软土地基沉降预测的GM（2，1）模型分析和改进

目前大多数地基沉降预测模型都是统计模型，物理意义不够明确，以灰色系统预测模型中的GM（2，1）模型作为沉降预测模型。分析GM（2，1）模型与Asaoka公式之间的联系，指出其白化方程与Asaoka法二阶微分方程具有严格一致性，为GM（2，1）模型在地基沉降预测中提供了明确的物理意义。其次，利用最小二乘法和模式搜索法对GM（2，1）模型的参数求解进行了优化。最后将GM（2，1）模型应用到实际工程中，结果显示GM（2，1）模型优于双曲线模型和Asaoka法，可以应用于软土地基沉降预测。

3≤m≤8,n≥6时射影平面网格图Gm,n的L（2,1）-标号

本文通过归纳综合的方法,研究了当3≤m≤8,n≥6时,射影平面网格图Gm,n的L(2,1)-标号问题,得到了以下结果:当3≤m≤8,n≥6时,Gm,n的L(2,1)-标号数的上界为9.

基于正规方程的L_(2,1)正则核极限学习机

为了降低核极限学习机的时间复杂度,提出一种基于正规方程的L_(2,1)正则核极限学习机。将L_(2,1)范数引入核极限学习机的目标函数中,利用正规方程法求解L_(2,1)正则核极限学习机的最优输出权值,从而避免模型的过拟合问题,同时提高分类性能。实验结果表明,与传统的核极限学习机相比,所提核极限学习机能够有效减少学习过程中的大量矩阵运算,具有更快的学习速度和更高的分类准确率。

基于L_(2,1)范式的手部特征融合识别

多模态特征融合是将来自不同模态的特征进行有效整合.传统的典型相关分析的多模态特征融合因没有考虑原子空间中的冗余特征会降低多个特征集的相关性,从而影响融合的效果,因此,提出了基于L_(2,1)范式的耦合特征生物融合识别方法.首先,基于L_(2,1)范式对多个模态的特征集选择耦合特征;其次,基于典型相关分析将多个模态数据集映射到一个公共子空间中,使得投影后的多模态特征集的相关性更佳.从不同的特征空间中选择耦合特征后进行相关性分析,在投影后的子空间中不同模态数据之间具有更好的相似性,从而融合效果更好.基于L_(2,1)范式的耦合特征典型相关生物特征融合的实验结果表明,该方法优于传统的基于典型相关分析多模态特征融合方法.

基于新型GNNM(2,1)模型的粮仓温湿度建模

利用BP神经网络的函数逼近特性和GM(2,1)的模型对非单调变化规律数据的描述特性,构建了一种新型的GNNM(2,1)模型,并将其用于粮仓温湿度变化趋势的建模。采用某粮仓一年内的温湿度采样值对其进行训练,并用训练好的模型预测来年温湿度的变化趋势。仿真结果表明,该模型的预测值有较高的精度,这对保证粮食储备安全具有一定的实用意义。

含有复数解的灰色GM(2,1)模型及其应用

在灰色系统预测中,GM(2,1)模型是一类重要模型,但有时它的白化方程的解为复数解,导致时间序列的预测值为复数,这时可以利用模与实际值的距离反映其误差大小。为了提高建模精度,提出拓展的灰色GM(2,1)模型,并给出时间响应方程为复数解的预测方法和参数估计方法。按照提出的模型和方法,针对中国人均国内生产总值和中国私人汽车拥有量分别建立了拓展的灰色GM(2,1)模型,并与常规方法和相关文献方法进行了比较,结果表明改进方法精度最高。该方法有助于灰色GM(N,1)模型的推广应用。

咪唑杂环与2-氨基苯并噻唑化合物交叉偶联产物探索合成

研究了咪唑杂环化合物与2-氨基苯并噻唑化合物在亚硝酸叔丁酯和醋酸钾条件下的交叉偶联反应,制备了系列苯并噻唑类咪唑杂环化合物,产率中等至优异。研究表明,苯环上带有较强吸电子基团的2-氨基苯并噻唑类化合物参与反应产率较低,甚至不发生反应。而在咪唑杂环并[2,1-b]噻唑杂环化合物底物中,噻唑环上具有取代芳基的底物表现较好,产率可达到90%以上。通过核磁共振氢谱、核磁共振碳谱、红外光谱、高效液质联用仪等分析方法对合成产物的结构进行了表征,证明了合成方法的可靠性。

