Application of Fingerprint Combined with QAMS in Quality Evaluation of Zhenrongdan Mixture

[Objectives] The research aimed to evaluate the quality of Zhenrongdan mixture by fingerprint combining QAMS. [Methods] The quality evaluation method was established and validated with echinacoside as internal reference to determine the contents of other components(ferulic acid, salvianolic acid B, and icariin) according to the relative correction factor. The accuracy and feasibility of QAMS were evaluated by comparison on the results between the measured value and calculation value by external standard method and QAMS. [Results] A common pattern of characteristic fingerprint of Zhenrongdan mixture by HPLC was established. Thirteen common peaks were identified, and they account for 91% of the total peak area, and four components were verified in five batches of Zhenrongdan mixture. Good similarities with correlation coefficients higher than 0.99 were found in the fingerprints. There was no significant difference between the quantitative results of the four ingredients in the five batches by external standard method and QAMS. [Conclusions] The method of fingerprint combined with QAMS could be used for the quality control of multiple components determination and fingerprint chromatography for Zhenrongdan mixture.

钢渣磨细粉对沥青胶浆及混合料性能的影响

为探究钢渣磨细粉(SSFP)对沥青胶浆及其混合料性能的影响,使用粒径小于5 mm的钢渣制备SSFP。以石灰岩矿粉(LP)作为对照,对不同粉胶比(F/A)下SSFP沥青胶浆的性能进行了分析和评价,并探究了SSFP对沥青混合料性能的影响。结果表明:相较于LP,SSFP对沥青胶浆及混合料的高、低温及疲劳性能均有所提升,其中低温性能提升幅度最大,SSFP沥青胶浆的蠕变劲度模量提升了190.57%,SSFP沥青混合料的低温弯曲破坏应变提升了9.93%;增大F/A可提升沥青胶浆的高温性能,但会损伤其疲劳性能和低温性能;SSFP应用于沥青混合料中具备较强的可行性和推广价值。

高斯混合模型在水系沉积物地球化学异常圈定中的应用:以湖南省溆浦地区为例

化探数据的正确处理和解译对于区域矿产勘查工作具有重要意义。然而,由于不同类型的岩石具有不同的元素丰度,在处理复杂岩性区化探数据时如果采用统一的异常下限,会导致高背景区被误判为异常区,而部分低弱地球化学异常被忽略。所以复杂岩性区的化探数据需按岩性分类后再划分地球化学背景与异常,从而更准确地圈定化探异常。提出了基于因子得分高斯混合模型的化探异常圈定方法,首先将化探数据做对数比转换后进行因子分析,然后利用因子得分完成高斯混合模型岩性分类,再进行分类标准化处理以消除岩性背景的影响,最后使用处理后的数据圈定化探异常。利用该方法对湖南溆浦地区1∶20万水系沉积物化探数据进行研究,结果表明,成矿元素在研究区不同岩性中的含量存在一定差异,若采用统一的异常下限是不合理的;而本研究提出的方法能准确地进行岩性分类、消除不同岩性的背景和强化低弱异常,且异常位置与已知矿点相吻合。因此,高斯混合模型方法可以准确地圈定复杂岩性区的化探异常,并为研究区下一步的矿产勘查工作提供一些参考依据。

一测多评法测定止血化痔合剂中6种黄酮类成分的含量

目的建立一种一测多评法(QAMS)同时测定止血化痔合剂中6种黄酮类成分的含量。方法采用高效液相色谱法,以黄芩苷为内参物,建立黄芩苷与芦丁、甘草苷、槲皮素、黄芩素、汉黄芩素的相对校正因子(f),再通过f计算出止血化痔合剂中6种黄酮类成分的含量。同时采用外标法(ESM)测定6种黄酮类成分的含量,并比较二者的差异,以验证一测多评法的准确性和可行性。结果芦丁、甘草苷、黄芩苷、槲皮素、黄芩素、汉黄芩素在一定范围内浓度与峰面积呈良好的线性关系(r>0.997);精密度、稳定性、重复性均符合方法学要求;平均加样回收率范围为95.72%~100.43%,RSD范围为1.97%~3.22%。芦丁、甘草苷、槲皮素、黄芩素、汉黄芩素的相对校正因子分别为6.426、3.939、3.215、41.140、0.555,且重现性良好。一测多评法的计算结果与外标法测定结果差异无统计学意义(P>0.05)。结论以黄芩苷为内参物建立的一测多评法,同时测定止血化痔合剂中6种黄酮类成分的含量,方法操作简便,准确可靠,可用于止血化痔合剂的质量评价。

