南京大学学报(自然科学版)

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孟宪静1，袭肖明1，杨　璐1，尹义龙2*

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 1.

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基于手指静脉的身份识别以其方便性和安全性奠定了其在生物特征识别中的优势地位．在手指静脉识别方法中，尺度不变性特征(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)虽然普遍被认为效果不佳，但鉴于SIFT在自然图像中取得的良好效果，在分析了手指静脉图像的质量和结构特点之后，设计了一种基于灰度不均匀矫正和SIFT的手指静脉识别方法．首先，根据手指静脉图像对比度低、模糊等特点，利用灰度不均匀矫正增强图像细节；其次，考虑到在尺度不变性特征的匹配过程中，相似特征点的存在也会影响手指静脉识别的性能；第三，在匹配的过程中，还考虑了潜在的特征匹配点．基于灰度不均匀矫正和潜在特征匹配点的手指静脉识别方法取得了良好的识别效果，在香港理工大学手指静脉库(PolyU Finger Vein Database)上六折交叉验证的等错误率(Equal Error Rate，EER)从0.0358降低到了0.0006，表明了方法的有效性．

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基于事件社会网络中考虑约束全局推荐策略

廖国琼, 黄志伟

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 11.

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近年来，以Meetup，Plancast和Douban为代表的基于事件社会网络(Event－based Social Networks，EBSN)得到快速发展，其推荐策略得到越来越多关注．EBSN推荐系统应同时考虑用户和事件组织者的需要，即在尽可能满足用户偏好兴趣的同时，要保证事件资源的全局均衡分配，因此研究EBSN全局推荐策略十分迫切且必要．然而，由于EBSN存在多种约束条件，包括用户允许参与事件数、事件允许接纳用户数和时间冲突等约束，仅面向用户的传统推荐方法已不再适用．首先定义了EBSN全局推荐优化目标，即在满足约束条件下，使得全部用户的不满意度和全部事件的不满意度之和最小化；然后，为将约束问题转化为非约束问题求解，分别为三类约束条件建立惩罚项，并生成考虑约束的单一目标函数．为有效实现优化目标，提出了考虑约束的二进制粒子群优化算法(Constrained Binary Particle Swarm Optimization，CBPSO)，其优点是能够解决多约束条件下二进制离散空间问题．为进一步提高优化性能，分别提出了一种增进的二进制粒子群优化算法(Improved Binary Particle Swarm Optimization，IBPSO)和支持全局推荐扩展的二进制粒子群优化算法(Extended Improved Binary Particle Swarm Optimization，EX－IBPSO)．在真实数据集上进行了性能测试，结果验证了所提出方法可行且有效．

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基于L0约束的稀疏子空间聚类

帅　惠, 袁晓彤, 刘青山

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 23.

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大数据时代背景下，随着所获数据数量和维度的不断增加，高维数据的处理成为聚类分析的重点和难点．基于同一类别高维数据通常分布在高维环绕空间的低维子空间这一事实，子空间聚类成为高维数据聚类分析领域的重要方法．稀疏子空间聚类(Sparse Space Clustering，SSC)通过交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)对数据矩阵的稀疏自表达系数进行求解，发现分布于低维子空间并集中的数据的稀疏表示并进行聚类．但是ADMM参数多、收敛速度慢，其效率难以满足对大规模数据库进行聚类分析的要求．针对这一问题提出了基于L0约束的稀疏子空间聚类方法，该方法使用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)算法求解L0约束的自表达稀疏重建问题，构建数据集中各数据之间的相关性矩阵，最终对相关性矩阵应用谱聚类方法得到聚类结果．根据OMP算法每次迭代之间的耦合关系对其进行优化，进一步降低了计算复杂度，提高了算法效率．在生成数据和Extended Yale B database人脸数据库的实验结果表明，该算法与SSC相比，在显著减少计算时间的基础上，取得了与SSC相当的聚类准确率．

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基于L1－范数的鲁棒稀疏的张量PCA人脸图像分析

唐肝翌*，卢桂馥

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 31.

