基于UPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS隔山消化学成分的鉴定

目的采用超高效液相色谱串联四极杆静电场轨道阱高分辨质谱联用技术(UPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS)对苗药隔山消中的化学成分进行定性分析。方法隔山消75%甲醇提取液采用Waters ACQUITY UPLC HSS T3 C_(18)色谱柱(2.1 mm×150 mm,1.7μm);流动相0.1%甲酸-乙腈,梯度洗脱;体积流量0.3 mL/min;柱温40℃;进样量2μL。质谱采用ESI源,在正、负离子模式下分别采集数据。通过比对特征碎片离子及各类化合物的一般裂解规律,结合相关文献对化学成分进行定性鉴别。结果共鉴别出64个化合物,包括甾类、苯乙酮类、香豆素类等。结论该研究采用UPLC-Q-Exactive-Orbitrap-MS技术鉴定隔山消中的化学成分,为进一步阐明隔山消中的有效物质基础提供依据。

UPLC-Q-TOF-MS/MS法分析栾樨叶的化学成分

采用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间高分辨质谱(UPLC-Q-TOF-MS/MS)对栾樨叶的化学成分进行定性分析。栾樨叶提取液经Waters UPLC BEH C_(18)柱(2.1 mm×100 mm,1.7μm)分离,以乙腈-0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,正、负离子模式下采集得到基峰色谱图。通过质谱数据库、化合物质谱裂解规律,并结合相关文献及对照品的保留时间与质谱信息,从栾樨叶中共鉴别出52个化学成分,包括2个香豆素类,15个黄酮类,16个苯丙素类,5个生物碱类,5个脂肪酸类,3个有机酸类,3个氨基酸类,1个酚酸类和2个其他类化合物,其中23个成分为栾樨叶中首次报道,11个化合物经对照品验证。该方法准确、可靠、高效,适用于栾樨叶化学成分的快速鉴定,可为栾樨叶的药效机制研究及临床应用提供依据。

基于UPLC-Q-TOF-MS的左归降糖解郁方体内外成分分析

目的 采用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱(UPLC-Q-TOF-MS)技术对左归降糖解郁方(左归丸化裁)的体外及体内血清化学成分进行快速分析鉴别。方法 采用Agilent ZORB AX Eclipse Plus C_(18)色谱柱,以乙腈-水为流动相,梯度洗脱,质谱扫描采用正负离子模式,对左归降糖解郁方的提取液、空白血清和含药血清进行分析,结合精确相对分子质量、保留时间、碎片离子、中性丢失等信息鉴定其体内外化学成分。结果 使用Agilent Masshunter Qualitative Analysis工作站结合复方成分数据库,从复方提取物中共鉴别出化合物57个,其中从提取物中首次发现Glycine。从血清样本中共鉴定出入血成分15个。结论 运用UPLC-Q-TOF-MS技术,可对左归降糖解郁方化学成分进行快速且系统地分析鉴定,为左归降糖解郁方的质量控制、临床应用以及更深入的药效作用研究提供了一定的理论依据。

Optimization of Mapping Rule of Bit-Interleaved Turbo Coded Modulation with 16QAM

Optimization of mapping rule of bit-interleaved Turbo coded modulation with 16 quadrature amplitude modulation (QAM) is investigated based on different impacts of various encoded bits sequence on Turbo decoding performance. Furthermore, bit-interleaved in-phase and quadrature phase (I-Q) Turbo coded modulation scheme are designed similarly with I-Q trellis coded modulation (TCM). Through performance evaluation and analysis, it can be seen that the novel mapping rule outperforms traditional one and the I-Q Turbo coded modulation can not achieve good performance as expected. Therefore, there is not obvious advantage in using I-Q method in bit-interleaved Turbo coded modulation.

