奋乃静药物的流动注射化学发光测定方法的建立

目的建立快速测定奋乃静的流动注射化学发光新方法。方法在硝酸介质中,奋乃静能被硫酸铈氧化生成发光物质奋乃静砜,从而产生化学发光。基于此,建立了奋乃静的流动注射化学发光分析方法。结果在优化的实验条件下,不用任何发光增敏剂,奋乃静在1.0×10-7-7.0×10-5g/mL范围内与化学发光强度呈良好的线性关系,检出限(3σ)为8.0×10-8g/mL,对1.0×10-6g/mL的奋乃静进行了11次平行测定,其相对标准偏差为1.8%。结论本方法简便、快速、准确、灵敏度高、线形范围宽,应用于奋乃静片剂分析,并与药典方法进行对照,结果满意。     

Flow-injection-enhanced chemiluminescence method for the determination of three β-blockers

Objective To develop a rapid, simple and sensitive chemiluminescence method for the determination of three β-blockers (bisoprolol, atenolol and propranolol). Methods The chemiluminescence of cerium (Ⅳ)-sulfite system was obviously sensitized by adding anyone of three β-blockers in acid media. A new chemiluminescence method was set up by combining with flow-injection technique and used to determine the three β-blockers. Results Good linear ranges were obtained at the concentrations of 2.0×10-7g/mL-4.0×10-5g/mL, 1.0×10-7g/mL-3.0×10-5g/mL and 7.0×10-7g/mL-1.0×10-5g/mL, respectively, with the detection limits of 5.0×10-8g/mL, 7.0×10-8g/mL and 5.0×10-8g/mL (S/N=3), respectively, and the relative standard deviations for 11 times consecutive injections of 1.0×10-6g/mL bisoprolol, atenolol and propranolol were 3.57%, 2.21% and 2.26%, respectively. Conclusion The developed method is sensitive, accurate, rapid and of low cost. And it can be applied to determine bisoprolol, atenolol and propranolol in pharmaceutical preparations.     

Flow injection chemiluminescence determination of loxoprofen and naproxen with the acidic permanganate-sulfite system

A novel flow injection chemiluminescence（CL）method for the determination of loxoprofen and naproxen was proposed based on the CL system of KMnO4 and Na2SO3 in acid media.The CL intensity of KMnO4-Na2SO3 was greatly enhanced in the presence of loxoprofen a     

流动注射-化学发光法测定氢化可的松

目的确定以高锰酸钾-亚硫酸钠体系测定氢化可的松的流动注射-化学发光分析方法。方法在酸性条件下,氢化可的松对高锰酸钾-亚硫酸钠体系发光反应具有明显的增敏作用。据此,建立了流动注射化学发光测定氢化可的松的分析方法。结果在优化的实验条件下,氢化可的松质量浓度在1.0×10-9-1.0×10-6g/mL范围内与发光强度呈良好的线性关系,检出限(3R)为4.0×10-10g/mL,对氢化可的松进行11次平行测定,其相对标准偏差为2.2%。结论本方法应用于注射液中氢化可的松含量的测定,快速、准确、简便,灵敏度高、线性范围宽。     

KMnO4-钙指示剂-罗丹明B化学发光法测定对乙酰氨基酚的含量

目的建立快速、准确测定对乙酰氨基酚的流动注射化学发光新方法。方法酸性条件下,KMnO_4可氧化钙指示剂产生化学发光,罗丹明B对此发光有较强的增敏,对乙酰氨基酚的存在抑制体系发光,基于此结合流动注射技术建立了一种新的测定对乙酰氨基酚含量的化学发光法。结果在优化的实验条件下,在5.0×10-7-1.0×10-5g/mL范围内,对乙酰氨基酚的质量浓度与化学发光信号的降低值有较好的线性关系,检出限(S/N=3)为7.0×10-8g/mL,对1.0×10-6g/mL对乙酰氨基酚进行11次平行测定,其相对标准偏差为2.2%。结论本方法简便、快速、准确,用于片剂中对乙酰氨基酚含量的测定,得到较满意的结果。     

自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用

目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值, 应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间, 形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明, 此模型对客户细分识别成功率较高, 准确率可达90.8%。     

反相流动注射化学发光法测定含巯基药物的含量

目的 建立一种快速、准确、高灵敏度的检测含巯基药物的化学发光分析方法.方法 在硫酸酸性介质条件下,高锰酸钾可与乙二醛产生化学发光,而含巯基药物对该化学发光有显著的增强作用,基于此现象建立了流动注射化学发光分析法测定含巯基药物的新方法.结果 实验对影响化学发光的可能因素和参数进行了优化,在优化的条件下,甲巯咪唑、卡托普利和乙酰半胱氨酸分别在1.0×10~(-8)～5.0×10~(-6)、7.0×10~(-8)～1.0×10~(-6)和3.0×10~(-8)～1.0×10~(-6)g/mL浓度范围内与相对化学发光强度成良好的线性关系,检测限分别为1.0、3.9、3.7ng/mL.结论 本方法已成功应用于3种含巯基药物制剂的含量测定,与药典方法比较,结果满意.     

