化学计量学在海洛因分类中的应用

世界各国执法机构不断加强对毒品犯罪的打击力度,希望根除毒品的非法生产和贸易.为达到这一目的,通过对没收毒品的物理和化学分析可获得重要的信息,特别是与来源和生产有关的杂质的确证和定量,尤为重要.从这些数据中可获得各种有用的表征,即,杂质图谱(又称化学表征或指纹分析),用于比对分析以推断毒品的来源,化学计量学为比对分析的方法.鉴于目前使用了多种化学计量学方法,有必要对其进行分类整理.本文依据海洛因样品分类中所使用化学计量学方法的原理和应用进行了综述,以期化学计量学在海洛因样品分类中获得更好地应用.     

MATLAB程序设计在化学计量学中的应用

MATLAB是美国MathWorks公司自80年代中期推出的适用于科学和工程计算的数学软件。它优秀的数值计算能力、卓越的数据可视化能力和简洁的程序语言编写使其很快在数学软件中脱颖而出。本文通过化学计量学中的两个多元校正为例，简要介绍了MATLAB程序设计在化学计量学计算中的应用。     

红外光谱结合化学计量学在中药分析中的应用

综述红外光谱技术与化学计量学相结合在中药分析中的应用.报导利用求导法(包括一阶、二阶求导)、数字滤波、数据平滑、矢量归一化、傅立叶变换和卷积运算,以及小波变换等方法处理红外分析信号,可以提高谱图的信噪比、改良分析信号的质量和还原被扭曲的谱图;利用主成分分析法、因子分析法、偏最小二乘法等校正方法处理红外光谱数据,可以迅速而准确地鉴别和分类中药;用SIMCA方法、聚类分析方法和阵列相关系数比对法等化学模式识别红外数据可以判断中药的产地、道地性、采收时间和配方中药的质量等;利用二维相关光谱可以鉴别中药材的真伪和中药材的品种等.     

协议分析法在网络计量学中的应用研究

针对基于Web网络链接分析及搜索引擎统计的网络计量学方法,不能对网络通信中的微观层面的数据信息进行分析研究的问题,提出用协议分析的方法对网络通信中的海量数据信息进行捕获,对敏感的数据信息进一步解码分析,得到数据“位”级的信息统计分析结果,从而为网络计量学在微观的网络信息分析研究领域提供一种可行的方法。     

化学计量学在秦艽指纹图谱最佳检测波长选择中的应用

目的:确定中药秦艽HPLC指纹图谱最佳的检测波长。方法:借助于化学计量学信息的提取与处理,建立色谱峰数目、相对峰面积之和以及平均分离度的经验参数CE,以衡量色谱分离的质量,并与色谱峰面积、保留时间与理论塔板数的信息进行比较。结果:两个指标均能如实反映不同检测条件下,秦艽化学特征指纹图谱的分离质量。结论:新建参数CE可客观评价同一检测条件、不同检测波长下,得到中药化学特征指纹图谱的分离质量。     

化学计量学在秦艽指纹图谱特征共有峰选择中的应用

确定中药秦艽HPLC指纹图谱的特征指纹峰。借助于化学计量学方法,通过线性试验和精密性试验来筛选数据,分别以相关系数r>0.995和相对标准偏差RSD<5%为符合标准,从而去除在定量准确性上存在问题的峰。从18个共有峰中筛选出9个可以用来定量的峰。化学计量学方法用于选择指纹图谱特征共有峰,可减小测定引入的误差,提高色谱峰定量的准确度。     

利用化学计量学方法改进现代仪器分析实验教学

以UV-Vis分光光度法实验为研究实例,采用数据处理软件Multicom(采用Delphi7．0编写,可在Windows系统下运行)建立了以因子分析法及交叉验证法为主的评价方法,通过对剩余标准偏差(RSD)和相对标准误差(RSE)的计算,分别评价了学生的仪器分析操作水平和容量分析操作水平。通过对现代分光光度计和传统分光光度计的仪器噪声水平、实验误差来源的比较以及吸光度测量的线性范围的比较,加深学生对于仪器及实验原理的理解。通过该实验课程可以看出,将化学计量学方法有效的引入现代仪器分析技术中,不但有效的提高了学生在现代仪器分析中综合运用线性代数和计算机知识等方面的能力,而且增加了教师对学生实验技能客观评价的准确性。     

