Predicting visual similarity between colour palettes

This work is concerned with the prediction of visual colour difference between pairs of palettes. In this study, the palettes contained five colours arranged in a horizontal row. A total of 95 pairs of palettes were rated for visual difference by 20 participants. The colour difference between the palettes was predicted using two algorithms, each based on one of six colour-difference formulae. The best performance (r² = 0.86 and STRESS = 16.9) was obtained using the minimum colour-difference algorithm (MICDM) using the CIEDE2000 equation with a lightness weighing of 2. There was some evidence that the order (or arrangement) of the colours in the palettes was a factor affecting the visual colour differences although the MICDM algorithm does not take order into account. Application of this algorithm is intended for digital design workflows where colour palettes are generated automatically using machine learning and for comparing palettes obtained from psychophysical studies to explore, for example, the effect of culture, age, or gender on colour associations.     

内嵌纳凝胶阴离子交换聚甲基丙烯酸羟乙酯复合晶胶分离苯乳酸研究

采用超声乳化聚合法制备了聚甲基丙烯酸丁酯纳凝胶，然后经结晶致孔法制备了内嵌纳凝胶的甲基丙烯酸羟乙酯纳晶胶，对其接枝功能单体N，N，N-三甲基乙烯基苯甲氯化铵，得到内嵌纳凝胶阴离子交换纳晶胶，用于从发酵液中分离苯乳酸。结果表明：所得纳晶胶具有良好的渗透性能和轴向分散性能，在流速为1 cm·min^-1时，不同配比纳晶胶对牛血清白蛋白的吸附容量为3.9~5.4 mg·ml^-1；将质量比为 8∶2（HEMA∶pBMA）的纳晶胶用于从转化液中分离苯乳酸，所得苯乳酸的纯度达89.24%，回收率93.74%，分离效果好，表明其在生物分离方面有良好的应用前景。     

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。     

基于近红外光谱技术的马铃薯叶片含水率高效预测

提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R²为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R²为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。     

便携式飞行时间质谱仪的研制及其在石化污水系统挥发性有机物监测中的应用

近年来，国内的大气污染问题越来越严重，挥发性有机物（VOCs）的排放是其中一个重要原因。VOCs是臭氧和气溶胶的前驱物之一，在大气化学反应过程中扮演着极其重要的角色。本实验自行研制了一台基于真空紫外（VUV）灯的高分辨光电离飞行时间质谱仪（TOF MS），建立了一种新的VOCs稀释采样方法，并将其应用于石化行业污水处理系统VOCs的采样与分析。结果表明：隔油系统的3个池子基本没有测到高浓度的挥发性有机物，其中溶气气浮甲苯物质的质量浓度最高，为50.41 mg/L，其余组分的质量浓度大多数在0.1~1.0 mg/L之间；1#加氢和2#加氢隔油池有着类似的组分浓度，以1#加氢隔油池为例，二甲苯物质的质量浓度为10.60 mg/L，乙苯为52.33 mg/L，苯为59.80 mg/L；由于罐区隔油池没有加盖，处于露天状态，挥发性有机物气体容易向大气中扩散，并没有检测出较高浓度组分。可以看出，新式采样方法可有效地稀释定量样品，操作简便，减少了样品因闪蒸过程造成的VOCs损失，检出物质更丰富；同时，使用自行研制的TOF MS仪器能够快速检测不同装置污水处理系统的VOCs种类，将该仪器用于实际样品检测，发现化工企业大多数密闭的池子都含有苯系物、醚类等，但不同工艺的污水处理系统VOCs存在明显差异。该质谱仪适用于石化企业污水系统VOCs监测。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的乙烯裂解炉操作优化

现有的乙烯裂解炉优化通常只针对两个目标函数即产物乙烯和丙烯的收率，并且采用遗传算法的收敛效果一般，故提出一种基于改进NSGA-Ⅱ算法来研究一个多目标运行的解决方案，以此来解决乙烯裂解炉的固定周期操作优化问题，即在增大产物乙烯和丙烯收率的同时减少原料以及蒸汽流量来提高整体运行状况。把具体问题量化为数学模型，分析了原料气烃比、原料流量、出口温度对乙烯和丙烯收率的影响。实验结果表明，相较于原有操作条件，提出的优化方案具有良好的可行性。     

采油污水处理工艺探讨

针对采油污水的水质特点,以及其中有机污染物的组成,结合现有处理工艺,确定了以生化法降解有机污染物为核心的处理工艺,实现了达标排放,并对处理工艺适用性进行了分析。     

基于CVSD编码的无线语音系统方案的设计

简要介绍了连续可变斜率增量(CVSD)调制的原理。与目前应用较为广泛的其它语音编码方式相比较,CVSD拥有更优的数字特性。着重介绍了由CML公司研制开发的基于CVSD的语音编码芯片———CMX649的特点及相关的应用方式。CMX649能够成功地应用在广泛的语音编码系统中,尤其适合无线语音系统应用。在此基础上,给出了一种实用性很强的低成本、低功耗无线语音系统的设计与应用方案。该方案可提供清晰可靠的语音传输,可广泛应用于农村地区,具有广阔的市场空间。