稻壳制备白炭黑

以稻壳、氢氧化钠、硫酸和盐酸为原料合成了白炭黑，考察了合成方法、反应温度、加料方式等因素对样品质量的影响，确定了适宜的合成工艺条件。     

高分子材料与工程专业基础实验的改革与实践

介绍了吉林化工学院高分子材料与工程专业基础实验的改革思路、改革方案与实施过程,讨论了如何利用现有的实验条件,进行专业基础实验改革。     

材料科学与工程专业实验教学体系的建设与思考

针对材料科学与工程专业人才培养模式及专业特点,面向应用型的专业培养方案,在培养学生综合实践能力和创新意识等方面分层次设计了具体的专业实验,建设了完整的材料科学与工程专业实验教学体系。     

废稻壳制白炭黑工艺研究

以废稻壳、氢氧化钠、硫酸和盐酸为原料合成白炭黑.考查了合成方法、反应温度、加料方式等因素对产品质量的影响,确定了适宜的合成工艺条件.     

1连续法合成N-(3-戊基)-3,4-二甲基苯胺工艺研究

N-(3-戊基)-3,4-二甲基苯胺是除草剂二甲戊乐灵的中间体.以3,4-二甲基苯胺和3-戊酮为原料,采用连续工艺催化加氢合成N-(3-戊基)-3,4-二甲基苯胺.对连续法合成工艺进行了探索,制备了过渡金属负载催化剂,对催化剂活性进行了考察.结果表明,连续法合成戊胺工艺路线可行,催化剂取得较好的催化效果,转化率达90.39％,选择性79.00％,戊胺收率71.40％.     

高光谱图像深度模糊核聚类的洋底锰结核识别

目的 海洋资源调查是海洋科学研究的重要组成部分，对于开发利用海洋资源、保护海洋环境有重要意义。将深海高光谱图像用于调查洋底锰结核资源，相比传统图像方法信息更为全面，识别更为准确。但是高光谱方法中用于有监督分类识别的分类器需要人工标定的标签，这在深海环境中是较为困难的。针对这一局限性，本文提出了一种融合深度网络与模糊核聚类的深度模糊核聚类（deep kernel fuzzy C-means，DKFCM）算法，实现对洋底锰结核高光谱图像的无监督聚类。方法 DKFCM由随机深度卷积网络（Rdnet）及改进的模糊核聚类算法两大模块组成。Rdnet通过降维、随机图块卷积及非线性激活操作的循环，实现对高光谱图像浅层及深层特征的提取，融合这两类特征作为后续聚类识别的输入。改进的模糊核聚类算法先用欧氏距离计算初始聚类中心，再用模糊核聚类的方法以实现海洋资源的准确分类。结果 实验结果表明，DKFCM无监督聚类能有效聚类洋底资源，对锰结核的聚类准确率达到76.59%，相比单用K-means聚类提高了20.99%，相比经Rdnet提取特征后再用K-means聚类提高了13.76%，对比实验表明DKFCM算法在无标签数据的情况下也能达到良好的准确率。结论 本文所提的高光谱深度模糊核聚类方法，实现了深海锰结核的无监督聚类，可以用于海洋资源量的评估。     

基于产学研合作教育的工业工程人才培养研究

针对工业工程人才培养这一问题,通过对产学研结合在工业工程教育中的重要性和必要性的分析,研究了新形势下工业工程产学研合作教育人才培养的方案、途径、模式及质量保证机制等问题。经过系统的研究与教学实践,取得了满意的效果。     

基于触觉传感器的工件形状识别

介绍了一种利用阵列触觉传感器实现工件形状识别的新方法.该方法针对传感器采集的触觉图像的特殊性,在信号的预处理中采用Hopfield神经网络解决断线、畸变等问题.并以矩描绘子作为特征判别的主要依据,采用模板匹配法实现了工件形状的正确识别.     

基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估

提出了一种基于多元经验模态分解（Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD）的多元多尺度熵（Multivarite Multiscale Entropy,MMSE）特征提取方法分析多模态信号,进行人体静态平衡能力评估.首先,采集人体多模态信号,采用多元经验模态分解对多通道信号进行自适应分解,得到一系列多元固有模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMFs）,依据T检验和相关系数从中选取最佳的IMF分量进行信号重构;然后,采用多元多尺度熵算法提取特征,用K-均值与支持向量机对比本文特征提取方法与两种传统特征提取方法在处理人体静态平衡能力评估问题时分类效果,并分析两种分类器的人体静态平衡能力评估效果;最后,得出本文最优的特征为基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征,最优的分类方法为支持向量机.     

走适合自己的专业基础实验改革之路

介绍了吉林化工学院高分子材料与工程专业基础实验的改革思路、改革方案与实施过程,讨论了如何利用现有的实验条件,进行适合自己的专业基础实验改革。