若干联图的L(2,1)-边染色算法

图的距离染色问题是频率分配问题的一种图模型,所谓的频率分配问题是指某一区域的不同电台要使用无线电波发送信号,为了避免干扰,位置较近的电台需要使用不同的频道,当电台距离特别近时,它们之间需要间隔至少2个信道。L(2,1)-边染色是指距离为1的两条边的色数差值大于等于2,距离大于1的两条边的色数不同。本文针对随机图设计了一种L(2,1)-边染色算法,实验结果表明,该算法能够解决有限点内随机图的L(2,1)-边染色问题。通过分析实验结果,发现了3类单圈图的染色特性,定义C_(3)↑P_(n)↑S_(m),C_(n)↓S_(m)和C_(n)↑S_(m)分别来刻画这三类单圈图,并给出相关定理及其证明。

基于灰作用量和灰导数优化的DGM(2,1)模型

为解决原始DGM(2,1)模型中灰作用量存在的灰色不确定性问题,以及直接以差商代替微商选取灰导数会产生较大误差的问题,首先利用变换的一阶中心差商替换积分项以优化灰导数,再将线性时变灰作用量引入DGM(2,1)模型,进而推导出基于线性时变灰作用量和优化灰导数的DGM(2,1)模型的时间响应序列.通过实证分析得出新模型较其他几类模型精度更高,具有一定的可行性与有效性.新模型不仅适用于非齐次指数序列的预测,并且也适用于摆动序列的短期预测.

磷酰化苯并咪唑[2,1-a ]并异喹啉衍生物的合成

苯并咪唑[2,1-a]并异喹啉衍生物是一类重要的生物医药和导电高分子材料。开发其绿色的合成新方法具有重要的意义。在硝酸银为催化剂,空气为氧化剂的条件下实现了磷自由基的温和引发并应用于构建苯并咪唑[2,1-a]并异喹啉衍生物。在最佳反应条件下,以40%~65%产率合成了17种不同磷酰化苯并咪唑[2,1-a]并异喹啉化合物,采用1HNMR、^(13)CNMR对终产物进行了结构鉴定。机理验证实验表明,该反应经历了磷自由基生成、对碳碳双键加成/环化、氧化脱氢历程。该方法具有绿色环保、条件温和等优势。

CE 102能力验证离群结果分析

本文首先介绍了CE 102测试项目能力验证过程及测试结果,其次对测试设备线路阻抗稳定网络的工作原理进行了理论分析,通过采用电路仿真软件对CE 102测试中的线路阻抗稳定网络进行仿真分析,最后得到了S(2,1)值随负载阻抗值的变化曲线,进而得到了影响CE 102能力验证结果离群的原因,为以后提高CE 102测试的准确性提供了建议。

基于l_(2,1)范数的图正则非负矩阵分解

为降低数据集中的噪声和异常值对算法的影响并考虑其内在的几何结构,文章给出一种基于L_(2,1)范数的图正则非负矩阵分解(_(2,1),GNMFL)方法,采用投影梯度法求解提出的模型。最后,在多个数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。

基于L2,1范数和局部约束的非负矩阵分解

给出了一种基于L2,1范数和局部约束的非负矩阵分解方法,降低了对原始数据中噪声和异常值的敏感程度,分析了该方法的严格收敛性,通过多个数据集上的实验结果验证该算法的有效性。

灰色DGM(2,1)与BP神经网络的组合预测模型研究

针对贫信息、不确定性,以及数据量少的问题,提出了一种灰色DGM(2,1)与BP神经网络组合预测模型。首先将原始数据分组建立灰色DGM(2,1)模型组,并得到每个模型组的拟合值,然后,将拟合值作为BP神经网络的输入样本,以原始数据为导师值训练BP神经网络,最后,使用训练后BP神经网络模型进行预测,从而高效利用数据。在预测养老保险缴费的场景下,灰色DGM(2,1)与BP神经网络的组合预测模型的预测平均误差降低0.012。仿真结果表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和较好的稳定性。

