改性多孔硅藻土涂料的制备及其性能研究

采用将改性后的多孔硅藻土替代部分白炭黑和石英砂尾矿,按分别占填料质量比为25％、30％、35％的比例加入填料中,再与其他填料一起添加到苯丙乳液中制取能够吸附甲醛的多孔硅藻土涂料,并对改性硅藻土涂料的吸附甲醛性能、耐水性、耐碱性、耐洗刷性进行了检测,试验结果表明:每平米涂板对1.0 mg/m3的甲醛溶液吸附效率达到50.9％,耐水性:放置96 h无异常,耐碱性:放置60 h无异常,耐洗刷性:4500次无异常,其耐水性、耐碱性、耐洗刷性能均达到或优于GB/T 9755—2014中优等品涂料的要求.     

基于图过滤框架对图卷积滤波器灵活性的研究

图卷积神经网络通过特征传播,学习卷积核,实现图卷积,它的核心在于卷积算子的构建。在应用具体的图数据时,卷积核的适用性往往因应用场景的不同而受到限制。本文从图过滤的角度看待卷积核,在图过滤框架下,视结点的数据特征为图信号,应用低通滤波器对其进行平滑处理,将提取的平滑图信号放在拓扑图上进行谱域中的卷积。在此过程中,局部的图结构信息将被整合进结点的相似度表征中以完成图嵌入学习。为了提高图形滤波器的灵活性,实现更精细的设计,在原有模型的基础上,本文引入新的平移参数,从而在不增加神经网络的可训练权重数量的情况下,也可以轻松控制滤波器的平滑力度以满足各种场景的滤波需求,其作用机理则是控制频率响应函数的水平位移。通过在3个引文网络和1个知识图谱上设置多种参数值执行图嵌入学习的任务,本文验证了引入平衡参数的有效性,并从图划分的角度对此提出了更为全面的见解。