河南农业观光旅游资源定量评价与分析

运用层次分析法来确定每个评价因子的权重,采用调查问卷的方式获得公众对河南农业旅游示范点的评价意见,然后利用经韦伯-费希纳定律改进后的综合评价指数模型对各示范点做出综合评价．     

β-环糊精荧光增敏的间苯二酚荧光分析法

利用β-环糊精对间苯二酚的包络作用,增敏间苯二酚的荧光强度,提出一种测定环境中间苯二酚的荧光检测新技术.考察各种因素对实验的影响,结果表明,β-环糊精对间苯二酚的荧光增敏作用在碱性环境下的效果比在酸性环境下的效果要好;NaOH、乙醇对β-环糊精增敏间苯二酚的荧光反应有很大的促进作用.实验最佳条件:β-环糊精浓度为0.01 mol·L-1,NaOH质量浓度为0.3 g·L-1,乙醇体积分数为1.4%.该方法测定间苯二酚简便、选择性好,且间苯二酚的浓度在0.091～0.909 mmol·L-1范围内,和荧光强度有良好的线性关系,检测下限为27.3 μmol·L-1.     

基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

提出一种基于深度强化学习（DRL）分层控制的双足机器人多模式步态生成系统. 首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化（PPO）算法、课程学习（CL）思想对策略进行优化,设计比例-微分（PD）控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性. 结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.     

基于KMV-CatBoost增强的企业信用债券违约风险评估模型

针对传统预测模型对于企业信用债券违约预测准确率低、拟合效果差的问题,提出了基于Kaufman-Merton-Voss （KMV）-Categorical Boosting （CatBoost）的企业债券违约预测模型. 首先对原始样本数据进行预处理,降低噪声数据对预测模型的影响;然后,利用KMV模型评估借款公司信用违约概率,计算公司资产市场价值与公司资产市场价值的波动率,获得企业资产价值与违约点之间的差额Distance-to-Default（DD）;最后,利用债务偿还期限、短期无风险收益率、公司股权市场价值、公司债务面值计算出的违约距离,将其加入指标中,利用CatBoost算法预测企业信用债券违约风险,通过基于Ordered Boosting方式的CatBoost算法训练模型,得到无偏梯度估计,以减缓预测偏移,从而增强模型的泛化能力. 实验结果表明：基于KMV-CatBoost增强的模型能够提高企业信用债券违约风险识别的准确率,识别正确率约为95.5%.     

采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面（RIS）辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息（CSI）困难. 针对RIS辅助下的大规模多输入多输出（MIMO）通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络（ResNet）中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力. 仿真结果表明,相比于最小二乘（LS）估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.     

基于Au-g-C3N4 NS纳米复合材料的分子印迹电化学发光传感器检测叶酸

近年来,作为一种新型的二维半导体纳米材料,石墨相氮化碳纳米薄片（g-C₃N₄ NS）因其优异的电化学发光（ECL）性能和良好的成膜特性在ECL传感领域备受关注。然而,g-C₃N₄ NS在较高的工作电压下产生的ECL信号不稳定,而金纳米粒子（Au NPs）的引入可明显改善其发光稳定性. 基于这个特点,采用原位生长法将Au NPs引入g-C₃N₄ NS中,制备了一种金-石墨相氮化碳纳米复合材料（Au-g-C₃N₄ NS）,以其作为ECL物质固定在电极上. 同时,引入具有专一识别能力的分子印迹聚合物（MIP）,构建了一种检测叶酸（FA）的分子印迹-电化学发光（MIP-ECL）传感器. 该传感器对FA表现出良好的选择性和灵敏响应,在优化的条件下,信号变化与FA物质的量浓度在1.0×10^-10~1.0×10^-3 mol·L^-1的范围内呈良好的线性关系,检出限（LOD）达到0.07 nmol·L^-1. 并且探讨了检测机理,考察了传感器的稳定性和重现性,将传感器用于实际样品中FA的检测,获得满意结果.     

氮掺杂荧光碳点的合成及其生物应用进展

杂原子掺杂碳点因其优异的性能而备受关注,其中以氮掺杂碳点（N-CDs）的研究最为广泛. N-CDs相较于普通碳点（CDs）具有更高的量子产率和发光性能. 优良的水溶性、低毒性、令人满意的生物相容性和良好的组织通透性,令其在生物分析检测、抗菌剂、生物医学成像和疾病治疗中显示出了巨大的应用前景. 文章简述了N-CDs的相关性能、合成策略及其在生物医学领域的相关应用.     

一种面向自动驾驶路况的目标检测算法

为了对常见的行人和车辆进行检测,采用自行标注的数据集,通过基于faster region-based convolutional neural network （RCNN）框架的算法进行调参与优化. 主干网络采用轻量化网络MobileNetv2,在原生锚框的基础上,区域建议网络（RPN）部分增加2个面积尺度,检测部分使用感兴趣区域（ROI）Align结构,减少特征图映射和均分过程中的误差. 实验结果表明：使用faster RCNN目标检测网络,可以有效完成行人和车辆的检测任务,整体效果良好.     

基于ReliefF-NOSCA-AdakNN的肌肉疲劳识别技术研究

针对竞技体育训练中的肌肉疲劳监测问题,提出了一种基于ReliefF-NOSCA-AdakNN（RNA）的表面肌电信号（sEMG）特征提取和分类算法. 该算法结合了特征和类别之间的相关性分析和启发式搜索算法,对高维特征进行了有效的筛选和分类. 将RNA算法应用于经过滤波处理的肱二头肌肌电信号数据,对不同疲劳状态进行了识别和分类. 实验结果表明,提出的RNA算法在平均分类准确率和标准差方面分别达到了83.88%和0.012 7,均显著优于传统单一算法,体现了较好的分类性能.     

利用Abuzov反应合成(对氰基苄基)膦酸二甲酯的工艺研究

以对甲基苯甲腈和亚磷酸三乙酯为原料合成了(对氰基苄基)膦酸二甲酯,研究了反应温度对氰基氯苄及(对氰基苄基)膦酸二甲酯的收率的影响。实验结果表明对氰基氯苄的反应温度在145℃;(对氰基苄基)膦酸二甲酯的反应温度150℃收率较高。