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张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis，TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)在多维空间上的推广，能充分利用图像/视频的空间关联，在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色．传统的张量PCA方法提取的特征向量是非稀疏的，这使得其很难进行解释．近年来出现了众多稀疏PCA方法，能提取只包含少量非零元的特征．把稀疏特征提取引入到张量分析，提出一种鲁棒稀疏的张量PCA方法(TPCA－L1S)．首先，设计了能实现稀疏特征提取的目标函数．一方面，用L1范数代替Frobenius－范数，使得算法对异常数据更加鲁棒；另一方面，在目标函数中引入弹性网，联合使用Lasso与Ridge惩罚因子来实现稀疏化，增强了算法的语义解释性．然后，设计了一种基于二阶张量的投影矩阵交替求解算法，二阶张量便于数学描述，也易于推广到更高阶张量．此求解算法分为两个步骤(V，U分别表示左投影矩阵和右投影矩阵)，先固定U优化V，再固定V的值优化U，两个步骤反复交替执行，直到收敛．每个步骤都采用贪心算法以迭代的方式逐个特征提取以求得U或V.最后，对迭代过程的单调性做了理论证明．基于ORL，Yale和Feret库，将TPCA－L1S应用于人脸图像分析并与其他常见方法作比较，实验结果验证了该模型的有效性．

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一种基于异域自适应的新型社团发现算法

段明月1，2，黄　晶1，2*，陈贺昌1，2，金　弟3*

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 40.

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社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域．通过发现复杂网络中的社团结构，可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能，发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为．目前，已有的社团发现算法主张融合网络结构信息和内容信息，以更好地避免网络噪声和节点缺失等原因对算法有效性产生影响．然而，它们并没有考虑当网络结构信息和内容信息维度不同时如何进行信息融合．针对该问题，提出一种基于异域自适应理论的网络社团发现算法CDHDA.该算法能够将不同维度的网络结构信息和内容信息映射到同一维度的子空间中，以实现对不同维度的信息融合．此外，在信息融合过程中可以对主要信息特征进行加强，以降低网络噪声和节点缺失对算法性能的影响．通过真实的社交网络数据集与经典的社团发现算法进行对比，验证了该算法的有效性．

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基于分位数半径的动态K－means算法

程明畅1，刘友波2，张程嘉2，马铁丰1*

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 48.

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K－means算法是应用最广泛的聚类算法之一，但存在明显缺陷：对初始值敏感，还需给定类的数目．层次K－means算法提出将多次k取固定值的K－means运算所得到的中心点作为类的代表，并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心，然而在中心的融合过程中并没有有效利用类的几何信息．从类的几何特征入手，提出一种基于类的分位数半径的动态K－means算法(QRD K－means)．此算法在层次K－means的基础上令每次K－means运算的k值变动起来，且又引入了分位数半径的概念，用样本点到类中心距离的分位数作为类的半径，将样本点间的关系简化为各个类的分位数半径与类中心的关系．通过中心点间距离与分位数半径大小的比较对中心点进行融合形成新类，从而快速给出良好的聚类结果，同时也确定了类的数目．在仿真实验中，通过与不同算法在时间和分类精确度上的比较分析，也证明该方法快速有效．

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基于关联解释的术语集MUPS求解方法

崔仙姬1，2，欧阳丹彤2，3，何加亮1*，高　健4

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 56.

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本体调试是人工智能中非标准推理任务之一，主要用于找出本体中导致逻辑冲突的解释并进行修改，对于本体工程具有重要意义．结合语法相关性与关联解释，提出一种术语集的极小不可满足子术语集求解方法．语法相关性用于递归扩展不可满足子术语集，从待测术语集中将与不可满足概念语法相关的公理集合加入到不可满足子术语集，一定程度上减少了不相关公理的加入，可以有效减少待测术语集规模．进一步地，将术语集的极小不可满足保持子术语集(minimal unsatisfiability－preserving sub－TBox，MUPS)的求解过程看作是关键公理的查找过程．提出关联解释的定义，并通过构造术语集的关联解释方式确定关键公理．该过程一定程度上减少了推理机调用次数并简化了每次调用用于找出问题时的推理任务．实验部分将各类优化策略应用于黑盒算法并进行了比较．实验结果表明，该方法能够有效提高术语集MUPS求解效率．

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一种层次化的乳腺肿瘤分割方法

袭肖明1，2，杜亨方1，2，孟宪静1，2，张春云1，2，张　光3，于　振4，尹义龙5*

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 64.