采用因子分析与改进GMM的施工安全评价方法

随着施工安全问题日益复杂,为进一步减少施工安全事故的发生,针对传统安全评价方法无法有效挖掘各安全指标之间的内在联系,并且现有聚类方法存在紧凑性不足、结果解释性差的问题,提出一种采用因子分析与变分贝叶斯高斯混合聚类的安全评价方法。该方法利用因子分析将复杂的施工安全评价指标转换为有内在联系的因子变量,作为变分贝叶斯高斯混合方法的输入,并使用T分布随机相邻嵌入法(t-distributed stochastic neighbor embedding, T-SNE)对多维聚类结果进行可视化,充分挖掘各施工安全指标之间的内在关联性并对施工安全做出评价。案例分析表明,与层次聚类分析、K-means以及高斯混合模型(gaussian mixture model, GMM)方法相比,所提方法具有更好的聚类效果和全局寻优性能,不仅验证了所提方法的可行性和有效性,还通过可视化的方法增强了多维聚类问题的可解释性。

面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法

卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation, BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,得到新的模型参数更新规则;并对解混叠矩阵进行标准化处理,避免幅度歧义性问题;在源信号的重构阶段,通过实时更新非负矩阵分解模型参数,避免源信号的排序歧义性问题.实验结果验证了所提算法在分离中英文语音混叠信号、音乐混叠信号时的有效性和优越性.

基于单轴贯入的沥青混合料抗剪性能研究

设计制作8种混合料进行单轴贯入试验,利用摩尔-库伦理论计算了抗剪参数。结果表明,AC型沥青混合料最大剪应力随公称最大粒径的增加而变大;AC-16的黏聚力明显高于SAC-16,细集料含量越多,黏聚力越大;SBS改性沥青可有效改善抗剪性,其中SAC-16最大剪应力增幅为31%;内摩阻力在抗剪强度中贡献度均有增加,其中SAC-16内摩擦角增加3.27°,c/τmax从25.9%降到20.4%,贡献度增幅最大;方差分析表明沥青性质对沥青混合料的最大剪应力产生显著影响。

深基坑模型试验中相似土配比及其微观表征研究

相似地质模型试验是深基坑等岩土工程研究中的一种重要方法,但关于岩土体相似材料的选取、制备工艺及试验适用性等方面的研究仍存在着诸多不足。依托南通地铁1号线汽车东站某基坑工程,在了解该地区富水砂层地质条件的基础上,根据土质相似材料配制要求,选取粉细砂、重晶石粉、洗衣液、膨润土、水为原料,基于正交试验方法进行配比研究,测得不同配比条件下相似土的物理力学参数并对其开展敏感性因素分析。此外,从微观角度进一步分析了各因素对相似土性质的影响机理及其微观结构特征。结果表明:相似土密度受重晶石含量控制,呈正相关关系;黏聚力受含水率与洗骨比控制,呈负相关;内摩擦角与各因素皆呈负相关,受重晶石含量控制;压缩模量与除含水率外的3因素均呈负相关。试验中不同配比相似土的物理力学性质参数分布范围较广,可为类似模型试验中土质相似材料的配制提供参考。

酸枣仁合剂质量综合评价

目的提升酸枣仁合剂质量控制水平。方法采用一测多评(QAMS)法同时检测制剂中13个指标性成分的含量,色谱柱为InertSustain C_(18)柱(250 mm×4.6 mm,5μm),流动相为0.05%磷酸水溶液-乙腈(梯度洗脱),流速为1.0 mL/min,检测波长为258 nm(新芒果苷、芒果苷、异芒果苷),210 nm(斯皮诺素、6′′′-阿魏酰斯皮诺素、酸枣仁皂苷A、酸枣仁皂苷B、去氢茯苓酸、茯苓酸),280 nm(洋川芎内酯H、洋川芎内酯I、洋川芎内酯A、藁本内酯),柱温为30℃,进样量为10μL。以斯皮诺素为内参物,计算其他12种待测成分的相对校正因子,测定含量并与外标法测定结果比较。建立灰色关联度和熵权优劣解距离(TOPSIS)模型对3个厂家12批样品质量进行综合评价。结果上述成分质量浓度依次在4.55~227.50μg/mL、2.46~123.00μg/mL、0.38~19.00μg/mL、1.79~89.50μg/mL、1.48~74.00μg/mL、1.35~67.50μg/mL、0.74~37.00μg/mL、0.46~23.00μg/mL、0.99~49.50μg/mL、0.62~31.00μg/mL、1.09~54.50μg/mL、2.15~107.50μg/mL、2.86~143.00μg/mL范围内与峰面积线性关系良好(r>0.9990);精密度、稳定性、重复性试验结果的RSD均小于2.0%;平均加样回收率为96.88%~100.12%,RSD为0.53%~1.55%(n=9)。上述12种待测成分的相对校正因子分别为0.7435,0.7981,4.1896,0.9173,1.1114,1.8832,2.9479,1.4835,2.1942,1.2689,0.8794,0.6918,12批样品13个待测成分采用外标法和QAMS法的含量测定结果无显著差异(P>0.05)。灰色关联度模型(分析法)所得相对关联度为0.3070~0.6141,熵权TOPSIS模型欧氏贴近度为0.2253~0.6306,2种模型对12批样品的综合质量评价结果基本一致,同一生产厂家样品质量相对稳定,不同生产厂家样品质量差异较大。结论所建立的QAMS法可用于酸枣仁合剂多组分定量检测;灰色关联度联合熵权TOPSIS模型可用于制剂质量的综合评价。

