关键词： 量子遗传算法   量子旋转门   应急物资配送中心选址  

摘要： 在重大自然灾害等突发事件发生后,快速选定应急物资配送中心是应急物流网络优化的关键环节.本文研究应急物资配送中心选址优化问题,构建以综合成本最小化为目标函数的数学模型,基于CLJAYA(Comprehensive Learning Jaya Algorithm)思想设计量子旋转角动态更新策略,改进量子遗传算法求解模型.采用小生境初始化方法增强量子种群多样性,应用量子交叉和量子灾变提升优化方案的收敛速度与全局寻优能力.最后,以石家庄市为例进行算例实验,验证改进算法的有效性并给出最优选址数量和选址方案.

关键词： 轻罪   行刑社会化   行刑体系   非监禁刑   轻罪治理  

摘要： 当前,我国犯罪结构呈现出显著的轻罪化趋势,传统轻罪处置的简单化模式滞后于社会治理的现代化进程,轻罪行刑社会化已成为理论演进与实践发展的内在趋向。我国社会化行刑措施呈现诸多弊病,缓刑受重刑主义桎梏,适用率低且执行封闭,社会参与受阻;管制刑效能式微,惩罚与执行均显乏力,违规处置规则缺失;单科罚金刑功能失调,无限额罚金占主导地位,单处罚金适用比率较低;假释条件严苛,法律界定模糊,办案风险较大,罪犯也颇多顾虑。因此,需在观念层面倡导社会化行刑的广泛认同,重塑轻罪认知;组织层面赋能大众深度参与,完善协同工作机制;制度层面构建完备的行刑体系,优化非监禁刑适用的法律支撑;实践层面探索社会化行刑本土模式,推动行刑方式转型;管理层面塑造实效评价标准,构建多维度指标体系,以促使我国轻罪行刑社会化体系臻于完善,达致轻罪现代化治理的“大出罪”图景。

关键词： 神经网络   响应面模型   遗传算法   正交试验   桁架结构优化  

摘要： 邮轮的桁架结构响应需要有限元计算,但传统的优化方法效率较低甚至无法使用,为此提出了一种利用神经网络响应面的结构优化方法.针对遗传算法的早熟问题,进行了各种改进,验证了改进遗传算法的良好性能;通过正交试验设计结构计算样本点,利用改进BP(back propagation)算法构建了神经网络响应面模型,结合改进遗传算法,形成了优化算法;以经典十杆桁架为例,建立了以质量为目标函数、应力为约束条件的优化数学模型,利用该算法完成了对结构的优化设计.计算结果比文献最优值降低了近1%,表明了该方法的优良性能,为邮轮桁架结构的优化设计提供了一种思路与参考.

关键词： 高温高压微波消解   电感耦合等离子体质谱法   煤   粉煤灰   稀土元素   测定  

摘要： 针对现有煤系样品中稀土元素的测定存在前处理效率低、质谱干扰较大等问题,建立了一种在HNO_(3)-HF-HClO_(4)-H_(2)SO_(4)混酸体系中采用高温高压微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定煤及粉煤灰样品中稀土元素的方法,并考察了前处理方式、称样量、消解体系、质谱干扰等对测定结果的影响。结果表明:方法校准曲线线性相关系数均大于0.9996,检出限为0.0037~0.042μg/g,各元素测定值的相对标准偏差(RSD,n=11)均在5.85%以内,加标回收率为95.0%~107.2%,相对误差均小于6.95%。该方法准确性高,稳定性好,可极大提高工作效率。

关键词： 土壤   锑   原子荧光光度计   微波消解法   王水水浴消解法  

摘要： 比较了微波消解法和王水水浴消解法对测定土壤中锑的影响,在对土壤样品进行前处理后,采用原子荧光法对土壤样品中的锑进行分析,分别研究了两种土壤预处理方法的检出限、精密度、准确度和加标回收率。由实验结果可知,微波消解法和王水水浴消解法的检出限、精密度、准确度和加标回收率均能满足测定土壤中锑的检测要求。与王水水浴消解法相比,微波消解法具有操作更简单、安全性更高、一次性处理样品更多的优点。