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超声图像是乳腺癌辅助诊断常用的工具之一．肿瘤分割是乳腺超声图像分析的基础．乳腺超声图像中的灰度不同质性、纹理及形状的多变性等复杂特点使得肿瘤的精确分割较为困难．提出了一种层次化的分割框架．首先将局部灰度聚类假设引入活动轮廓模型作为底层分割模型，对图像进行初始分割；然后提出基于超像素和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的高层分割模型，对初始结果再进行高层分割．在高层分割过程中，首先使用简单线性迭代聚类(Simple Linear Interactive Cluster，SLIC)提取超像素，然后提取超像素的灰度、纹理和局部特征，最后使用SVM进行分类．高层分割模型是基于底层模型的分割结果学习获取的，能够检测到底层模型可能分割错误的区域，与底层模型具有较好的互补性．因此，提出的层次化分割框架具有较好的鲁棒性．在自建乳腺超声数据库上的实验结果证明了提出方法的有效性和鲁棒性．

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基于仿真样本生成的极速学习机泛化能力改进算法

敖　威1，2，何玉林1，2*，黄哲学1，2，何玉鹏3

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 75.

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极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注，已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构，增加了模型的复杂度并容易产生过拟合．提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(Extreme Learning Machine Generalization Improvement through Synthetic Instance Generation，SIGELM)，该算法不需要修改极速学习机的框架结构(包括输入层权重、隐含层偏置、隐含层节点个数、隐含层节点激活函数类型等)，而是利用与训练集中高不确定性训练样本近似同分布的仿真样本优化极速学习机的输出层权重．为了获得符合要求的仿真样本，SIGELM在高不确定性训练样本的邻域内选择能够增加极速学习机训练表现的仿真样本．实验结果证实该算法显著地改进了极速学习机的泛化能力，同时有效地控制了极速学习机的过拟合．

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UCM－PPM：基于用户分级的多参量Web预测模型

王卓君，申德荣*，聂铁铮，寇　月，于　戈

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 85.

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Web在过去数十年飞速发展，其低延迟和快响应的特性已经变得越来越重要．面对这样的需求，通常会预取用户即将访问的文件到缓存中，利用代理服务器缓存来获取数据，避免网络堵塞，提高Web访问效率．可见，在预取技术中，一个有效的预测模型是非常有必要的．针对目前缓存预取工作对用户差异关注度不足和度量指标单一化的薄弱环节，提出一个基于用户分级化的Web预测模型，并且能够随着Web请求进行多参数动态调整．该模型通过对代理服务器上用户访问情况分布的变化趋势分析，将用户集分为重要性不同的若干等级，并适当利用序列相似度来聚类低贡献用户产生的会话，之后在部分匹配预测模型的基础上，结合缓存替换策略为预测树结点构造包含多个参量的目标函数，并使构建好的模型能够进行自适应调整．最后通过实验证明该模型可以有效提高缓存的预取性能．

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一种新的基于时空轨迹的汇合模式挖掘算法

杨　宇1，吉根林1*，赵　斌1，黄潇婷2

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 97.

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现有移动对象聚集模式因为模式定义的不足，无法全面地反映移动对象群体聚集运动．提出一种新的移动对象聚集模式，称为汇合模式，该模式从移动对象群体运动形态出发设计，准确反映群体的变化趋势，有效识别群体聚集运动．汇合模式挖掘过程中使用簇包含关系保证群体之间的关联性，识别群体变化趋势．通过相邻时刻的簇集合进行条件为簇包含的连接操作，实现汇合模式的挖掘．利用移动对象簇之间的空间关系对连接操作进行剪枝，提升汇合模式挖掘的效率．针对汇合模式挖掘中移动对象聚类效率较低的问题，使用四叉树改进DBSCAN(Density－Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法，进一步提升了汇合模式挖掘算法的性能．利用真实的GPS轨迹数据进行实验，结果表明汇合模式挖掘方法是有效的．

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基于稀疏聚类的无监督特征选择

董利梅，赵　红*，杨文元

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 107.

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特征选择是从特征集合中选择相关特征子集，方便数据聚类、分类和检索等．现有的无监督特征选择算法是将高维数据映射到低维空间并计算每个特征的得分，选择排名靠前的特征．提出一种基于稀疏聚类的无监督特征选择算法：首先利用流形学习的特征映射思想将高维空间的数据映射到低维空间中，用样本构造近邻图，通过图的嵌入找到低维空间，降维后的空间能保持原始数据集的流形结构．其次，得到的样本嵌入矩阵表示特征的重要性，是区分特征对每一个聚类簇的贡献大小的指标，利用低维空间对高维空间的拟合，构造一个目标函数．最后，目标函数本质是回归问题，求解回归优化问题常用最小角回归算法，使用L1范数进行稀疏回归计算每个特征的得分，选出得分靠前的特征．在六个现实数据集上的实验结果表明：该算法在聚类精度和互信息上取得了较好的实验结果，能有效地选出重要特征，在降维方面具有良好性能，优于其他对比算法．

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HSEC：基于聚类的启发式选择性集成

郑丽容1，洪志令2*

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 116.

