成份分析法的评价功能在实现中较难恰当地发挥作用，应在使用中注意，以免滥用。     

“变截面管中跨声速气流”一文引理的证明

本文对T·P·Liu教授关于“变截面管中跨声速气流”一文的关键性引理给出一个清楚的证明,以使这篇有影响的开创性论文更加完美。     

用于高维时序数据预测的非同步尺度主成分分析

针对时间序列数据预测过程中可能面对高维或超高维的预测变量,同时考虑变量的时序特征及预测的非同步性,提出用于时序数据预测的非同步尺度主成分分析方法。首先构建单个预测变量和被预测变量的非同步线性回归,通过可决系数选取单变量的最佳滞后阶数,并将回归系数赋权与相应的预测变量得到赋权预测变量,并通过主成分分析对赋权预测变量降维,即非同步尺度主成分分析。将该方法用于消费者物价指数增长率的预测,结果表明经非同步尺度主成分分析降维的预测精度高于传统降维预测的方法。     

新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂的筛选

为寻找新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂,本文以SARS-CoV-2主蛋白酶为研究对象,通过计算机辅助药物筛选方法初步筛选出16个潜在抑制剂并进行体外酶活测试.其中,野黄岑素对SARS-CoV-2主蛋白酶的IC50为（10.79 ± 2.116 ） μmol/L,没食子儿茶素没食子酸酯抑制SARS-CoV-2主蛋白酶的IC50为（2.104 ± 0.346） μmol/L.最后,将两种天然产物与主蛋白酶进行分子动力学模拟发现没食子儿茶素没食子酸酯和野黄岑素与新型冠状病毒主蛋白酶结合时的复合物RMSD都在0.22 ?附近,说明两个天然产物与新型冠状病毒主蛋白酶结合较为稳定,可以作为新型冠状病毒主蛋白酶的抑制剂或先导化合物.     

南水北调东线工程调水期洪泽湖水质变化规律分析

为了解南水北调东线工程调水期间洪泽湖水质变化,基于2013—2020年洪泽湖调水期水质监测数据,采用Daniel趋势检验分析水质年变化趋势,通过空间插值得出各湖区水质分布规律,并进一步用主成分分析法分析水质主要污染类型。结果表明：2013—2020年洪泽湖调水期水质在合格至轻度污染之间,TP和TN为主要超标因子;时间上水质有变好趋势,空间上过水区水质最差,但有转好趋势,而成子湖区和溧河洼区有所恶化;污染类型以富营养化污染为主,氮磷营养盐影响较大;水质污染以入湖河流输入和建设用地增加人类活动的污染为主要来源,还伴有偶发污染事故;时间上洪泽湖对东线输水的综合水质有改善趋势,建议进一步加强相关污染防治工作,保护洪泽湖水环境,保障南水北调东线工程输水水质安全。     

含不对中与滚珠分布误差的球轴承刚度波动特性

轴承不对中可能导致保持架断裂和滚珠分布误差.为了分析不对中及滚珠分布误差对轴承刚度波动的影响,考虑外载荷及内、外圈不对中耦合情况,提出了一种含滚珠分布误差的深沟球轴承拟静力学模型.基于所提模型,进一步分析了外载荷及内、外圈不对中状态下,滚珠分布误差对深沟球轴承径向、轴向及倾覆刚度波动特性的影响.结果表明：外载荷及外圈不对中情况下,轴承刚度以滚珠通过外圈周期,即变柔度(VC,variable compliance)振动为周期进行波动.此时,滚珠分布误差的存在,会使轴承刚度以保持架转动周期进行规律性大幅波动.随主轴旋转的内圈不对中会使轴承刚度以一半的内圈转动周期进行波动,且滚珠分布误差会使刚度波动幅值增加.     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。