用人工神经网络-近红外光谱法测定毛竹中木质素与综纤维素的含量

近红外光谱结合反向传播的人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)技术预测了毛竹中木质素与综纤维素的含量.用常规湿化学方法测定了54株毛竹样品的木质素含量以及53株毛竹样品的综纤维素含量.用近红外光谱仪采集相应的光谱,为了提高信噪比和计算速度,对原始近红外光谱进行平滑、压缩、归一化预处理.利用预处理后的近红外光谱数据建立BP-ANN模型.在模型建立过程中采用Leave-n-out交叉验证法优化了隐含层神经元的个数,学习率,动量因子和学习次数.优化的BP-ANN模型用于预测测试集中9个毛竹样品中木质素与综纤维素的含量,预测均方根误差分别为0.88%、1.40%.结果表明,应用毛竹的近红外光谱数据和BP-ANN技术,可以用于预测木质素和综纤维素的含量,基本能满足定量分析的要求.     

小学教育本科专业化学的教学探索

结合小学教育本科专业的特点和在该专业化学教学工作中的体会,对目前所采用的小学教育专业化学专用教材的知识体系进行了优化整合,将知识体系按照与小学教育专业的相关性分出三块进行教学,使知识的系统性更高,同时对教学方法和考核方式也进行了改革,提高了学生自主学习的积极性.     

刺激响应水凝胶材料的研究进展

凝胶具有独特的基于化学键或物理作用交联形成的三维网状结构.刺激响应水凝胶在外界环境变化时通常展现出独特的响应性溶胀行为.近年来,科研人员构建了各种各样的pH响应水凝胶、温度响应水凝胶和光响应水凝胶等水凝胶材料,并对其响应机制进行了研究.文章综述了近年来科研人员在刺激响应水凝胶材料的构建及响应机制研究方面开展的工作,并对刺激响应水凝胶的应用进行了展望.