水热法制备稀土元素掺杂二氧化锡及其对乙醇气敏性能

利用水热法制备了SnO2粉末及掺杂不同稀土离子的SnO2粉末. 通过XRD和气敏测试仪对其结构和性能进行了表征和测试. 结果表明,所制备的SnO2粉末呈四方金红石结构,稀土离子的掺入并没有改变SnO2的晶体结构,也无新晶相的出现. 掺杂镧的SnO2样品(SnO2:La)对乙醇有较高的气敏性. 分析了气敏机理. SnO2:La的灵敏度随着乙醇浓度的增加而增加,随温度的升高呈现波动状,且当温度在250℃时,SnO2:La对1.00′10-4乙醇的灵敏度最大,可达到101.1. 在此条件下其响应时间和恢复时间约为5 s.     

溶胶-凝胶法制备掺杂稀土元素二氧化钛及其气敏性能

采用溶胶凝胶法制备了TiO2粉末和掺杂不同稀土离子的TiO2粉末,并通过XRD对制备的样品结构进行了表征,结果表明,制备的TiO2粉末为锐钛矿结构;稀土离子的掺杂抑制了TiO2晶粒生长.其次通过气敏测试仪测试所制备的样品对甲醛、甲苯和丙酮的气敏性,结果表明,掺杂铈的TiO2(TiO2:Ce)对3种气体均具有较高的灵敏性和选择性,可能是由于Ce的掺杂增强了TiO2表面对氧的吸附能力所致.通过TEM分析TiO2:Ce粉末的形貌为粒径约5～12nm的颗粒.     

以业务单据为中心的业务流程模型聚类及相似性查询方法

针对已有模型查询机制的查询效率和查准率低下的问题,提出一种以业务单据为中心的业务流程模型相似性查询方法.首先利用聚类技术,综合流程中关键业务单据相似、流程模型结构相似和流程行为相似三个层面对流程模型进行预处理,降低模型查询空间,提高检索效率.在查询过程中,该方法不仅考虑了流程模型的结构和行为,也考虑了流程中的核心业务数据,在保证查全率的前提下进一步提高了查准率.通过实验验证了该方法的有效性.     

化学气相沉积反应中金属-碳协同催化碳纳米管生长的理论和实验证据

从理论和实验角度研究了金属-碳协同催化的化学气相沉积反应中碳纳米管的成核和生长过程.结果表明:多壁碳纳米管的成核和生长不仅受金属的催化作用,碳核一旦形成也会促进碳纳米管向轴向和径向的生长.金属催化剂颗粒仅仅在促进最内层碳核的形成及生长,碳原子向有序的石墨结构转化有催化作用.多壁碳纳米管和单壁碳纳米管形成的本质区别在于是否存在碳的自催化作用.     

基于核方法的光谱角制图模型及其在高光谱图像分割中的应用

在分析传统光谱角制图方法的几何属性和相似性度量特点的基础上，提出一种新的光谱相似性度量方法。该方法首先利用非线性变换将原始光谱向量变换到一个新的特征空间。其次，在特征空间中，利用协方差矩阵的非零特征向量构造了一组正交基，并将变换后的光谱向量投影到特征空间中的正交基上。高光谱图像分割实验结果表明该方法在光谱相似性度量上优于传统的光谱角制图方法。     

爆炸辅助气相沉积法合成介孔氮杂碳纳米颗粒

以吡咯作为原料,采用爆炸辅助的化学气相沉积法,成功地合成了氮杂介孔碳纳米颗粒.颗粒尺寸为30～70hm,含有直径为2～4nm的介孔,氮掺杂量为8.81%(at).在此过程中,爆炸反应产生的热能将吡咯分解成碳氮原子簇,这些原子簇在动力学驱动下组装成纳米颗粒.爆炸产生的高能氧化性气体与颗粒上缺陷处的碳原子反应形成孔,体系独特的高温环境有利于对碳纳米颗粒进行有效的结构性氮掺杂,并形成较好的晶化结构.     

基于对流扩散方程的水质预测模型研究

为了实现河流水质的细粒度监测,以对流扩散方程为基础,构建细小水段的水质关系模型,在空间维度上对流域水质进行预测。首先,求解一维对流扩散方程的显示差分解、隐式差分解和解析解（也叫精确解）,构建出以一定的时间步长和空间步长为单位的细小水段水质关系模型,并对这些方法的精度进行验证。然后,依据木兰溪的实际水文情况,以某段为例,按照构建的对流扩散水质预测模型,求解该河段中某时刻各个节点的污染物浓度,实现该河段水质的细粒度预测,通过该应用验证隐式差分法具有较高的精度,使用隐式差分法进行空间维度预测具有一定可行性。     

新型矿用字符叠加器的设计

通过用字符叠加器芯片μPD6453设计了一种新型的字符叠加器,介绍了其硬件电路设计和软件设计,该系统巳成功应用于煤矿监测监控系统中,具有显示字符稳定、可靠性高、实用性强等优点.     

k-匿名隐私保护模型中k值的优化选择算法

k-匿名隐私保护模型中,k取值同时影响着k-匿名表的隐私保护程度和数据质量,因此,如何选择k值以达到隐私保护和数据质量的共赢具有重要意义.在对k取值和隐私保护、数据质量关系分析和证明的基础上,根据不同情况下的k-匿名表隐私泄露概率公式,对满足隐私保护要求的k取值范围进行了分析;根据k-匿名表的数据质量公式对满足数据质量要求的k取值范围进行了分析.根据满足隐私保护和数据质量要求的k取值之间的关系,给出了k值的优化选择算法.     

基于Artifact快照序列的行为一致性检测方法

Artifact行为的一致性检测,是在流程建模、运行之后亟待解决的关键问题之一.针对现有一致性检测技术忽略数据操作方面检测的问题,提出了一种基于Artifact快照序列的行为一致性检测方法.首先,利用全序Artifact快照序列定义了Artifact的行为模式,该行为模式不仅体现了服务的运行轨迹,也描述出了Artifact数据属性赋值的状态变化;然后,将Artifact行为一致性检测问题转换为语言可判定问题,证明了该问题是一个可判定问题,该过程中,设计一台判定该语言的图灵机作为一致性验证模型,该模型不仅检测了Artifact生命周期中服务路径的一致性,同时也检测了生命周期中Artifact属性赋值的正确性;进一步地,利用服务-快照关联矩阵的等价转换,给出了行为一致性量化指标中确切度的精确计算方法;最后,通过实例分析及实验对所提出的方法进行了验证.