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提出一种基于聚类的启发式选择性集成学习算法．集成学习通过组合多个弱分类器获得比单一分类器更好的学习效果，把多个弱分类器提升为一个强分类器．理论上来说弱分类器的个数越多，组合的模型效果越好，但是随着弱分类器的增多，模型的训练时间和复杂度也随之递增．通过聚类的方法去除相似的弱分类器，一方面有效降低模型的复杂度，另一方面选出差异性较大的弱分类器作为候选集合．之后采用启发式的选择性集成算法，对弱分类器进行有效的组合，从而提升模型的分类性能．同时采用并行的集成策略，提高集成学习选取最优分类器子集效率，可以有效地减少模型的训练时间．实验结果表明，该算法较传统方法在多项指标上都有着一定的提升．

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面向单调分类的简洁单调TSK模糊系统

崔　晨，邓赵红*，王士同

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 124.

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Takagi－Sugeno－Kang(TSK)模糊系统的一致逼近能力和可解释性使其可以直观高效地描述复杂的非线性不确定系统，可以有效地应用于模式分类．然而，对于单调分类任务，现有的模糊分类算法并没有考虑单调数据存在的有序关系，因此这些算法对于单调分类任务在模型的复杂度和分类性能方面有待改进．针对此问题，提出了面向单调分类的简洁单调TSK模糊系统建模方法(Concise Monotonic TSK Fuzzy System for Monotonic Classification，CM－TSK－FS)，引入有序互信息进行单调特征选择，然后利用抽取的特征来训练TSK模糊系统进行分类识别．该方法有如下优点：(1)由于对单调数据进行了特征选择，新方法降低了TSK模糊系统规则的复杂性，因而得到的模糊系统更加简洁；(2)由于在特征抽取时考虑了单调数据的特征值和决策值之间的单调性，使得训练的模型的分类性能也有了一定程度的提高．在多个单调数据集上进行了实验验证，实验结果表明：面向单调分类的简洁单调TSK模糊系统在处理单调数据集时，通过选取重要的单调数据特征，不仅可以降低其模型的复杂性，还可以提高分类精度．

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结合引领策略的MMC求解最大约束满足问题

赵双梅1，2，崔佳旭1，2，张永刚1，2*

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 134.

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约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem，CSP)是人工智能的一个重要研究方向，相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解．但实际应用中，很多问题往往不存在满足所有约束的解，即呈现为过度约束．MaxCSP是处理过度约束一个简单而有效的框架，它的思想是求出满足尽可能多约束的解，其本质是约束优化问题．受元启发式算法在求解连续约束优化问题方面大量成功案例的启发，基于新近提出的作曲家算法(Method of Musical Composition，MMC)求解MaxCSP，在标准MMC算法的基础上引入引领策略，并将其离散化，以求解MaxCSP.最后，在广为流行的MaxCSP测试问题实例集上进行了求解测试并与改进的教与学(Teaching－learning－based Optimization，TLBO)算法和差分进化(Differential Evolution，DE)算法进行比较．实验结果表明，改进的算法无论对于求解可满足MaxCSP还是不可满足MaxCSP，都具有明显的优势．

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序贯三支决策的代价敏感分类方法

方　宇1，闵　帆1*，刘忠慧1，杨　新2

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 148.

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序贯三支决策体现了信息粒化和代价敏感学习的优势，其中信息粒化是人类认知和决策执行的基础，代价则是信息处理涉及的重要因素．提出针对代价敏感学习的序贯三支决策模型．首先，对信息粒化和决策代价之间的关系进行了定义和描述；然后，从序决策过程的视角，利用不同粒度层次的代价矩阵构建了代价函数；最后，为平衡决策结果代价和决策过程代价，提出了两个优化问题，并从理论上阐述了其意义，从实验结果分析上验证了算法的有效性，体现了序贯三支决策在代价敏感分类问题上的优势．

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具有掩盖图像的像素不扩展的(2，2)视觉密码方案

王洪君*，赵腾飞，尚大龙，王大东

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 157.

