两种反相微乳液体系合成纳米羟基磷灰石的比较

制备了两种稳定的CTAB/正丁醇/正己烷/水体系和TritonX-100/正己醇/环己烷/水反相微乳液体系,研究了微乳液组份的浓度和比例对微乳液性质的影响,比较了两种反相微乳液体系的三元相图,用“微反应器”合成了纳米羟基磷灰石(HAP)粉体,比较了HAP颗粒在X-射线衍射、TEM、SEM表征中的异同。两种体系都表明反向微乳液法可以有效地控制和改变HAP的分散性和粒度大小。     

二氧化钛固载杂多酸催化剂的制备及其光催化性能研究

采用浸渍法以TiO2为载体制备了固载型杂多酸光催化剂--H3PW12O40/TiO2,H8SiW12O42/TiO2,H7PMo12O42/TiO2.通过Hammett指示剂与紫外光谱相结合的方法测定固体杂多酸催化剂的酸度,分别考察杂多酸种类、浸渍时间、浸渍浓度、烧结方式、烧结温度对催化剂酸度的影响,并对所制备的催化剂进行了红外光谱和光催化活性测试.结果表明,杂多酸固载到TiO2的表面,得到了催化活性较TiO2更强的复合杂多酸光催化剂,其对酸性大红3R的降解率从纯TiO2的79%提高到91%.以磷钨酸水溶液浸渍TiO2,浸渍浓度为0.10 mol·L-1 ,浸渍时间为28 h,烘干温度为120℃,微波炉焙烧功率为650 W,烧结时间为40 min制得的催化剂活性最高.在HPA-TiO2光催化系统中,杂多酸显著加速电子从TiO2表面到O2分子的传递,改变了TiO2光催化反应历程,从而提高光催化效率.     

基于SURF与Hough森林的人脸检测研究

为实现复杂场景中的人脸检测与定位,提出了一种基于快速鲁棒特征SURF与Hough森林的人脸检测算法。采用SURF局部特征构建Hough森林分类器,每个叶子节点存储类别信息与特征点到达目标中心的偏移量,在图像局部外观与Hough投票之间建立映射关系,生成有监督的判别式的码本,获得可靠的概率Hough投票,以此预测目标中心位置,提高了检测精度。与此同时,采用SURF局部特征提取图像兴趣点有助于减小计算量、加快检测速度。实验证明了所提算法的有效性。     

面向自主Web服务的态势信息监视模型及其实现技术

为了应对互联网环境的开放性和动态性,需要加强传统服务的自主性并对其服务态势状况进行有效监视和管理,从而为自主Web服务的灵活应用以及适应调整提供有效支持。在传统的SOA架构基础之上,对Web服务进行了自主化扩展,提出了自主Web服务的态势模型及其监视架构,设计和实现了相应的软件平台,并开展了案例分析来验证模型和实现技术的可行性。     

基于相关性阈值的NSCT图像去噪方法研究

利用非下采样Contourlet变换(NSCT)平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出一种基于尺度相关与阈值去噪相结合的非下采样Contourlet变换图像去噪方法。首先对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个尺度各个方向子带的系数,然后采用相关系数归一的方法,结合Bayesian自适应阈值来达到更好的去噪效果。仿真实验表明,该方法在提高去噪后图像的峰值信噪比的同时,有效保留了图像的纹理信息,避免伪吉布斯现象,改善了图像的视觉效果。     

N-十六烷基乙二胺三乙酸钠的合成及性能

用无水乙二胺、1-溴-十六烷和氯乙酸为原料,合成N-十六烷基乙二胺三乙酸钠,以提高阴离子表面活性剂在硬水中的稳定性。性能研究表明:它在硬水中的稳定性达到4级,cmc为2 13mmol·dm-3,γcmc=34.7mN·m-1。对产物的润湿力、分散力、乳化力等其他性能也进行了研究。     

个人剂量无线监测装置的研制

本文提出了一种基于无线功能的个人剂量核辐射监测.旨在对辐射工作区域的工作人员提供辐射剂量的实时监测.该系统采用射频通信传输技术,将工二人所受的辐射剂量、剂量率和受照时间等数据发送至监控中心,以方便自动数据存储和分析.同时及时有效的预警,可避免工作人员超剂量受照的风险,对辐射环境卫生领域的深入研究也有重要的参考价值.     

基于语义分类的比较句识别与比较要素抽取研究

比较是人们常用的评估不同事物优劣、异同的表达方式,利用机器识别比较句并进一步抽取比较要素是语言信息处理领域一项新颖又有实用价值的课题。该文依据比较句与比较要素之间是一种“你中有我,我中有你”的共生关系,将比较句识别与比较要素抽取两个任务合二为一完成;根据词意分类,构建由领域词典、情感词典、标记词典、普通词典构成的词典系统;根据汉语比较句句义分类,构建比较句识别与比较要素抽取规则库。以第四届中文倾向性评测(COAE2012)发布的测试语料为实验对象,该系统取得了较好的实验(评测)结果。     

几种机器学习方法在黑色素瘤计算机辅助诊断中的性能比较

黑色素瘤的计算机辅助诊断是基于激光共聚焦扫描显微镜（CLSM）皮肤图像纹理特征, 并引入机器学习的技术, 为临床应用研发的一种能够准确、有效地识别在体恶性黑色素瘤新医学诊断方法, 将常用的基于机器学习的ID3、分类与回归树（CART）和AdaBoost三种算法应用于良恶性黑色素瘤图像的特征识别, 并对各种学习方法的性能进行比较。实验结果表明, AdaBoost算法具有较好的分类识别性能, 不但提高了恶性黑色素瘤早期诊断的准确度, 降低了良性黑色素瘤的误诊率, 而且为临床上早期发现和诊断提供了客观依据。     

HZSM-5型分子筛催化乙醇溶液脱水制备乙烯的工艺

以稀乙醇溶液为原料、自制分子筛HZSM-5为催化剂,催化脱水制备乙烯.考察了硅铝比、反应温度、质量空速及乙醇的质量浓度对该反应的影响,得到了较优化的反应工艺条件为:催化剂为HZSM-5(硅铝比30)分子筛,ρ(乙醇)为100~200 g/L,质量空速为2~6 h-1,反应温度为300℃.乙醇的转化率可达99%,乙烯的选择性达99%以上.