高效液相色谱-质谱联用鉴定黄芩总苷元提取物中黄酮类成分

目的:使用高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱(HPLC-Q-TOF/MS)技术,分离鉴定黄芩总苷元提取物中的黄酮类成分,并总结其裂解规律。方法:采用岛津LX-20210330-01 C_(18)(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱,以0.1%甲酸为流动相A,甲醇-乙腈(50∶50)为流动相B进行梯度洗脱,对黄芩总苷元提取物中的黄酮类成分进行分离,利用电喷雾离子化-四极杆-飞行时间串联质谱高分辨测定各成分母离子及其子离子的准确质量,结合电喷雾离子源正、负离子模式下的质谱信息和色谱保留时间进行结构鉴定。结果及结论:除了黄芩素和汉黄芩素两个已知成分外,从黄芩总苷元提取物中共鉴定出31种黄酮类成分,包括12种苷类与19种苷元,其中有3个化合物为本研究首次鉴定,并分析归纳了黄酮类成分在电喷雾离子源正、负离子模式下的质谱碎片裂解规律。

基于聚类状态隶属度的动态调度Q-学习

提出了一种利用Q-学习解决动态单机调度环境下的自适应调度规则选择的方法。该方法针对动态调度环境中系统状态空间大,Q-学习不易收敛的特点,首先提取系统状态特征,对系统状态进行合理聚类,有效地降低系统状态空间维数,然后在学习过程中令设备Agent根据瞬时状态向量对各聚类状态的隶属度做出综合判断,选择合适规则,并在每次迭代后根据隶属度将动作奖惩分配给各聚类状态的动作值函数。仿真结果表明,所提Q-学习算法较之传统Q-学习具有更快的收敛速度,提高了设备Agent的动态调度规则选择能力。

基于Q-learning的机会频谱接入信道选择算法

针对未知环境下机会频谱接入的信道选择问题进行研究。将智能控制中的Q-learning理论应用于信道选择问题,建立次用户信道选择模型,提出了一种基于Q-learning的信道选择算法。该算法通过不断与环境进行交互和学习,引导次用户尽量选择累积回报最大的信道,最大化次用户吞吐量。引入Boltzmann学习规则在信道探索与利用之间获得折中。仿真结果表明,与随机选择算法相比,该算法在不需要信道环境先验知识或预测模型下,能够自适应地选择可用性较好的信道,有效提高次用户吞吐量,且收敛速度较快。

电子商务中基于Q学习的动态交叉销售方法

动态交叉销售是电子商务中的一种新型营销手段.在已知关联规则和商品库存水平的情况下,要研究两个决策问题:(1)如何选择交叉销售的商品组合(2)如何为商品组合确定合理的价格,从而使经销商获得最大收益.首先将动态交叉销售映射为事件驱动的马氏决策过程模型,其次结合关联规则理论提出了知识驱动的 Q-学习算法,K-Q-learning,用该算法来求解动态交叉销售问题具有较高的效率和效用.

Tatsuoka Q矩阵理论的修正

K.K.Tatsuoka和她同事开发的规则空间模型(RSM)是一种在国内外有较大影响的认知诊断模型,但是Tatsuoka的RSM中Q矩阵理论存在缺陷和错误,这些失误使得RSM中用布尔描述函数(BDF)计算被试理想项目反应模式(IRP)的方法缺乏理论依据。这里揭示了Tatsuoka的Q矩阵理论的缺陷和错误并引进既不使用BDF又便于应用的计算IRP的方法;接着还介绍一种由可达阵计算简化Q阵的方法,该方法显示了可达阵在构造认知诊断测验的重要性。这些结果对丰富Q矩阵理论及正确使用RSM进行认知诊断有一定的意义。

基于Q-学习的动态单机调度

针对当前基于Q-学习的Agent生产调度优化研究甚少的现状,利用Q-学习对动态单机调度问题在3种不同系统目标下的调度规则动态选择问题进行了研究.在建立Q-学习与动态单机调度问题映射机制的基础上,通过MATLAB实验仿真,对算法性能进行了评价.仿真结果表明,对于不同的系统调度目标,Q-学习能提高Agent的适应能力,达到单一调度规则无法达到的性能,适合基于Agent的动态生产调度环境.