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视觉密码是一种新的对秘密图像进行加密的技术，其解密过程只需要人的视觉系统就能完成．分享秘密图像被加密成n幅分享图像，任意k张分享图像的叠加通过人的视觉就可以看到秘密图像信息，而少于k幅图像的叠加则无法得到秘密图像的任何信息．传统视觉密码方案的分享图像大小比原秘密图像大，并且分享图像无意义．为了解决上述问题，对现有视觉密码像素不扩展方案进行研究，给出一种具有掩盖图像的像素不扩展的(2，2)视觉密码方案，用两幅掩盖图像分别对产生的两幅分享图像进行伪装，使得分享图像有意义，分享图像的叠加可以恢复秘密图像．在对秘密图像进行分享的过程中，每次以一个2×2的像素块作为输入，相应地产生一个同样大小的子像素块作为输出，使得分享图像和秘密图像具有相同的大小．通过实验对所给方案进行了验证，结果证明所给方案的分享图像无像素扩展并且有意义，恢复的秘密图像清晰，证明了所给方案的有效性．

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基于ArcGIS Geodatabase的浙江良渚古城遗址空间数据库的设计与实现

金　鑫1，董少春1*，王晓琪2，王宁远3，陈明辉3，姬　翔3，徐士进1，陆　婧4

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 163.

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浙江良渚地区的考古研究工作已开展了八十余年，海量考古数据的存储与管理经历了从文件系统向传统关系型数据库再向空间数据库发展的过程．文件系统和传统关系型数据库在存储和管理考古数据上存在着一定的限制，尤其是不能够充分体现考古数据的空间关系，限制了考古空间分析工作的展开．而空间数据库不仅具有普通数据库存储和管理数据的性质，其特性更在于存储空间图形数据、属性数据并建立起二者之间的联系，从而能够将考古发现与其自身地理空间位置、环境紧密结合，为从空间层面进行区域性和综合性的考古分析提供技术支撑，实现向景观考古分析的迈进．基于ArcGIS Geodatabase设计并实现了良渚古城遗址空间数据库，完成了良渚古城数字化地图的矢量化，并综合考古发掘和研究成果，对不同空间实体进行了属性设计，使得各类已发掘的重要遗址、遗迹的空间位置及其文化背景和相互联系能够在地图上直观地表现出来．这一遗址空间数据库不仅实现了空间数据和属性数据的一体化存储、浏览、查询与管理等基础功能，还提供了考古专题地图的动态制作、考古遗址的空间分析等功能，为区域环境考古、景观考古等提供新的研究思路和有力支撑．

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针铁矿与石膏联合制约脱卤功能菌对2，4－二氯苯酚的厌氧转化

孔殿超，周跃飞*，陈天虎，王　进，李　碧

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 176.

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以针铁矿(goethite，Gt)作为铁氧化物矿物代表、石膏(gypsum，Gp)作为硫酸盐矿物的代表，考察两种矿物添加比例不同对2，4－二氯苯酚(2，4－dichlorophenol，2，4－DCP)厌氧微生物转化的影响．结果表明，两种矿物对2，4－DCP几乎没有吸附作用，反应体系中仅发生2，4－DCP向4－氯苯酚(4－chlorophenol，4－CP)的转化；在无外加碳源条件下，所有添加Gt和Gp的实验中2，4－DCP的降解均受到强烈抑制，并且抑制效果与Gt和Gp的比例无关；添加乙酸钠条件下，矿物对2，4－DCP降解的抑制作用与Gt/Gp比值有关，随着Gt/Gp的减小，2，4－DCP的降解速率逐渐下降，降解率逐渐降低．分析认为Gp溶解释放的SO2－4抑制了2，4－DCP的降解，机制为：(1)与脱卤功能菌竞争有机底物；(2)营造不利于脱卤功能菌生长的氧化还原及S2－条件．添加Gt后S2－部分以铁硫化物的形式被固定，同时氧化还原电位上升，脱卤功能菌的生长条件得到改善．研究认为，自然条件下Gp对卤代酚类有机污染物的厌氧微生物转化有潜在抑制作用，铁氧化物可在一定程度上缓解该作用．

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兰州窦家山典型坡面土壤水分、有机质含量及抗蚀性相关关系研究

高鑫宇1，2，曾献奎1*，吴吉春1，苏辉东3，杜东东2，张兆丰2，金晓蕊2

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 185.