化学计量学建模软件的开发及应用

本文利用数据库技术,针对Y=F(X)数学模型,编写集模型管理、数据样本管理和建模、预报为一体的通用性处理软件。软件自动适应不同分析体系中,自变量数和目标函数的变化,并支持在模型中对每个自变量进行定义,及其物理意义的显示。软件中提供了MLR、PCR、PLS、神经网络和遗传算法-PLS联用5种建模方法,并将交叉验证方法嵌入PCR、PLS方法中,用交叉验证法检验样本中的奇异样本点。利用模拟数据对软件进行了检验。     

科学计量学方法在预研基金绩效评价中的应用研究

对预研基金绩效进行评价已成为预研基金管理的一个紧迫任务。论文将科学计量学方法引入到预研基金绩效评价中,构建了合理的预研基金绩效评价框架,明确其需求、可行性及过程。     

龙须草对土壤理化性状的影响研究

通过定位试验方法,从定量的角度研究与探讨种植龙须草对土壤理化性状的影响。研究结果表明,龙须草能降低土壤容重,提高土壤总孔隙度、非毛管孔隙度和毛管孔隙度,适当增加土壤中粘粒、粉粒含量、减少砂粒含量,改善土壤通气透水性能,提高土壤肥力,改善土壤化学性状,从而达到改良土壤耕性的效果。     

BP算法局部极小问题改进的研究进展

BP算法的最大缺陷之一,是易于陷入局部极小点。本文针对BP算法所存在的这类问题,分析其产生的原因,并对多种改进方案按照改进原理进行了详细的分类综述,指出了未来该领域研究的方向。     

个性化搜索引擎中兴趣学习方法的研究

设计了一个兴趣学习模型,用户兴趣描述结合了短期兴趣和长期兴趣,并采用了基于遗传算法的兴趣更新策略。为了更全面地评价用户兴趣,引入了权值、文档兴趣度和遗忘因子。其中文档兴趣度利用遗传算法和BP神经网络算法得到,以便更加准确地反映用户兴趣。实验结果表明,该方法所得到的用户兴趣,其满意度在80%以上。     

BP误差反传神经网络技术的应用

详述了标准BP误差反传神经网络技术的基本原理及其算法,分析其局限性,并给出改进的方法及其应用。     

一种基于神经网络的入侵检测系统研究

提出在入侵检测系统模型设计中引入神经网络技术,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型。针对传统BP算法存在的一些固有缺点,提出增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进算法,一定程度上克服了BP神经网络存在的问题。实验结果表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法具有良好的检测性能。     

神经网络在销售预测中的应用研究

文章提出了基于反向传播网络建立市场销售预测模型的设计方法,并针对反向传播网络算法的不足之处给出了改进方法,该算法适用于规则不可知的预测问题。将该算法应用于销售预测中,获得了良好的预测结果,为企业生产决策提供了有力的依据。     

基于混合GA-BP算法优化的神经网络在机器人地面控制中的应用

在机器人地面控制中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合GA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法可以有效、可靠地运用于机器人地面控制,并可方便地应用于其它方面.     

基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解。然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中。结果证明明：该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

改进BP算法在入侵检测系统中的应用

提出一种改进的BP算法,该算法中学习速率 不是凭经验给出的固定值,而是在学习过程中计算出的最优值αk。实验结果表明,与传统的BP算法相比,该算法可以减少学习时间,提高学习速度和网络入侵检测系统(NIDS)的检测率,可以解决当前NIDS普遍存在的虚警率过高问题。     

土壤中钾的转化及其与外源钾的相互关系的研究进展

综述了土壤钾的固定和释放及其影响因素以及土壤钾与外源钾的相互影响及其与施钾有效性的关系,表明了土壤中钾的转化是一个复杂的体系,外施钾对内源钾的转化有影响。     

改进型遗传算法在故障诊断中的应用磁

遗传算法优化后的 BP 神经网络具有较好的全局搜索能力,但在迭代后期要求有较好的局部搜索能力,因此,通过对遗传算法进行改进,来平衡系统的全局搜索能力和局部搜索能力。实验表明,改进后的遗传算法能对各种故障进行可靠的分类,有效地提高了故障诊断的效率和准确度。