用人工神经网络预测沥青路面材料的回弹模量

将人工神经网络应用于沥青路面材料的回弹模量的预测 ,提出了一种有效的预测方法 ,并构造了预测回弹模量的神经网络模型 .预测结果表明 ,该模型具有较高的预测精度 ,为预测路面材料的回弹模量等力学指标提供了一种新的方法     

基于人工神经网络的路面模量反算

根据三层 BP神经网络模型和弹性层状体系理论 ,结合 JILS FWD研究了层状体系路面的模量反算。通过理论和实测弯沉盆的反算 ,比较了精确网络与噪音网络的反算能力 ,从而提出了人工神经网络实现模量反算的关键技术。噪音网络与国内外常用反算程序的比较结果表明 ,神经网络法的反算结果具有良好的精度和可靠性     

基于ANN下的岩质路堑深边坡稳定性评价

在综合分析岩质路堑深边坡变形破坏模式的基础上 ,提出评价岩体边坡工程稳定性的指标 ;讨论了神经网络在岩质路堑深边坡稳定性评价中的应用 ,提出了基于 ANN下路堑深边坡稳定性评价的方法 ;通过样本训练和实例预测评价结果表明 ,该方法是有效、可行的     

腺苷、卡托普利联合用药对心肌缺血再灌注的保护作用

目的　观察腺苷、卡托普利联合用药对缺血再灌注心肌的保护作用。方法　 40只SD雄性大鼠 ,随机分成 4组 :空白组 (Ⅰ组 ) ,腺苷组 (Ⅱ组 ) ,卡托普利组 (Ⅲ组 ) ,联合用药组 (Ⅳ组 ) ,制成Langendorff离体心脏模型。测定冠脉回流液中LDH、CPK活性、心肌组织匀浆中MDA含量、SOD活性 ,观测心肌组织超微结构变化。结果　①各组心脏冠脉回流液中LDH、CPK活性随时相变化逐渐上升 ,复灌 2 0、3 0min时用药组明显低于对照组 ,Ⅳ组上升趋势最慢。Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ组心肌MDA含量明显降低 ,SOD活性增强。②心肌组织超微结构观察示用药组心肌损伤轻于对照组 ,Ⅳ组损伤最轻。③Ⅱ、Ⅳ组出现心脏复跳延迟及心律失常。结论　①腺苷、卡托普利联合用药对心肌缺血再灌注的保护作用优于单一用药。②腺苷有延缓心脏复跳作用。     

流动注射-化学发光法测定阿昔洛韦和更昔洛韦

目的确定以Ce(IV)-罗丹明B体系测定制剂中阿昔洛韦和更昔洛韦的流动注射-化学发光(FI-CL)分析方法。方法硫酸介质中Ce(IV)与阿昔洛韦/更昔洛韦发生氧化-还原反应而产生化学发光,罗丹明B可显著增强其发光信号,且增敏效果与阿昔洛韦/更昔洛韦浓度呈一定的线性关系。据此,建立了测定注射剂中阿昔洛韦和更昔洛韦的流动注射-化学发光新方法。结果阿昔洛韦在3.0×10-5g/L-7.0×10-2g/L范围内呈线性关系,检出限为1.56×10-5g/L;更昔洛韦在5.0×10-5g/L-7.0×10-2g/L范围内呈线性关系,检出限为2.35×10-5g/L。通过对质量浓度为1.0×10-3g/L的阿昔洛韦和更昔洛韦分别进行的11次平行测定,其相对标准偏差(RSD)分别为2.08%和2.83%。结论该方法线性范围宽、灵敏度高,简便快速,也是目前首次采用流动注射-化学发光法对更昔洛韦含量的测定。     

桥梁断面静力三分力系数的人工神经网络识别

通过风洞模型试验得到了足够的样本，在此基础上利用MATLAB神经网络工具箱构造了2个BP人工神经网络；采用BR(Bayesian regularization)算法，比较了不同坐标系下的静力三分力系数的训练结果，得出4层网络比较有效且具有较高精度的结论．最后，提出了应用人工神经网络需要注意的问题。     

人工神经网络训练样本的相容性检测及化简

针对人工神经网络的训练样本庞大繁杂的特点,运用粗糙集理论对有指导的网络训练样本的相容性及其化简进行简单论述,同时对神经网络的特征值提取给出了一种寻找方法．     

基于人工神经网络预测的汽车安全气囊系统点火控制算法研究

对安全气囊点火时刻的准确控制是气囊系统起到保护乘员作用的关键技术.点火控制算法是实现气囊适时准确点火的手段.本文提出了一种基于人工神经网络的汽车安全气囊点火控制算法.算法构造了一个三层人工神经网络,利用碰撞发生时的减速度信号和乘员重量为输入信号,其输出信号为乘员的头部位移,作为气囊触发的一个依据.     

道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.     

理想薄平板气动导数的人工神经网络识别

介绍一种用BP人工神经网络方法识别理想薄平板的气动导数的方法．通过构造BP网络，比较各种因素对识别结果的影响．数据处理方式对神经网络的训练结果影响很大．隐层单元数量、训练次数、随机赋值次数、样本数量等对训练结果也有影响，但影响较小．采用这种方法识别理想薄平板的气动导数是可行的，并且具有较高的精度．     

人工神经网络在运行车速预测中的应用

基于太旧高速公路运行车速实测数据,利用Matlab人工神经网络建立运行车速与平面线形要素之间的神经网络关系模型,以期用于对新建公路的线形设计和已有公路的运行车速评估.在太旧高速公路应用发现预测精度较高,有实际利用价值.     

一种直接控制神经元模型及其在列车停车控制中的应用

本文提出了一种直接控制的神经元模型，并用它构成了前馈神经网络，该网络在用ＢＰ学习算法学习时，提出了变学习步长和势态项系统的方法。并且该网络在特殊情况下，其输出可直接受输入神经元控制，把该神经元所构成的前馈网络应用于列车停车控制中。     

基于遗传算法和神经网络理论的机场航空业务量的预测模型

航空业务量预测是机场规划的基础。常用的预测方法无法同时考虑较多的影响因素,预测结果的精度较低,缺乏客观性。本文运用遗传算法和神经网络理论,综合考虑GDP增长率、人口增长率、进出口总量等因素对航空运输市场的影响,得出一种较为完善的航空业务量的预测模型。