多壁碳纳米管QuEChERS结合超高效液相色谱-串联质谱法测定鸡蛋中兽药多残留残留

目的 基于改良的多壁碳纳米管QuEChERS方法, 建立超高效液相色谱-串联质谱法快速筛查和测定鸡蛋中38种兽药残留量。方法 样品以70%乙腈提取, 结合多壁碳纳米管、十八烷基键合硅胶、乙二胺-N-丙基硅烷混合吸附剂净化提取液, 以1%甲酸水和1%甲酸甲醇为流动相, 经CAPCELL PAK C18 MGⅢ (2.0 mm×100 mm, 1.1 μm)分离, 采用电喷雾正负离子多反应监测模式检测, 基质匹配外标法进行定量。结果 38种化合物在0.1~100.0 μg/L范围内线性关系良好(r＞0.99); 在3个添加水平下, 平均回收率为80.1%~113.8%, 相对标准偏差为1.1%~9.8%, 定量限为0.014~1.100 μg/kg。结论 该方法简便, 基质干扰小, 可用于鸡蛋中磺胺类、氯霉素类、氟虫腈类以及硝基咪唑类药物快速筛查和定量分析。     

二焙烧烟气回收设计方案

东山分厂制酸系统烟气SO2浓度高，对于长期没能回收的二焙烧烟气提供了可靠的保证。本文就回收的可能性进行了论证、设计，实施后有着可观的经济效益和环境效益。     

激光引信抗干扰技术分析

针对激光引信易受云雾、烟尘干扰的特点,利用云雾、烟尘及模拟阳光产生装置,设计了一组激光引信干扰实验。模拟激光引信与目标交会过程中云雾、烟尘及阳光等对激光引信的干扰,并根据实验数据,分析了云雾、烟尘及阳光对激光引信的干扰机理和特征,提出了抗阳光、云雾等干扰的措施。     

Vague集之间的相似度量及其在模式识别中的应用

讨论Vague集之间的相似度量问题，首先，基于Vague集定义本身的动态趋势，分别给出元素相对于Vague集的隶属度与非隶属度的合理表示，进而提出一种新的度量Vague集之间相似程度的方法，并讨论其性质。然后，将元素在Vague集中所呈现的三部分：隶属度、非隶属度和不确定程度的相对重要性以及每个元素的相对重要性考虑进去，提出并讨论一种新的加权相似度量方法。进一步，将上述Vague集之间的相似度量和加权相似度量推广到连续论域，得到相应度量的积分表示，同时指出Hong和Kim给出的度量方法是结论的特例，最后，将Vague集之间的相似度量应用于模式识别。     

区间值Fuzzy集的生成结构

借助区间值模糊集中元素的区间指数,引入点算子,该算子将一区间值模糊集与一模糊集族联系起来.借助点算子剖析区间值模糊集的结构,用普通模糊集生成区间值模糊集,给出其两种形式的生成结构.其一是用一个普通模糊集生成一区间值模糊集,其二是两个普通模糊集共同生成一区间值模糊集.文中给出的这两种形式的生成结构对拓广区间值模糊集的应用领域将是有益的.     

一种基于局部加权回归的分类方法

分类是数据挖掘和数据分析中最有应用价值的技术之一。传统的积极学习方法需要预先对模型空间进行假设,并且没有充分考虑到实例之间的相关性,其泛化能力将会受到一定程度的影响。针对上述问题,提出了一种基于新型映射关系的局部加权回归方法 MLWR。该算法首先找出测试样本在训练集中的近邻样本,然后建立测试样本和近邻样本的回归函数,根据建立的回归模型和近邻样本的标签,计算得到测试样本的标签。实验与当前流行的多种分类方法在UCI的9个数据集上进行测试。实验结果表明我们的方法能有效地提高分类精度,对较大样本数据也有较好的适用性。     

区间值直觉Fuzzy集的结构

引进区间值直觉Fuzzy集的截集的概念,并在此基础上给出区间值直觉Fuzzy集的分解与表现两种结构形式。     

改良QuEChERS结合超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱法测定果蔬中15种植物生长调节剂残留

基于改良的QuEChERS方法,建立超高效液相色谱-四级杆/静电场轨道阱高分辨质谱法(UPLC-Q-Orbitrap HRMS)快速筛查和测定果蔬中15种植物生长调节剂残留的方法。样品以1%乙酸乙腈提取,多壁碳纳米管(MWCNTs)净化,采用Hypersil GOLD aq C₁₈色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.9 μm)进行分离,乙腈和水(含0.1%甲酸-5 mmol/L甲酸铵)为流动相梯度洗脱,质谱采用全扫描/数据依赖的二级扫描模式,基质匹配校准曲线定量。结果显示:15种化合物在2.0~500.0 μg/L范围内,线性关系良好(r>0.990);在3个加标水平下,平均回收率为70.3%~107.2%,相对标准偏差(RSD)为1.4%~9.9%,定量限为10.0~20.0 μg/kg。该方法简单,灵敏度高,准确可靠,可对果蔬中植物生长调节剂进行快速筛查和定量分析。     

基于特征图切分的轻量级卷积神经网络

卷积神经网络模型所需的存储容量和计算资源远超出移动和嵌入式设备的承载量,因此文中提出轻量级卷积神经网络架构(SFNet).SFNet架构引入切分模块的概念,通过将网络的输出特征图进行“切分”处理,每个特征图片段分别输送给不同大小的卷积核进行卷积运算,将运算得到的特征图拼接后由大小为1×1的卷积核进行通道融合.实验表明,相比目前通用的轻量级卷积神经网络,在卷积核数目及输入特征图通道数相同时,SFNet的参数和计算量更少,分类正确率更高.相比标准卷积,在网络复杂度大幅降低的情况下,切分模块的分类正确率持平甚至更高.     

访问控制策略的分类方法研究

访问控制是网络安全防范和保护的主要策略,回顾了几种访问控制策略的分类方法,提出了一种新的分类方法,将访问控制策略划分为被动和主动类型,分别介绍了几种有代表性的访问控制策略,对比分析了各自的特点及适用环境。