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通过取样实验和数据分析，研究了窦家山典型坡面五种不同植被类型下的土壤含水量和土壤有机质含量变化规律以及其与土壤抗蚀性之间的关系，为窦家山及兰州地区的水土流失防治提供参考措施．研究发现，在相同的土壤剖面深度和坡位条件下，不同植被类型土壤含水量大小顺序为银白杨>侧柏>柽柳>白沙蒿>醉马草，土壤有机质含量与含水量呈现负相关；相同条件下，不同植被类型有机质含量大小顺序为醉马草>白沙蒿>柽柳>侧柏>银白杨，不同植被类型有机质含量与大于0.25 mm的水稳性团聚体含量均呈正相关关系；水稳性土壤团聚体含量大小顺序与有机质含量大小顺序相一致．大于0.25 mm粒级水稳性团聚体含量越高，土壤抗蚀性越强，即水土流失量越少．从而有机质含量越高，土壤抗蚀性越好．结果表明，醉马草或白沙蒿的种植有利于窦家山的水土保持工作．

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重金属和溴代阻燃剂复合污染对小白菜的生物效应

陆雅婕，吴　笛，尹　颖*，郭红岩

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 196.

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土壤重金属和有机污染物复合污染是当前面临的重要环境问题．采集野外老化多年的污染土壤，利用室内盆栽实验，研究了重金属(Cd，Cu)和溴代阻燃剂(四溴双酚A、十溴联苯醚)单一及复合污染对小白菜的毒性效应．结果表明，单一重金属Cd和Cu胁迫下，小白菜生物量分别显著降低了约9.2%和9.0%，叶绿素含量下降，且诱导产生超氧自由基并引起脂质过氧化．单一四溴双酚A和十溴联苯醚未对小白菜产生显著的毒性效应．与单一重金属污染相比，四溴双酚A和Cd，Cu复合污染后，抑制了Cd和Cu在小白菜茎叶中的累积，叶片中重金属的富集系数分别降低25.5%和15.9%，生物量增加9.3%和14.6%，叶绿素含量上升，MDA(malondialdehyde)降低，四溴双酚A和重金属Cd，Cu产生拮抗效应；而十溴联苯醚对重金属植物体内富集、植物生长等无显著影响，但减弱了重金属导致的脂质过氧化．

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聚环氧离子液体型聚氨酯膜渗透汽化分离丁醇水溶液的研究

王伟平，郑　植，李　磊*

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 205.

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将离子液体聚合物复合膜用于渗透汽化分离，在提高基膜的分离选择性的同时，解决支撑液膜中离子液体存在易流失的问题．首先通过聚环氧氯丙烷(PECH)与甲基咪唑的季铵化反应，合成端羟基聚(1－甲基咪唑－3)甲基乙氧基氟磷酸盐(PEIL1)与端羟基聚(1－甲基咪唑－3)甲基乙氧基(三氟甲基磺酰胺)盐(PEIL2)两种离子液体，接着用端羟基聚丁二烯(HTPB)与合成的离子液体预聚体反应，4，4′－二苯基甲烷二异氰酸酯(MDI)扩链剂扩链，制备聚环氧离子液体型聚氨酯复合膜PEIL1－PU与PEIL2－PU.此外，系统研究了复合膜对丁醇水溶液的分离性能以及长时间分离的稳定性．实验表明，两种复合膜的渗透通量较普通聚氨酯膜略有下降，但分离因子升高，并且在长时间的分离实验中保持良好的稳定性．

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锌(Ⅱ)－甘氨酸－水三元配合物结构和性质的理论研究

孟祥军*，石　瑾，赵红丽，李亚文

南京大学学报(自然科学版). 2018, 54(1): 212.

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采用CCSD//M06/6－31＋＋G**理论方法系统研究了三元配合物[Zn(Glym)(H2O)n]2＋的结构和性质．气相模型下得到的结果为：(1)1个O，O双啮型两性甘氨酸分子比1个N，O双啮型中性甘氨酸分子的配位能力强9.7 kJ·mol－1，比2个水分子强55.0 kJ·mol－1；(2)O，O双啮型两性甘氨酸优先与Zn2＋配位，结合能为－810.4 kJ·mol－1；增加的前2个水分子与Zn2＋直接配位最稳定；第3个水分子则插入到甘氨酸O原子和Zn2＋之间得到最稳定结构；然后第4和第5个水分子继续和Zn2＋配位．液相模型下的构型结构与气相结果近似，能量次序与气相结果相同．

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