Vo(acac)_2在Y-型分子筛上固载化的变温ESR波谱研究

固载在Y-型分子筛上VO~(2+)的多种变温ESR波谱已被报道。在较低的温度下,ESR谱由各向异性谱和各向同性谱组成,随着温度的增加,各向同性谱渐渐转变为各向异性谱,这被解释为主要是结构(Ⅰ)转变为结构(Ⅱ)。并计算了结构(Ⅱ)的△E。     

基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法

在水华防治工作中,水华预测一直都是1个难点,由于藻类水华整个生成过程各阶段的变化机理不尽相同,现有预测方法采用某1个模型对水华生成的全过程进行建模预测并不合理。因此本文针对水华生成过程中持续时间最长且变化规律明显的藻类生长阶段,采用多元时序分析技术,通过对藻类生长阶段中的多特征因素时序建模分析,以影响和表征藻类生长的特征因素作为模型输入和输出,考虑藻类生长阶段的趋势性、周期性、随机性变化规律,建立多元混合时序模型,并结合灰色理论思想,改进模型预测算法,从而提出基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法,以实现对包含影响因素在内的特征因素变化特性的全面描述和预测以及对模型预测精度的进一步提高。采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小。     

基于Bagging集成学习的水华预测方法研究

随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。     

氨催化分解制备无COx的氢气催化剂研究进展

介绍了国内外氨催化分解催化剂的研究进展,评述了理想的活性组分、载体和助剂及其具有的一些规律;总结了氨催化分解的反应机理、氨催化分解的动力学模型,认为氨N—H断裂和催化剂表面吸附的氮原子的再结合是氨催化分解的速率控制步骤;讨论了该催化剂体系的改进途径。     

热塑性木塑复合材料研究进展

热塑性木塑复合材料（WPC）是一种兼有木材的力学性能和热塑性塑料易加工的新型材料。阐述木塑复合材料国内外最新研究进展和应用前景。指出热塑性木塑复合材料作为一种新型环保材料，具有广阔的应用前景。     

基于改进的投影寻踪-云模型的农业灌溉水质综合评价

提出基于投影寻踪函数和云模型的水质综合评价模型,选取太湖流域20个样本盐度、氯化物、氨氮、溶解性固体4类具有代表性的农业灌溉水质监测数据,在综合其投影值及隶属度基础上,计算农业灌溉水质的等级区分粒度。结果表明,投影寻踪模型计算值平均绝对误差仅为0.125 2级,达到了较好的水质评价精确度,同时利用云模型计算各个监测指标得到的最大综合确定度所属级别与经验等级一致。     

海河流域防洪应急通信系统设计

海河流域在重点蓄滞洪区、主要河道和大型水利工程枢纽采用地面数字微波、租用光纤及水利卫星等方式建成流域水利通信专网。本设计是在充分利用现有通信电路、计算机网络和防汛会商系统的基础上,将洪水现场的图像、声音、数据等信息实时传输到上级指挥部门,为领导准确、科学做出决策提供技术支持。     

基于烟草行业整合下卷烟企业信息化策略探讨

我国烟草业是在专卖体制下实行统一领导、垂直管理、垄断经营的特殊行业,并且处于行政限制的垄断状态。这种专营专卖特点决定了其信息化建设与别的行业有所不同。近年来,随着烟草行业的不断整合、重组,其企业结构和管理、业务模式在不断发生变化,变得更加复杂,烟草业务的整合必然会带动烟草的信息化建设。在这样的趋势中,我国烟草企业的信息化建设必定是其在市场经济下提高企业竞争力的有效工具。     

一种基于压缩域的实时跟踪改进算法

在基于压缩域的实时跟踪算法中,判别函数对目标外观考虑不足易造成跟踪精度较低。为此,提出一种改进的基于压缩域的实时跟踪算法。利用稀疏测量矩阵提取候选目标的低维多尺度特征,并根据在线更新的特征概率分布,采用朴素贝叶斯分类器判别目标与背景,实现粗跟踪。通过视频帧间候选目标内部区域所具有的相似性,在粗跟踪的基础上实施基于动态目标外观模型的二次跟踪,在线寻找目标的最佳跟踪位置。对多种跟踪视频库的测试结果表明,该算法在不过量增加计算负荷的情况下能有效提高跟踪精度。     

尼龙6/水滑石纳米复合材料的制备与表征

利用熔融插层复合法制备了插层型尼龙6／水滑石纳米复合材料。Ⅺ砌分析了水滑石的结构，确认成功制备出了具有典型层状结构的水滑石。利用透射电子显微镜（TEM）观察水滑石在尼龙6基体中的分散，确认制备出了插层型的纳米复合材料。对纳米复合材料的力学性能测试结果表明：加入水滑石之后，材料的屈服强度、定伸强度及拉伸模量都有明显提高，而且冲击强度基本不变。其中2号水滑石与尼龙6复合后拉伸模量与尼龙相比提高了26．8％。DSC和TGA测试结果显示，由于水滑石的存在对纳米复合材料的结晶性能和热稳定性略有影响。