Ionic liquids as electrolytes

Salts having a low melting point are liquid at room temperature, or even below, and form a new class of liquids usually called room temperature ionic liquids (RTIL). Information about RTILs can be found in the literature with such key words as: room temperature molten salt, low-temperature molten salt, ambient-temperature molten salt, liquid organic salt or simply ionic liquid. Their physicochemical properties are the same as high temperature ionic liquids, but the practical aspects of their maintenance or handling are different enough to merit a distinction. The class of ionic liquids, based on tetraalkylammonium cation and chloroaluminate anion, has been extensively studied since late 1970s of the XX century, following the works of Osteryoung. Systematic research on the application of chloroaluminate ionic liquids as solvents was performed in 1980s. However, ionic liquids based on aluminium halides are moisture sensitive. During the last decade an increasing number of new ionic liquids have been prepared and used as solvents. The general aim of this paper was to review the physical and chemical properties of RTILs from the point of view of their possible application as electrolytes in electrochemical processes and devices. The following points are discussed: melting and freezing, conductivity, viscosity, temperature dependence of conductivity, transport and transference numbers, electrochemical stability, possible application in aluminium electroplating, lithium batteries and in electrochemical capacitors.     

基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数, 通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值, 并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值, 根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。     

基于D-S证据理论的XML文档潜在信息获取算法

传统的XML文档检索方法主要是基于关键词匹配的检索,忽略了关键词的语义信息和蕴涵于信息组合中的潜在信息。针对上述问题,提出了基于D-S证据理论的XML文档潜在信息的获取算法。该算法通过引入本体定义了概念间的语义关系和信息的组合方式,提出了基于D-S证据理论的检索模型和指标权重的计算方法,并结合似然函数设计了一个动态的阈值,有效地消除语义匹配过程中存在的不确定性,解决了信息组合中潜在信息的获取问题。此外,还将该算法应用于电子政务领域个人和企业敏感信息的检测中,实验证明了该算法比传统的方法有着更高的查准率和查全率。     

Stability analysis of shallow tunnels subjected to seepage with strength reduction theory

Based on strength reduction theory, the stability numbers of shallow tunnels were investigated within the framework of upper and lower bound theorems of limit analysis. Stability solutions taking into account of water seepage were presented and compared with those without considering seepage. The comparisons indicate that the maximum difference does not exceed 3.7%, which proves the present method credible. The results show that stability numbers of shallow tunnels considering seepage are much less than those without considering seepage, and that the difference of stability numbers between considering seepage and without considering seepage increase with increasing the depth ratio. The stability numbers decrease with increasing permeability coefficient and groundwater depth. Seepage has significant effects on the stability numbers of shallow tunnels.     

同分布PA序列部分和之和的弱大数定律

本文主要研究了同分布PA序列{Xn}的部分和之和Tn的弱大数定律,与I.I.D序列以及NA序列部分和之和的弱大数定律形成对照,从而进一步完善了PA序列的大数定律理论.     

太阳能相变储热系统对木材干燥速率的影响

针对木材太阳能干燥间歇性的不足,在原有太阳能干燥装置的基础上,增设了多管道叉排石蜡相变储热系统,并在小型试验台上模拟了木材太阳能干燥过程。试验研究表明:该干燥装置中储热系统供风温度对木材干燥速率的影响最大,干燥速率随着供风温度的升高而增加,最大的差值达到0.29%/h。;其次是循环风速,随着循环风速的提高干燥速率先增大后减小,在风速为1.5 m/s时的干燥速率最高,为1.0%/h;而石蜡管的管排数对干燥速率几乎没有影响,不同管排数下最大的差值为0.05%/h。此装置最优的干燥条件为:石蜡管管排为9排,循环风速为1.5 m/s,供风温度为65℃,此条件下干燥速率可达1.06%/h。上述研究结果可为木材太阳能干燥设备储热系统的研发提供参考。     

校园隐性文化建设问题探究

校园隐性文化建设是校园文化建设的要害和难点,它通过校园环境渗透到师生的思想之中,影响着他们的行为。在进行校园隐性文化研究中,首先要探讨校园隐性文化建设的基本条件,才能寻求到研究对策,顺利开展校园隐性文化建设,进而营造一个良好的校园文化。     

关于数列收敛的又一判定定理

对已有的数列收敛的判定定理进行扩充,从而更加丰富读者的知识面,为读者学习和研究多提供一份材料.通过对这个定理进行严格的证明,并在局部证明过程中运用两种方法.从而得到所要证明的定理.     

结合稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价

目的 图像的模糊度评价是客观图像质量评价的一种,主要用来衡量图像信号经过成像系统或处理算法后的降质程度,其在图像获取、传输、分析以及图像处理系统或算法评价等领域有着广泛的应用。针对目前图像模糊度评价方法没有考虑人类视觉系统的无监督学习和层次化特征提取的特性,本文将图像稀疏表示和利用概率潜在语义提取图像主题相结合,提出基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价算法。方法 该算法在图像稀疏表示的基础上,通过概率潜在语义方法分别提取清晰训练图像和待测图像的主题,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据。主要过程分为3个阶段:词典构建阶段、训练学习阶段和模糊度评价阶段。词典构建阶段的目的是通过样本学习获得图像稀疏表示的词典;训练学习阶段的目的是采用概率潜在语义的方法获得训练图像的平均主题;模糊度评价阶段的目的是通过待测图像的潜在主题与训练图像的平均潜在主题的相关系数来计算图像的模糊程度。结果 在仿真图和公共测试数据库上与典型算法的比较实验表明:本文算法在单调性、抗噪性以及视频质量专家组制定的5个评价指标上都取得了较好的效果,其中Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.995 6和0.993 4。结论 本文根据人类视觉系统具有无监督学习和层次化特征提取的特点,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据,提出了一种新的基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价方法。实验结果表明该方法能够对图像的模糊度进行较准确的评价,并且结果与人的主观评价结果一致。     

一种面向Mashup应用的API推荐方法

在动态变化的网络环境下,来自组合服务或Mashup的服务可能不可用或失效。此外,随着越来越多的服务在互联网上,用户很难找到他们想要的服务。服务聚类是辅助服务发现的一种重要方法,但是已有的服务发现方法没有考虑服务本身的规格(Specs)信息。针对上述问题,提出了一种面向Mashup应用的API推荐方法,通过LDA主题聚类对API描述信息进行聚类,通过Word2Vec以及相似度计算从功能相似性的角度判断失效API所属主题类簇,在该主题类簇下通过失效API的规格信息进行进一步筛选,将失效API与筛选后的主题类簇中的API进行相似度判断,从而得到推荐API的集合。最后以ProgrammableWeb网站上的真实数据进行了实验,与传统的K-means、TF-IDF方法相比,实验结果表明该方法在一定程度上可以提高推荐结果的准确性。