基于自适应高斯混合模型与静动态听觉特征融合的说话人识别

对特征参数和高斯混合模型进行改进,提出了一种特征域和模型域混合补偿的方法用于解决说话人识别特征受噪声影响较大以及高斯混合模型随训练样本长度减小而性能下降的问题。通过模拟人耳听觉,给出了基于伽马通滤波器的伽马通滤波倒谱系数;考虑其只反映了语音的静态特征,提取了能够反映语音动态特征的伽马通滑动差分倒谱系数。基于因子分析技术,利用移动因子表示高斯混合模型的自适应过程,通过训练语料较充分的说话人模型中的均值向量补偿受训练语料长度影响较大的分量的均值向量。仿真实验表明:在纯净背景下,本文方法的识别率达到了98.46%;在不同噪声环境下,本文提出的混合补偿方法能有效提高说话人识别系统的性能。

融合独立分量分析与支持向量聚类的人脸表情识别方法

针对人脸表情特征提取及自动聚类问题,提出了融合独立分量分析(ICA)与支持向量聚类(SVC)的人脸表情识别方法。采用ICA方法进行人脸表情的特征提取,然后采用混合因子分析(MFA)的交互参数调整方法得到局部约束支持向量聚类(LCSVC)的半径,有效降低了表情类别聚类边缘的部分干扰,这比单独采用支持向量聚类(SVC)方法效果要好。测试样本时通过比较新旧半径的值进行判决,实验结果表明该方法是有效的。

沥青混合料级配离析定量评价与相关性研究(英文)

根据21种常规级配,制备Superpave旋转压实试件用以评价沥青混合料的级配离析.利用数字图像处理技术,获得试件截面图像,并根据FeretDiameter提取图像中各档粗集料的颗粒信息.改进了结构各向异性的体视学评价方法,提出使用粗集料结构系数Jf作为评价沥青混合料试件级配离析的指标参数.对各级配的Jf值和各档粗集料分计筛余百分率关系进行了线性回归,其复相关系数R达到0.962 1.对于颗粒最大标称粒径相同的级配,使用灰色关联分析,得出结论除颗粒最大标称粒径为9.5 mm级配外,Jf受级配中第3大筛孔分计筛余百分率影响最大.

面向污水处理的动态变分贝叶斯混合因子故障诊断

在污水生化处理过程中,存在着多变量耦合、强非线性、参数时变、大滞后等特点,面对这些特点,传感器故障频发,从而导致生化过程无法得到有效优化和诊断.为此,本文在结合动态数据特性的基础上提出了一种基于变分贝叶斯混合因子的动态故障诊断方法,同时,利用混合因子的在线调整实现了诊断模型的半自适应化.该方法能够捕捉到污水处理过程的强非线性和动态性,从而可有效降低故障诊断的误报率和漏报率.通过在国际水协会的BSM1模型上的模拟研究,充分表明所提出的策略可以显著提高故障诊断能力,精确地检测传感器的突变和漂移故障,甚至定位故障所发生的根本原因.

沥青混合料疲劳损伤的非线性分析

为了研究沥青混凝土疲劳过程中的非线性特性,对沥青混合料小梁试件进行疲劳试验,试验时考虑温度、应力比与加载间歇时间等因素.根据试验结果,对损伤因子与临界损伤因子进行了分析,通过ExpAssoc函数拟合得到了以各试验条件为参数的损伤因子本构方程.研究发现沥青混合料临界损伤因子与疲劳寿命之间存在单对数的线性关系;通过回归分析得到了二者之间的函数关系式.

