胶束电动毛细管色谱法同时测定何首乌中二苯乙烯苷和5种蒽醌类化合物

建立了能同时分离检测何首乌中二苯乙烯苷与大黄素、芦荟大黄素、大黄酸、大黄酚、大黄素甲醚5种蒽醌类成分的胶束电动毛细管色谱法.考察了缓冲液pH值、十二烷基硫酸钠(SDS)浓度、硼砂浓度、甲醇浓度和运行电压对分离检测的影响,获得最佳的分离检测条件:缓冲液由15 mmol/L硼砂、30 mmol/L SDS和10％甲醇组成,pH值为9.6,运行电压为25 kV.在此条件下,二苯乙烯苷和5种蒽醌类成分在18 min内得以完全分离,迁移时间和峰面积的相对标准偏差分别为1.06％ ～1.61％和1.46％ ～2.87％,检出限为0.26 ～ 0.56 mg/L,回收率为97.2％ ～ 103.2％.     

复杂网络中的社区发现--理论与应用

复杂网络是对于复杂系统的高度抽象,其中许多性质如小世界性质、无标度性质以及聚集性质等等已经得到了充分的研究。大量文献表明,复杂网络呈现出的社区结构(Communitystructure)特性,以及如何在大型网络中高效地发现社区(Communityfinding)问题是近年来复杂网络的研究热点。本文较为全面地综述了关于社区发现方面的概念、理论、算法及应用等,期望对于社区发现问题的进一步研究及若干基本问题的早日解决起到一定作用。     

鲁棒性模糊C-均值聚类算法

针对模糊C-均值聚类算法(FCM)在参数输入受人为限定,且在系统应用中易受噪声或孤立点数据的干扰等缺点,提出一种鲁棒性FCM聚类算法(RFCM),以降低噪声或孤立点的影响。     

基于双正交小波的快速矢量量化算法

提出了一种用于图象压缩的矢量量化算法．该算法通过构造符合图象小波变换系数特征的跨频带矢量,利用小波系数之间的相关性,提高了图象的编码效率和重构质量．同时,该算法又采用了两种新的矢量量化技术——非线性插补矢量量化（ＮＬＩＶＱ）和渐进构造聚类（ＰＣＣ）,提高了矢量量化的速度和码书质量．实验结果证明,该算法在比特率为０．１７２ｂｐｐ的条件下仍能获得ＰＳＮＲ＞３４ｄＢ的高质量重构图象．研究图象小波变换系数的固有特性是提高矢量量化性能的关键,而提高矢量量化速度是这类算法得以实用的重要前提．     

竖向加劲式钢板剪力墙的抗剪性能

用ANSYS有限元程序对两边连接竖向加劲式钢板剪力墙进行数值模拟分析.将两边连接竖向加劲式钢板剪力墙的初始刚度的有限元计算值与两边连接非加劲钢板剪力墙的理论值进行了比较.探讨了加劲肋和名义轴压比对于钢板墙的影响.分析了带边框构件的两边连接竖向加劲式钢板剪力墙在水平荷载作用下的构件破坏顺序和受力机制.对一个典型尺寸规格的单层带边框两边连接竖向加劲式钢板剪力墙与一个对应边框尺寸规格的单层带边框四边连接竖向加劲式钢板剪力墙进行推覆分析,对比了两者的部分抗震性能.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习

提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。     

贵州三叠纪鳍龙类的新发现

采自贵州省安顺地区法郎瓦窑段的鳍龙类化石,并确立其为一新属种－黄果树安顺龙,其没有下颞孔,前颌骨组成吻部的大部分,鼻骨小,鼻孔接近眼眶,说明它是鳍龙类。它的鼻骨被前颌骨向后延伸与额骨相接而隔开,左右额骨愈合,因而归入真鳍龙类。黄果树安顺龙以个体较大,吻部长,上颞孔比眼眶稍小的综合特征而区别于其它三叠纪的鳍龙类。黄果树安顺龙的个体较大,吻部较长,鼻骨与前髓骨相接触,大的松果孔,鳞骨不在上颞孔后相连,     

三旋理论展望

大理微宏观物理现象都表明基本粒子不是类点结构,但这并非是弦学说才有的特色,三旋理论利用类圈体存在三种内禀自旋的发现,会有助于对微观和宏观量子现象及场的一些难题的探索。