混合溶剂在高分子膜中的传递模型

以单溶剂在高分子膜中的蠕变传递模型为基础,通过考虑溶剂间的耦合作用对溶剂在高分子膜中传递过程的影响,建立了混合溶剂在高分子膜中传递的蠕变模型.对模型参数进行了数值模拟研究,并使用该模型关联了吸收实验曲线.计算结果显示模型具有一定的预测功能.     

用[BF4]作释放剂螯合滴定法测定铝

提出了用「ＢＦ」＾－作释放剂，选择性螯合滴定法测定试样中的铝含量。方法基于加入过量的ＣＤＴＡ，螯合Ａｌ＾３＋和其它金属离子。然后以５－Ｂｒ－ＰＡＤＡＰ－乳化剂ＯＰ－Ｔｗｅｅｎ８０为混合批示剂，在ｐＨ５－６时用ＣｊＳＯ４标准溶液返滴过 ＣＤＴＡ     

用TGA作释放剂选择性螯合滴定法测定锡

叙述了选择性螯合滴定法测定锡。在含有锡（Ⅳ）和其它阳离子的溶液中，加入过量ＥＤＴＡ，在ｐＨ５～６，以ＸＯ－ＣＰＢ为混合指示剂，用Ｐｂ（ＮＯ３）２标准溶液返滴过量的ＥＤＴＡ。然后加巯基乙酸（ＴＧＡ）分解Ｓｎ（Ⅳ）－ＥＤＴＡ螯合物，释放出的ＥＤＴＡ，用Ｐｂ（ＮＯ３）２返滴定。研究了各种阳、阴离子的干扰。此法用于测定镀铅锡合金溶液、无氰铅基合金镀层中锡的含量。     

不同规格轮胎的自动化混合生产方法

1 发明的详细说明1.1 原有技术 过去的轮胎自动化生产方法,如日本特开昭58-217239(1983年,美国费尔斯通轮胎公司申请)所介绍的那样,是将若干轮胎成型鼓布置在一条环形运输通道上,成型鼓在沿运输通道输送的同时,依次在各个工位上进     

卡塔尔裂解装置建造动态

法国Total石化公司计划参与卡塔尔第三套烯烃裂解装置项目。这套装置不仅仅采用乙烷为裂解原料，而是采用混合裂解进料。Total公司在卡塔尔的第二套裂解装置目前已初具规模。另外由卡塔尔石油公司、卡塔尔石化公司、Chevron Phillips化学公司和Total石化公司共同投资组建的RasLaffan烯烃公司正在卡塔尔的RasLaffan地区建造一套130万t／a的乙烷裂解装置，     

空间可变有限混合模型

目的 有限混合模型是一种无监督学习方法,它被广泛的应用到数据分类任务中。然而,在图像分割过程中,由于有限混合模型没有引入邻域像素间的空间关系,导致了图像分割结果对噪声非常敏感。为了增强有限混合模型的抗噪性,提出一种新的空间可变有限混合模型。方法 该模型通过在像素的先验分布中引入一种新的空间关系来降低噪声对图像分割结果的干扰。在构建空间关系的过程中,利用形态学膨胀原理将空间邻域内特征值出现的概率而不是特征值本身进行膨胀操作,然后通过根据具有最大概率的分类标记在高斯混合模型迭代地计算过程中进行局部像素空间平滑,从而起到抑制噪声干扰的作用。结果 本文实验包含了人工合成图像和医学CT图像的图像分割实验。在人工合成图像分割实验中,对人工合成图像添加了不同程度的噪声来测试本文模型和对比模型对噪声抑制能力的高低;对医学CT图像进行图像分割实验,以是比较本文模型与对比模型之间在实际图像分割中的效果。结论 实验数据显示,本文提出的模型在噪声抑制能力上,图像分割精度和计算效率上均有更优的性能。     

混合负载型双金属簇催化剂的CO加氢反应

本文制备了两种类型的双金属簇催化剂［Ｆｅ·ＣＯ＿３·Ｃｕ·ＡＬ＿２Ｏ＿３］和［ＫＣＯＦｅ＿３．ＳｉＯ＿２］，评价了其在ＣＯ加氢反应中的催化性能，并考察了混合的双金属簇催化剂对ＣＯ加氢反应催化活性和选择性的影响。     

一种新的融合粒子群算法的混合蟑螂群算法

针对连续蟑螂算法存在初始解质量不高和算法评价次数过多的问题,提出了一种融合了粒子群算法的混合蟑螂群算法并应用于函数优化问题.首先由基本粒子群算法快速收敛到解空间内一个相对优的解,然后由一种改进的蟑螂算法完成全局寻优.仿真结果显示:混合蟑螂算法具有收敛速度快、求解精度高的特点,其算法整体性能优于已存在的连续蟑螂算法.     

基于电信数据的通话行为模式发现

在移动通信优化服务问题的研究中,随着移动通信技术的快速发展及手机的大范围普及,移动通信已与人们的生活息息相关,对用户通话行为模式进行分析发现具有重要的现实意义.以真实的移动电话通话记录为数据,通过提取用户的多个重要通话特征,运用数据挖掘技术对用户的通话行为进行实验分析,在宏观及微观两个层面实现了对用户通话行为模式的有效发现.结合用户的通话模式,可以提高无线资源的利用效率,同时也可以根据用户的个人习惯提供更好的电信服务,实现精准营销及个性化服务.     

一种单种群混合蛙跳算法

针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA。该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新。如果当前个体学习没有进步,则对群体最优个体进行变异,并用变异的结果替代当前个体,加快了算法的运行速度和收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。