Brφnsted酸性离子液体中芳烃硝化反应的研究

以Brφnsted酸性离子液体[Hmim][CF3COO](三氟乙酸根甲基咪唑盐)和[Hmim][HSO4](硫酸氢根甲基咪唑盐)作为溶剂和催化剂,硝酸铵为硝化剂,研究了烷基苯和卤苯等芳香化合物的硝化反应。在0℃到室温的硝化条件下,烷基苯和卤苯都能被硝化成一硝基化合物,收率为40%~80%。甲苯等烷基苯的硝化选择性与硝硫混酸中的硝化选择性相当;卤苯硝化的对位选择性则远高于硝硫混酸中的硝化结果。其中氯苯在18℃下反应8 h,三氟乙酸酐(TFAA)/硝酸铵为4时产物的对邻比达到6.2,而溴苯在0℃下反应8 h,TFAA/硝酸铵为5时产物的对邻比可达到14.0,并且生成的对硝基溴苯可以从反应液中析出,得到对硝基溴苯含量为98%的产物。     

自动机在家庭设备中的应用

当今社会经济的飞速发展,人们生活水平的不断提高,生活步伐的加快,对家电设备自动化的普及和完善的需要也更为迫切。智能安全必将是家庭自动化未来的发展趋势。本装置是基于自动机系统的拓展研究,利用电脑等网络通信技术控制家庭的家电设备,对于经常外出的人可以较为方便的控制家庭的家电设备,避免不必要的潜在危险,所以智能、安全、便捷的自动化家庭设备的普及势在必行。     

基于直觉模糊可能性分布的三支决策模型的研究

直觉模糊集理论和可能性理论的融合是不确定问题领域的一个研究热点。文中提出了一种基于直觉模糊可能性分布的直觉模糊可能性测度(Intuitionistic Fuzzy Probability Measurement,IFPM),并在此基础上构建了三支决策模型。首先,定义了直觉模糊决策空间及该空间上的直觉模糊可能性分布,并对其性质进行了证明,给出了论域对象的隶属度和非隶属度可能性均值的计算方法。然后,讨论了论域对象的隶属度和非隶属度可能性均值与决策阈值的关系,分析了它们之间的概率分布情况。根据概率分布－可能性分布的转换关系,给出决策规则和三支决策模型,提出了一种基于直觉模糊可能性分布的IFPM决策风险计算方法。最后,考虑论域中对象的增减变化引起的IFPM变化,给出对应公式并对动态决策过程进行分析,同时通过实例验证了该模型的有效性。     

BrФnsted酸性离子液体中芳烃硝化反应的研究

以BrФnsted酸性离子液体[Hmim][CF3COO]（三氟乙酸根甲基眯唑盐）和[Hmim][HSO4]（硫酸氢根甲基咪唑盐）作为溶剂和催化剂，硝酸铵为硝化剂，研究了烷基苯和卤苯等芳香化合物的硝化反应。在0℃到室温的硝化条件下，烷基苯和卤苯都能被硝化成-硝基化合物，收率为40％-80％。甲苯等烷基苯的硝化选择性与硝硫混酸中的硝化选择性相当；卤苯硝化的对位选择性则远高于硝硫混酸中的硝化结果。其中氯苯在18℃下反应8h，三氟乙酸酐（TFAA）／硝酸铵为4时产物的对邻比达到6．2，而溴苯在0℃下反应8h，TFAA／硝酸铵为5时产物的对邻比可达到14．0，并且生成的对硝基溴苯可以从反应液中析出，得到对硝基溴苯含量为98％的产物。     

加权支持域硬件友好型立体匹配技术

为了准确获取实际场景中的深度信息,本文通过引入空间距离权重,提出了同时考虑局部区域相似度和接近度的加权支持域立体匹配方法。首先,对输入图像进行滤波,去除图像中的噪声,并通过Mini-Census变换求取Hamming距离。然后,建立加权支持域,求取代价累积;进而通过winner-take-all方法求取最小匹配代价和原始视差图。最后,对原始视差图进行细化处理,得到优化的视差图,并反演出空间的深度分布。实验结果表明,利用该算法在不同光照、不同场景下均能够正确地产生视差图;对标准数据库图片进行处理时,平均错误率仅为6.77%。该算法有效地降低了计算复杂度,具有计算精度高、适应性强、鲁棒性好、便于硬件实现等特点,可为高精度实时立体匹配专用处理硬件的设计和实现提供基础。     

一种新的基于粒度重要度的三支决策模型

粒度重要度是多粒度粗糙集中的一项重要研究内容。针对现有粒度重要度只考虑单个粒度对决策的直接影响而忽略了其他粒度对决策综合影响的问题,结合多粒度粗糙集近似质量的概念,通过研究粒度重要度的构造方法,提出了一种新的多粒度间的粒度重要度的计算方法,并给出了基于该方法的粒度约简算法。同时,为减少冗余决策信息,将约简集与三支决策理论相结合,构建了基于粒度重要度的三支决策模型,给出了决策规则。最后通过实例证明,新的粒度约简算法可以获得具有更高区分度的数据,且缩小了延迟域范围,使最终决策更合理。     

基于优势关系的程度粗糙直觉模糊集模型研究

针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小/最大隶属度与非隶属度,而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题,从程度粗糙集的角度对其进行了分析研究。首先,将程度粗糙集引入到经典粗糙直觉模糊集模型中,定义了μ′(y)和ν′(y),将其与最小/最大之间的隶属度与非隶属度的值比较。然后,构建新的下、上近似,提出四个模型,即基于优势关系的Ⅰ型、Ⅱ型程度粗糙直觉模糊集模型和基于优势关系的Ⅰ型、Ⅱ型双论域程度粗糙直觉模糊集模型,讨论这些模型的相关性质。这些模型的边界域缩小了,也降低了模糊熵值。最后,通过实例验证了模型的有效性。