利用ABEEM模型在分子形貌轮廓上计算几个五元环配合物的分子静电势

分子的许多物理和化学性质都与其静电势密切相关.分子静电势是指分子在空间某一位置产生的分子静电作用势能,分子之间的相互作用可以通过静电势这个物理量来表述.利用ABEEMσπ模型计算出回归到各原子位点的电荷分布,结合自编Fortran程序可快速计算得到分子的静电势,将其投影到分子形貌轮廓上,即可得到在分子形貌上的静电势分布图.笔者选取咪唑、吡唑、噻吩、噻唑和异噻唑等五元环配合物作为模型分子,分别采用从头计算方法和ABEEM模型方法计算它们的分子静电势,并将其投影到分子形貌上.通过比较,ABEEM模型方法不仅可以快速计算分子的静电势,且与从头计算所得结果一致.

大黄鱼蛋白肽-钙螯合物的制备及性质研究

目的制备大黄鱼蛋白肽-钙螯合物,并研究其结构性质。方法以大黄鱼鱼糜为原料,通过胃蛋白酶、胰蛋白酶、中性蛋白酶进行酶解制备多肽,将肽与钙进行螯合,探究大黄鱼蛋白肽及其肽-钙螯合物的性质功能。结果3种酶解肽中,胰酶肽钙螯合含量最高,胰酶肽的粒径最小,肽-钙螯合物相比于肽的粒径都有所减小,说明肽-钙螯合物是一种致密的纳米颗粒并呈现出折叠多孔的网络结构。这些变化可归因于肽和钙离子之间的相互作用。紫外吸收光谱、荧光光谱、红外图谱和圆二色光谱的结果表明大黄鱼蛋白肽与钙离子螯合,生成了新的肽-钙螯合物。结论3种酶解肽中,胰蛋白酶水解物的钙离子结合能力在3种蛋白酶获得的水解物中最高。因此,在本研究中胰蛋白酶被认为是制备大黄鱼蛋白水解物钙离子结合活性肽的最优酶制剂,为大黄鱼的高值化利用和新型钙制剂的开发提供了理论依据和实验参考。

基于高光谱成像技术鉴别大米品种

大米品质与品种密切相关,因此品种鉴别对实施“优质粮食工程”具有重要意义。采集外观相似的6个品种共600粒大米的高光谱反射率数据,经过多元散射校正(MSC)、二阶导数(2ND)和标准正态变换(SNV)对光谱数据进行预处理。利用连续投影算法(SPA)和主成分分析(PCA)对光谱数据降维。以灰度共生矩阵(GLCM)提取特征波长对应灰度图像的纹理特征。应用全波段、特征波段、纹理特征以及光谱-纹理特征融合数据分别建立基于支持向量机算法(SVM)的品种鉴别模型。结果表明,光谱-纹理融合特征的分类准确率最高,达到94.12%。利用乌鸦搜索算法(CSA)对模型参数进行优化后,准确率达96.57%。因此,光谱-纹理特征组合下的支持向量机结合乌鸦搜索算法能充分利用高光谱图像的光谱和纹理信息,实现对大米品种的快速无损鉴别。

基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法.首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优.最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征.故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式.实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试.实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能.

一类复微分差分多项式的零点分布

使用Nevanlinna亚纯函数值分布理论,借助公共零点和公共极点的思想,对一类复微分差分多项式的零点分布问题进行推广和改进,得到一些较为精确的结果。