一锅多组分反应合成3-(2-(芳基乙炔)苯基)喹唑啉酮

以2-(芳基乙炔)苯胺、2-氨基芳基甲酸甲酯、原甲酸三乙酯为反应物,通过一锅多组分反应,在无需外加溶剂的条件下,以中等到良好的产率(30%~71%)实现了系列3-(2-(芳基乙炔)苯基)喹唑啉酮类化合物的合成.该类化合物可以作为新型的受体应用在自由基串联环化反应中,合成喹唑啉酮并喹啉化合物类含氮杂环.

The L(3,2,1)-labeling on Bipartite Graphs

An L（3, 2, 1）-labeling of a graph G is a function from the vertex set V（G） to the set of all nonnegative integers such that ｜f（u）-f（v）｜≥3 if dG（u,v） = 1, ｜f（u）-f（v）｜≥2 if dG（u,v） = 2, and ｜f（u）-f（v）｜≥1 if dG（u,v） = 3. The L（3, 2,1）-labeling problem is to find the smallest number λ3（G） such that there exists an L（3, 2,1）-labeling function with no label greater than it. This paper studies the problem for bipartite graphs. We obtain some bounds of λ3 for bipartite graphs and its subclasses. Moreover, we provide a best possible condition for a tree T such that λ3（T） attains the minimum value.

拟梯子的L(2,1)-标号

图G的一个L(2,1)-标号就是从顶点集V(G)到非负整数集的一个函数f,使得d(u,v)=1时,有|f(u)-f(v)|≥2;当d(u,v)=2时,有|f(u)-f(v)|≥1,其中u,v是图G的顶点.不妨设最小标号为0.那么,图G的L(2,1)-标号数λ(G)是G的所有L(2,1)-标号下的跨度max{f(v);v∈V(G)}的最小数.本文定义了拟梯子,并完全确定了拟梯子的L(2,1)-标号数.

1,3,4-均三唑并[2,1-b]-1,3,4-噻二唑衍生物的合成及生物活性

以5-对甲苯基-1-氨基-2-巯基-1,3,4-均三唑和取代苯氧乙酰异硫氰酸酯为原料,合成了10个未见文献报道的5-对甲苯基-2-取代苯氧乙酰氨基均三唑并[2,1-b]-1,3,4-噻二唑类化合物,通过元素分析,1HNMR,IR和MS确定化合物的结构,初步生物活性测试表明目标化合物具有较好的除草活性.

灰色神经网络模型GNNM(1,1)在城市年用电量预测中的应用

针对城市电力系统年用电量增长的特点,将灰色神经网络模型GNNM(1,1)引入城市年用电量预测。GNNM(1,1)模型是把灰色方法与神经网络有机结合起来,对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。该模型通过建立一个BP网络,来映射GM(1,1)模型的灰色微分方程的解。GNNM(1,1)模型采用BP学习算法,网络经训练收敛后就可进行城市年用电量预测。算例计算表明,与灰色预测方法相比,GNNM(1,1)模型具有更强的适应性和更高的预测精度,适用于城市年用电量预测。

含有1H-1,2,4-三唑咪唑[2,1-b]-1,3,4-噻二唑、S-三唑[3,4-b]-1,3,4-噻二唑衍生物的合成及生物活性

合成了 1 8个含有 1 H-1 ,2 ,4-三唑的咪唑 [2 ,1 -b]-1 ,3 ,4-噻二唑以及 S-三唑 [3 ,4-b]-1 ,3 ,4-噻二唑的稠杂环衍生物 ,经元素分析及谱学表征 ,探讨 2 ,5 ,6-三取代咪唑 [2 ,1 -b]-1 ,3 ,4-噻二唑的可能生成机制 .对大肠杆菌、绿脓杆菌、枯草杆菌等初步抑菌试验证明 。