多值属性关联规则挖掘的Q-Apriori算法

针对Apriori算法进行多值属性关联规则挖掘时效率低下的问题,提出量化Apriori算法。利用多值属性数据特点改变项集存储格式,采用类似矩阵的数据结构存储项集,提高遍历数据库时统计计数的速度,使用类似矩阵的加法运算改进连接操作,减少无效候选项集的产生。实验结果表明,相比Apriori算法,该算法执行效率有较大提高。

自然推理系统P中的P∧Q■P

逻辑推理理论是计算机应用人才必备的重要基础理论之一.在自然推理系统P中,推理依据一般建立在包括P∧Q■P规则在内的多条公理式规则基础上.推理规则是不可逆行的单向过程,而在自然推理系统进行中,信息量只能减少,不可能增加.P∧Q■P恰好表现了信息量减少这一特征.因此,一切推理规则均以P∧Q■P为基础.

非对称的托宾q效应——基于有限理性行为的解释

通过构造托宾q值正向和负向冲击的时间序列,然后再利用VAR模型对托宾q效应进行实证分析。结果表明,股市托宾q效应是非对称的。与q值负向冲击相比较,正向冲击对于投资的短期影响较强。而造成这种现象的主要原因是投资者的有限理性行为。

从“奥勃洛摩夫”到“阿Q”:民族文化消极影响及其在苏、中党内的表现

苏共和中共作为20世纪最大的社会主义执政党,都是在既定的民族文化背景下成长起来的;在成长过程中,既会接受并传承民族文化优秀的部分,同时也无可避免地会受其消极因素的影响与制约。早在十月革命胜利后不久,列宁就深刻意识到这一点,并反复提醒人们注意"老奥勃洛摩夫们"在党内的广泛存在;而在中国共产党,则是鲁迅笔下的阿Q并不少见。事实证明,深入研究民族文化消极因素对党的影响与制约,不但可以从根本上提升社会主义政党文化建设的水平与质量,而且有助于加强和改善党的执政能力与政治形象。

改进Q学习算法在作业车间调度问题中的应用

为解决动态环境下作业车间调度问题,提出了一种基于改进Q学习算法和调度规则的动态调度算法。以“剩余任务紧迫程度”的概念来描述动态调度算法的状态空间;设计了以“松弛越高,惩罚越高”为宗旨的回报函数;通过引入以Softmax函数为主体的动作选择策略来改进传统的Q学习算法,使改进后的Q学习算法在前期选择不同动作的概率更加平等,同时改善了贪婪策略在学习后期还会选择次优动作的现象。仿真结果表明:该调度算法相较于改进前,性能指标平均提升约6.5%;相较于IPSO算法和PSO算法,性能指标平均提升分别约为38.3%和38.9%,调度结果明显优于使用单一调度规则以及传统优化算法等常规方法。

矮紫堇化学成分的UHPLC-Q-TOF-MS/MS分析

目的:采用超高效液相色谱仪与四极杆飞行时间串联质谱仪(UHPLC-Q-TOF-MS/MS)对矮紫堇中化学成分进行快速分析和鉴别。方法:采用YMC-ULtra HT Pro C18色谱柱(100 mm×3 mm,2μm),以甲醇和0.5%甲酸-水的流动相进行快速的梯度洗脱,流速0.4 m L/mi,柱温32℃。质谱定性采用电喷雾离子源(ESI)的飞行时间质谱,正、负离子模式下采集数据,质量扫描范围m/z 100~1000。结果:共鉴别出矮紫堇中的10个生物碱类成分、2个黄酮类成分。结论:UHPLC-Q-TOF-MS/MS方法能快速鉴别矮紫堇中的化学成分,为矮紫堇的药效物质研究奠定基础。

