4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚构筑的镉配合物:合成、晶体结构和性质研究

在水热反应条件下,合成了一个新的镉配合物Cd(BIDPT)₂(NO₃)₂·(H₂O)₂(BIDPT =4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚),经元素分析、红外、热重、单晶衍射表征了化合物.配合物为三斜晶系,P-1空间群,分子量Mr=909.24,a=0.816 4(9) nm,b=1.156 8(1) nm,c=1.179 3(1) nm,α=112.737(1)°,β=107.481(1)°,γ=92.233(2)°,V=0.964 4(2) nm³,Z=1,D_c=1.559 g/cm³,F(000) =458,S =1.074,R₁=0.059 8,ωR₂=0.191 2.配合物中镉离子通过4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚配体桥联成8字型一维链结构.对配合物的热稳定性以及荧光进行了测试,硝基苯化合物对配合物的荧光性质有不同程度的淬灭作用.镉配合物对2,4,6-三硝基苯酚的检测具有很好的灵敏性.     

双塔单跨悬索桥空间主缆扭转性能数值分析

针对空间缆索悬索桥体系转换过程中主缆发生扭转,而扭转刚度为多因素影响的变量,数值模拟中难以准确考虑,从而无法精确计算主缆扭转角及确定索夹预偏角的难题,以杭州江东大桥为工程背景,揭示了吊索张拉过程中主缆的扭转机理,从理论上分析了钢丝层间摩擦力对主缆扭转刚度的影响,并将拉-扭耦合效应及钢丝层间摩擦力在数值模拟中加以考虑,有效提高了计算精度,并通过改变抗扭刚度系数、吊杆张拉力、索夹预偏角等参数,确定主缆扭转特性与扭转效应,揭示了其正反扭原理.研究结果表明:体系转换过程中主缆扭转变化历程在数值模拟中需通过非线性迭代实现;随吊杆张力增大,主缆抗扭刚度从最小值逐步增加,改变主缆的抗扭刚度系数对主缆最终扭转角的影响不大;改变某索夹横向预偏角,主缆扭转现象存在"弱相干性原理"和"相邻影响原理";索夹预偏角小于(或大于)吊杆力与铅垂线夹角,主缆将跟随索夹发生正向(或反向)扭转,当吊杆力方向通过主缆形心时,扭转角不再改变.     

高分辨率阵列感应测井倾角影响校正研究

倾角影响校正是大斜度井和高倾角地层中应用阵列感应测井数据正确解释的前提。针对高分辨率阵列感应测井(HDIL),研究斜井解析几何因子与数值几何因子响应特性,比较分析两种几何因子的优缺点,建立解析体积几何因子和数值电荷几何因子相结合的信号处理倾角影响校正新方法,推导出设计体积滤波器和电荷滤波器的基本方程及约束条件。计算机仿真表明,基于新方法设计的滤波器和算法在倾角小于75°范围内可以有效消除测井数据中的倾角影响。     

Holder连续函数空间的插值空间的不等式

考虑空间C~(m,λ)(Ω__)的完备性和所嵌入的空间的问题,对Jensen不等式给出了直接的证明方法,利用Jensen不等式给出了Holder连续函数的例子。指出当Ω是非凸集时空间C1(Ω__)不能嵌入空间C~(0,λ)(Ω__)。给出C(Ω__)和C~(0,λ)(Ω__)是Banach空间证明的具体表述过程,通过建立Holder连续函数空间的插值空间的不等式,给出了空间C~(0,μ)(Ω__)嵌入的空间的证明;在Ω是Rn中的有界开集条件下,应用Arzela-Ascoli定理给出了空间C~(0,μ)(Ω__)紧嵌入的空间的证明,对相关经典知识给予了新的改造表述。     

任意m×n阶cobweb网络的等效电阻研究

采用递推变换(RT)方法研究了一类任意m×n阶cobweb网络的等效电阻.首先采用网络分析建立递推矩阵方程模型(包括边界条件方程模型),其次构造矩阵变换获得矩阵的特征值和特征向量以便获得矩阵方程的通解与特解,最后利用矩阵逆变换给出支路电流的解析解,从而获得任意m×n阶cobweb网络任意2节点间的等效电阻公式,所得结果是由特征值构成及单求和表达.作为公式的应用,给出了等效电阻公式在特殊情形下的数个结果,并且给出了任意半无限和无限情形时的数个新的等效电阻公式,在与其他结果比较时发现了一个新的三角函数恒等式.     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。     

基于多源数据的河南省GDP空间化

随着社会经济的快速发展,以县区为单位统计的GDP数据不能客观反映县级内部地区的经济差异,对GDP 统计数据进行空间化是解决该问题的手段之一.本文以河南省为例,在GIS平台下采用分产业建模方式,结合土地利用 数据、人口数据、DMSP/OLS数据、GDP统计数据,利用相关分析和回归分析的方法,实现GDP的空间化.结果表明,第 一产业与土地利用类型有密切的线性关系;第二、三产业之和与人口数据、DMSP/OLS数据都有很好的相关性,将人口 数据与DMSP/OLS数据相结合构建的综合因子与GDP2,3之间的相关性更好,相关系数为0.949,R2 为0.901.利用综合 因子与第二、三产业GDP数据回归建模,可以提高第二、三产业空间化的精度.验证结果显示乡镇尺度模拟值与统计值 之间的平均相对误差为10.34%,本研究的模型具有较高的精度.空间化后的GDP的密度图能够反映地区内部的经济情 况,对研究该地区的经济空间差异有一定的价值.