高速逆流色谱法分离β-谷甾醇和菜油甾醇的研究

利用高速逆流色谱法 ,并选用V(庚烷 )∶V(乙腈 )∶V(乙酸乙酯 ) =5∶5∶1溶剂体系 ,成功地分离了混合植物甾醇标准品中的 β 谷甾醇和菜油甾醇。经过HPLC检测 ,一次性分离可得到质量分数为 97%的 β 谷甾醇和质量分数为 91%的菜油甾醇产品 ,收率分别可达 5 6 %和 5 0 %。该方法简便、重现性好 ,可作为高纯度 β 谷甾醇和菜油甾醇标准品的制备分离方法     

羧甲基淀粉钠（CMS）的合成及影响其醚化反应的因素

讨论了淀粉与氯乙酸、氢氧化钠进行醚化反应的工艺条件，并对影响此醚化反应的因素进行了详细讨论。所采用的季铵碱催化剂对此醚化反应有显著的催化作用．     

墙地砖边缘检测中的小波去噪

在墙地砖的边缘检测过程中,噪声的引入是不可避免的,有效地消除噪声而不影响检测结果是检测过程中需要解决的关键问题。本文采用了小波去噪方法—对图像进行去噪后再进行边缘检测的方法,其检测结果较好地满足了检测要求。     

新型催化蒸馏塔在合成甲基叔丁基醚中的应用

分析了已有的合成MTBE催化蒸馏塔结构,同时构思了新型填料式催化蒸馏塔.在模拟催化蒸馏试验装置上,利用YLQ-1型"异形”树脂催化剂进行了合成MTBE研究,获得了反应温度、液空速、回流比等有关工艺条件数据.     

溶剂分级萃取法研究平朔煤的化学组成特征

采用7种不同有机溶剂对平朔煤进行分级萃取，并利用GC／MS测定分析各级萃取物的化合物成分，对其化学组成及结构特征进行了对比研究．结果表明，利用不同溶剂分级萃取的方法可以较有效地对煤中有机化合物族组分起到粗分离的作用．CS2萃取物的主要成分是2环～4环烷基取代芳烃；正已烷萃取物几乎均为长链烷烃；在甲醇萃取物中检测出形式多样的含氧和含氮化合物；在丙酮萃取物中检测出长链烷基环已烷系列；芳烃在苯萃取物中多为2环，而在丙酮萃取物和THF萃取物中则是4环～7环缩合程度较高的芳烃；另外，在煤中首次发现邻二氟苯和氯胺酮．     

微波干法制备阳离子淀粉絮凝剂及其应用

以3—氯—2—羟丙基三甲基氯化铵为阳离子醚化剂，天然物质淀粉为原料，微波干法制得季铵型阳离子淀粉絮凝剂。通过正交试验，研究了各种因素对合成的影响，确定了最佳反应条件。结果表明：阳离子醚化剂与淀粉摩尔比0．35、NaOH与阳离子醚化剂摩尔比1．2、微波功率184W、辐射时间5min时，产物相对黏度为3．18，阳离子取代度为0．31。     

染料释放化合物及一当量成色剂浅谈

简述了染料释放化合物的发展过程 ,并由此引出一当量成色剂的概念 ,叙述了一当量成色剂应用和发展 ,对一当量成色剂应用前景做了预测。     

1-(5-乙基-1,3,4-噻二唑基)-3-苯基硫脲的合成及生物活性

研究了 1 - ( 5 -乙基 - 1 ,3,4-噻二唑基 ) - 3-苯基硫脲的合成及抗菌活性。以 5 -乙基 - 2 -氨基 - 1 ,3,4-噻二唑和异硫氰酸苯酯为原料 ,在十六烷基三甲基溴化铵催化下 ,合成 1 - ( 5 -乙基 - 1 ,3,4-噻二唑基 ) - 3-苯基硫脲 ,找到了较好的合成工艺条件 ,结果表明 :5 -乙基 - 2 -氨基 - 1 ,3,4-噻二唑和异硫氰酸苯酯的摩尔比为 1∶ 1 .8,乙腈为溶剂 ,水浴加热回流 4.0 h,十六烷基三甲基溴化铵为 2 g,1 - ( 5 -乙基 - 1 ,3,4-噻二唑基 ) - 3-苯基硫脲的产率为 5 9.76%。同时发现 1 - ( 5 -乙基 - 1 ,3,4-噻二唑基 ) - 3-苯基硫脲有较强的抗菌活性     

Learning to Rank with Extreme Learning Machine

Relevance ranking has been a popular and interesting topic over the years, which has a large variety of applications. A number of machine learning techniques were successfully applied as the learning algorithms for relevance ranking, including neural network, regularized least square, support vector machine and so on. From machine learning point of view, extreme learning machine actually provides a unified framework where the aforementioned algorithms can be considered as special cases. In this paper, pointwise ELM and pairwise ELM are proposed to learn relevance ranking problems for the first time. In particular, ELM type of linear random node is newly proposed together with kernel version of ELM to be linear as well. The famous publicly available dataset collection LETOR is tested to compare ELM-based ranking algorithms with state-of-art linear ranking algorithms.     

微波条件下两种煤丙酮萃取物的GC/MS分析

以丙酮作为溶剂,在微波辐射条件下对兖州煤和神府煤进行萃取,并利用气相色谱/质谱联用(GC/MS)技术对萃取物进行分析.结果表明:萃取物主要由芳烃和脂肪烃组成.在兖州煤的萃取物中芳烃主要是茶系化合物,而在神府煤的萃取物中检测出的芳烃以菲系为主;在兖州煤的萃取物中检测出多种异构烷烃,而在神府煤中只检测出一种异构烷烃.