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991.
硅表面十六烯薄膜的制备与表征 总被引:2,自引:0,他引:2
利用机械与化学结合的方法实现了硅基底上的可控自组装(“割草种花”思想),为纳米尺度结构的构筑提供了一定的实验基础.基于金刚石刀具切削的自组装加工技术,在氢终止的硅表面上制备了十六烯自纽装单分子膜,并利用原子力显微镜(AFM)和X射线光电子能谱(XPS)对自组装膜进行了检测和表征,证明这种方法能够方便快捷地实现硅基底上的可控自组装;并用AFM检测了十六烯薄膜的黏着力,分析了可能导致其变化的原因,根据黏着力的变化也说明切削区域生成了自组装膜。 相似文献
992.
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994.
采用机械合金化方法,用行星式高能球磨机对Ti基合金中的Ti-xMg(x=4,9,15,24%(原子分数))二元合金系统进行机械合金化研究,用X射线衍射分析球磨的合金粉末结构,并用扫描电子显微镜分析样品的形貌和粒度,结果表明:用机械合金化方法可使Ti和Mg产生固溶体,从XRD分析表明,经过48h球磨的Ti-xMg合金中都未发现Mg的衍射峰,Mg加入到Ti合金中,加宽和分散了Ti衍射峰,并且随着Mg含量的增加Ti峰加宽.在Ti峰变宽的基础上,发现平均有效晶粒尺寸为10-20nm,达到了纳米量级;从扫描电镜的形貌结构可见粉末颗粒很细,但聚集成团. 相似文献
995.
996.
997.
998.
999.
基于有监督的核局部线性嵌入的面部表情识别 总被引:1,自引:0,他引:1
流形学习方法可以有效的发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简,近年来越来越受到生物特征识别和认知科学领域的研究者的重视。但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,而且流形学习方法大多没有明晰的投影矩阵,很难直接对新样本进行维数约简。针对这两个问题,本文提出一种新的有监督的核局部线性嵌入算法(supervised kernel local linear embedding,SKLLE),并将算法应用于面部表情识别。该算法通过非线性核映射将人脸图像样本投影到高维核空间,然后将人脸图像局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效的结合进行维数约简,提取低维鉴别流形特征用于表情分类。SKLLE算法不仅能发现嵌入于高维人脸图像空间的低维表情子流形,而且增强了局部类间的联系,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高面部表情识别的性能。 相似文献
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