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掺Rh对纳米SnO2的气敏性能的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
以无机试剂为前驱物,采用溶胶—凝胶法合成了纳米级 SnO_2,以此为基材掺入不同量 Rh 作为气敏材料制成气敏元件。测试了它们的阻温特性和气敏性能。通过比较它们对还原性气体的灵敏度和选择性,讨论了掺入 Rh 催化剂对纳米 SnO_2的阻温特性和气敏性能的影响。结果表明,纳米 SnO_2具有特征的阻温曲线。随着 Rh 催化剂掺入,不仅引起电阻增大,同时掺杂 Rh 占据表面活性位,使纳米 SnO_2对表面氧吸附时的物种类型相互转换的影响体现不出来。不过,在工作温度为300℃时。掺入0.2%Rh 催化剂使得纳米级 SnO_2对 C_2H_5OH 和 petrol、H_2的灵敏度提高了10倍以上,而且使其对 petrol 与 C_4H_(10)的选择性检测性提高了3倍以上,对 C_2H_5OH 与 CO 的选择性检测性提高2倍以上。 相似文献
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将直觉模糊集理论引入信息安全领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的入侵检测方法。首先,分析现有入侵检测方法的特点与局限性,建立基于自适应神经—直觉模糊推理系统(ANIFIS)的Takagi-Sugeno型入侵检测模型。其次,设计系统的推理规则,确定各层输入输出的计算关系,以及系统输出结果的计算表达式。再次,设计网络学习算法,对网络结构进行调节以及对网络参数进行学习。最后,选择KDD CUP 99入侵检测数据集作为样本集,获得相应的检测结果,验证了方法的有效性和模型的正确性。 相似文献
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1 IntroductionThe explosion in size and complexity of today's computer network means that NetworkManagement (NM) is a critical factor. The ever growing demand for distributed applicationscoupled with increasing corporate globalization often leads to users requiring constant network availability as the network becomes the primary strategic resource. The currellt NMbecomes increasingly inadequate, since the networks to be managed are heterogeneous anddynamic, and manapemellt functions, such as… 相似文献
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现存的自适应采样的外存模型简化算法均需要多次读取原模型,算法效率较低。该文给出一种仅仅需要读取原模型一遍的自适应顶点聚类算法-平衡布点算法(Balanced Tilling,BT),用于外存模型简化。其关键思想在于通过表面编码记录模型表面,通过对原模型的二次量化(quadric quantization)得到原模型上的细节分布。该算法可以定位出所有类型的细节区域,而其它一些算法只能定位细节边。细节区域将被进一步细化,而平滑区域将被进一步简化。该算法大大减少了输入输出时间,尤其适合处理超大规模模型。内存需求很小,只与输出模型规模有关。 相似文献
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曾孝文 《数字社区&智能家居》2005,(12):4-5,8
论文首先简要地介绍关联规则的概念、基本原理及分类。然后详细地讨论了Apriori算法的基本原理,同时也指出了Apriori算法的一些缺陷。针对这些缺陷提出了解决方法,列举了几种改进算法。最后概述了关联规则数据挖掘的发展趋势。 相似文献
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水热法合成SnO2微球的酒敏特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用分析纯的SnCl4 ·5H2O和NaOH为起始原料,在160 ℃温度条件下水热法反应12 h得到SnO2微球.利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜( SEM)对合成材料的结构、尺寸和形态进行了表征;采用静态配气法测试了材料的气敏性能.研究结果表明:在160 ℃水热条件下一步合成了均分散的SnO2微球,粒径大约为200 nm.用其制作的旁热式气敏元件在5 V工作电压下对0.005%的C2H5OH的灵敏度为8.7,达到了口腔酒精气体浓度检测限度0.008%的要求,并且响应-恢复特性良好. 相似文献