关键词： 超级微波消解   电感耦合等离子体质谱法   血浆样品   微量元素  

摘要： 目的:采用超级微波消解-电感耦合等离子体质谱仪(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)建立血浆中17种微量元素含量的测定分析方法。方法:血浆样品经超级微波消解仪消解后,采用ICP-MS检测微量元素银(Ag)、铝(Al)、钡(Ba)、镉(Cd)、钴(Co)、铬(Cr)、铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)、钼(Mo)、镍(Ni)、铅(Pb)、锑(Sb)、硒(Se)、钍(Th)、钒(V)、锌(Zn)。结果:该方法在各元素的线性相关系数均优于0.999,元素的低、中、高浓度加标回收率为81.20%~119.80%,各元素的日内精密度为0.94%~4.71%。结论:该方法准确、快速、方便,适用于血浆中元素的测定。

关键词： 主体性   儒家伦理   过度   限度   客观化  

摘要： “主体性”是一个后发的概念,但相应思想却发生于“轴心时代”。就相应思想讲,“主体性”涉及“客体性”的对立,而背后是“主体”与“客体”的对立。在中国的“轴心时代”,基于“神文”到“人文”的转向,儒家建构起自身的“主体性”理论,并展现为孟子所代表的“绝对主体性”、荀子所代表的“相对主体性”两大脉络。“绝对主体性”脉络表现为主体性的过度,而这个脉络长期主导儒家道统。在此道统之下的儒学在前现代化阶段曾为中华文明作出重大贡献,但面对现代化阶段,它亦显露出明显不足——没有现代性建构,不能为现代化提供动力。要消解儒家伦理主体性的过度,合理的路径是“客观化”,在“对列之局”上进行理论建构:重建天人关系,为主体性设立“天花板”;重建物我关系,为主体性设立“防洪堤”;重建人人关系,为主体性设立“防盗网”。唯有如此,现代性建构方可实现,现代化道路才可走好。

关键词： 双甲脒   鸡蛋   残留   消解动态   高效液相色谱-串联质谱  

摘要： 建立了高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)检测鸡蛋中双甲脒及其代谢物含量,并研究其在鸡蛋中的残留消解规律。蛋鸡给予0.05%和0.1%的双甲脒溶液喷洒,低浓度组一周后重复给药一次,测定给药后不同时间鸡蛋中双甲脒及其代谢物的残留量。结果表明,给药后鸡蛋中双甲脒及其代谢物残留浓度呈上升趋势,在第3天时浓度达到峰值,低浓度组鸡蛋中双甲脒及其代谢物残留量未超过欧盟规定的临时最大残留限量,而高浓度组中双甲脒及其代谢物在鸡蛋中休药期为9.38d,本研究为蛋鸡安全用药和保障食品安全提供了科学依据。

关键词： 时程深度学习   物理方程约束   稀疏已知信息   时程重构   人工神经网络   流场表征  

摘要： 机器学习是流场表征的有效研究手段,基于数据驱动的神经网络模型缺乏物理机制的可解释性,且在可用训练样本较少时数据驱动的训练方法难以获得准确的模型。针对此问题,该文构建了流场测点时程的人工神经网络模型,并辅以流体的控制方程修正模型的输出,提出了考虑物理约束的流场时程机器学习表征方法。采用神经网络方法来表征不同位置处的流场时程,并用已知测点处的样本时程进行模型训练;使用模型的输出计算流动控制方程的误差,用以修正数据驱动的模型参数。以低雷诺数方柱绕流场为例,讨论了流场时程特征表征模型的可行性和物理约束方法的精度。结果表明:该文提出的方法通过引入流动控制方程的约束,使得模型可在较少已知测点数据的情况下获得更准确、更符合物理规律的流场时程表征模型。

关键词： 雪梨   口感指数   近红外漫反射光谱   遗传算法   自举软收缩算法   偏最小二乘回归法  

摘要： 口感指数(TI)由可溶性固形物含量(SSC)与可滴定酸(TA)含量的比值表示,用于衡量梨的口感、成熟度和风味。为了快速准确地检测梨果实的TI,采用近红外光谱技术结合多元分析算法,通过微型近红外光纤光谱仪采集195份雪梨样品的漫反射光谱数据,并对TI值进行全局数值变换。使用遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)、自举软收缩(BOSS)算法及蒙特卡洛竞争性自适应重加权采样法选取特征波长数据,结合偏最小二乘回归法建立定量预测模型。结果表明,基于GA-BOSS选取的22个特征波长建立的PLSR模型表现出较高的性能,校正集和预测集的相关系数(Rc和Rp)分别为0.971和0.983,模型具有较高的拟合效果和预测准确度。该方法实现了梨果实TI的快速、无损检测,为梨品质的实时监测提供了一种可行的技术方法。