UPLC-ESI-Q-TOF MS结合裂解规律分析姜科植物中二苯基庚烷类成分

根据标准品的质谱数据,探讨二苯基庚烷类成分的裂解规律,并利用裂解规律分析姜科植物中的该类成分。采用针泵注射进样,利用高分辨率和高准确性的电喷雾-四极杆-飞行时间质谱(ESI-Q-TOF MS)得到正离子模式下(ESI+)11个标准品的质谱数据。在此基础上,分析标准品的裂解行为,归纳4类二苯基庚烷类化合物的裂解途径,总结出二苯基庚烷类化合物的裂解规律。据此建立快速识别二苯基庚烷类成分的方法,结合超高效液相色谱-电喷雾-四极杆-飞行时间串联质谱(UPLC-ESI-Q-TOF MS),对姜科植物来源中药姜皮、草果、益智仁中的二苯基庚烷类成分进行识别,从中分别鉴定出14、11、10个此类成分。结果表明,该方法准确、可靠、高效,可快速鉴定和分析姜科植物中的二苯基庚烷类化合物。

基于相邻系数TQWT与改进TLS-ESPRIT算法的电力系统低频振荡模态辨识

针对广域测量系统低频振荡过程中的高斯噪声干扰和定阶问题,提出了相邻系数的可调Q因子小波变换(TQWT)与改进TLS-ESPRIT算法相结合的方法对电力系统低频振荡信号进行模态辨识。该方法利用TQWT对含噪低频振荡信号进行分解,得到初始的小波系数,再利用相邻系数阈值规则对得到的小波系数进行处理,再对处理后的小波系数进行重构,达到去噪的目的;最后将去噪的信号运用改进总体最小二乘–旋转不变技术(TLS-ESPRIT)算法辨识,得到低频振荡模态参数。数值算例仿真、IEEE四机两区域仿真及北美电网实际案例仿真等结果表明,该方法能够准确辨识出低频振荡模态参数,相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点。该辨识方法具有较强的实用性,能够较好地实现在线辨识,为下一步的低频振荡抑制研究奠定了基础。

基于UHPLC-Q-TOF/MS的预知子入血成分及其体内代谢研究

目的研究预知子提取物的主要化学成分及其入血成分,分析其在大鼠体内(血浆、尿液、粪便、胆汁)的代谢途径。方法采用超高效液相色谱与飞行时间质谱联用(UHPLC-Q-TOF/MS)技术,结合对照品质谱裂解规律及文献报道,对预知子提取物的化学成分进行鉴定,总结其质谱裂解规律,并应用于体内代谢物的分析鉴定。结果建立了大鼠灌胃给药预知子提取物后血浆、尿液、粪便及胆汁中活性物质及其代谢物的分析方法,共鉴定化合物20个和代谢物28个(三萜皂苷的代谢物23个,绿原酸类化合物的代谢物5个)。结论预知子提取物中的三萜皂苷和绿原酸类化合物均有入血,其中三萜皂苷的体内代谢以还原、甲基化、去甲基化以及羟基化为主,绿原酸类化合物体内代谢方式主要为甲基化和葡萄糖醛酸化。

基于UPLC-Q-TOF/MS技术分析白及中的化学成分

目的通过建立超高效液相色谱-飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF/MS)分析方法,快速鉴定白及中的化学成分。方法采用Waters Acquity UPLC BEH C_(18)色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.7μm),以乙腈(A)-0.1%甲酸水溶液(B)梯度洗脱,柱温45℃,流速0.4 mL·min^(-1),进样体积1μL;质谱采用电喷雾(ESI)离子源,通过负离子监测模式和全扫描功能,对白及的化学成分进行鉴定。结果通过在线数据库匹配、质谱峰的裂解规律分析并参考相关文献,共鉴定白及中32个化合物,包括2-异丁基苹果酸葡萄糖氧基苄酯类化合物19个,菲类化合物8个,有机酸类化合物2个,糖苷类化合物2个,糖类化合物1个。其中10个化学成分为潜在的新化合物,5个化学成分在白及属中首次报道。结论UPLC-Q-TOF/MS方法能快速、准确地鉴定白及药材中的化学成分,为白及的药效物质基础及质量控制研究提供了科学依据。