水泥乳化沥青混合料初期强度影响因素及机理

为了探究水泥乳化沥青初期强度影响因素,进行了水分损失试验、掺加材料需水率试验、马歇尔稳定度试验、孔隙率测定试验以及扫描电镜试验。在聚类分析理论基础上,研究了粉煤灰、硅粉、水泥和乳化沥青掺量,以及养护条件、孔隙率、水分损失对混合料初期强度的影响。研究结果表明:随着粉煤灰掺量、硅粉掺量、孔隙率以及水分损失的增加,水泥用量减少,混合料的马歇尔稳定度不断降低。养护条件对混合料初期强度没有显著影响。内部空间结构松散程度和黏结状态是影响混合料初期强度的主要因素,粉煤灰、硅粉、乳化沥青的掺加使微观结构面变得松散,影响混合料的整体强度。养护条件的变化并不能显著改善微观结构面的黏结状态。混合料的初期强度影响因素中,影响程度依次为:水泥掺量>孔隙率>12 h水分损失>硅粉掺量>乳化沥青掺量>粉煤灰掺量。

面向内部威胁检测的用户跨域行为模式挖掘

内部用户行为分析是系统安全领域中一个重要的研究问题.近期的工作主要集中在用户单域行为的单一模式分析技术,同时依赖于领域知识和用户背景,不适用于多检测域场景.文中提出一种新的用户跨域行为模式分析方法.该方法能够分析用户行为的多元模式.此外,该方法是完全数据驱动的方法,不需要依赖相关领域知识和用户背景属性.最后作者基于文中的用户行为模式分析方法设计了一种面向内部攻击的检测方法.在实验中,作者使用文中方法分析了真实场景中的5种用户审计日志,实验结果验证了文中分析方法在多检测域场景中分析用户行为多元模式的有效性,同时文中检测方法优于两种已有方法:单域检测方法和基于单一行为模式的检测方法.

混合因子分析的重新抽样方法

混合因子分析是一种对具有复杂结构的多维数据建立模型的方法.本文提出了一种进行混合因子分析的重新抽样方法.当给定一组数据样本时,我们首先建立样本概率分布的混合高斯模型,然后为每一个高斯混合项重新抽取新的数据样本,在新的样本上再对每一个高斯混合项进行因子分析.与已有的算法相比较,避免了计算各个高斯混合项在每个样本值之下的后验概率,又减少了进行因子分析时参与计算的数据样本的数量.

基于信道补偿的说话人识别算法

现有说话人识别算法普遍受信道因素的干扰,为了提高算法的准确率,在特征级利用特征弯折算法对语音特征参数进行处理,在模型级利用因子分析技术对说话人混合高斯模型(GMM)进行信道处理。对端点进行检测后,利用特征弯折算法对语音特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)进行处理,去除线性信道和背景噪声的影响,并建立说话人GMM。然后利用因子分析技术拟合说话人特征空间与信道空间的差异,去除信道因子的影响。最后提取高斯超向量并通过支持向量机(SVM)得到识别结果。实验结果证明了信道补偿算法与GMM-SVM相结合能获得更好的识别率,并能保证算法的鲁棒性。

不同温度下沥青混合料劈裂强度的影响因素

以常用的AC-25沥青混合料为研究对象,应用正交试验设计与统计分析方法,展开了2.36,4.75,2.36与0.075mm筛孔通过率、油石质量比5个影响因素的不同温度劈裂强度分析,结果表明:各影响因素对不同温度下劈裂强度值的影响没有随温度改变而发生排序变化,排序大小为2.36mm通过率>0.075mm通过率>13.2mm通过率>油石质量比>4.75mm通过率.其中,2.36mm通过率高度显著影响不同温度劈裂强度值,且随温度逐渐升高,影响程度越加明显,表明级配对不同温度下劈裂强度起控制作用,优化级配设计可显著提高不同温度的劈裂强度值.

大温差地区沥青混合料材料组成因素对路用性能的影响

针对大温差地区沥青混合料材料组成因素(级配类型、沥青标号、石料类型、外加剂掺入方式)的变化对其高低温性能、水稳定性等的影响,分别以动稳定度、低温破坏应变、冻融劈裂强度作为混合料高温稳定性、低温抗裂性及水稳定性的评价指标,通过极差分析和试验验证,证明影响混合料高低温性能因素的敏感性从大到小依次为沥青标号、石料类型、外加剂掺入方式、级配类型,影响水稳性能因素的敏感性从大到小依次为石料类型、外加剂掺入方式、沥青标号、级配类型,且最敏感因素变化对评价指标的影响程度均远超过其他三个因素。最终确定出最优搭配方案,为大温差地区沥青混合料原材料的选择和组成方案提供了依据。