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掺杂聚苯胺(PANI)具有合成方法简单、电导率可调、质量轻、价格低廉、性能稳定等优点,使其成为一种性能优良的本征型电导高分子。为实现日益提高的高性能电磁屏蔽/吸波材料的应用要求,需要将掺杂PANI和其他材料复合使用。核壳结构材料整合了核与壳材料的优点,通过改变核和壳的化学组成、组分和形貌,可以调控材料的性能,拓展其应用范围。文中回顾了近5年来,尤其是近3年来掺杂PANI用于核壳型电磁屏蔽/吸波材料的一系列研究工作。从材料的制备、结构、性能、屏蔽/吸波机理等方面进行了阐述,并对其发展前景进行了展望。 相似文献
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杨章静张扬 《高分子材料科学与工程》2018,(9):176-183
掺杂聚苯胺(PANI)具有合成方法简单、电导率可调、质量轻、价格低廉、性能稳定等优点,使其成为一种性能优良的本征型电导高分子。为实现日益提高的高性能电磁屏蔽/吸波材料的应用要求,需要将掺杂PANI和其他材料复合使用。核壳结构材料整合了核与壳材料的优点,通过改变核和壳的化学组成、组分和形貌,可以调控材料的性能,拓展其应用范围。文中回顾了近5年来,尤其是近3年来掺杂PANI用于核壳型电磁屏蔽/吸波材料的一系列研究工作。从材料的制备、结构、性能、屏蔽/吸波机理等方面进行了阐述,并对其发展前景进行了展望。 相似文献
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线性回归分类器(Linear Regression Classifier,LRC)是一种有效的图像分类算法,然而LRC未关注数据的局部结构信息,忽略了类内样本之间的差异性,因此当人脸图像存在表情、光照、角度、遮挡等变化时分类性能不佳.针对此问题,文中提出了一种基于局部加权表示的线性回归分类器(Local WeightedRepresentation based Linear Regression Classifier,LWR-LRC).LWR-LRC首先以测试样本与所有样本的相似性为度量,构建每类样本的加权代表样本;然后将测试样本分解为加权代表样本的线性组合;最后将测试样本分类到重构系数最大的类别.LWR-LRC考虑了样本的局部结构,构建了每类样本的最优代表样本,使用代表样本进行计算,在提高鲁棒性同时,大幅缩短了计算时间.在AR,CMU PIE,FERET和GT数据集上的实验的结果表明,LWR-LRC与NNC,SRC,LRC,CRC,MRC,LMRC等算法相比,在性能上有很强的优越性. 相似文献
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针对判别最小二乘回归(DLSR)对图像噪声鲁棒性不佳的问题,提出一种基于潜子空间去噪的子空间学习图像分类方法(DLSSL).该方法在架构上不同于现有基于回归的分类方法,其在视觉空间与标签空间中引入一个潜在子空间,将传统的图像分类框架改进为两步,即先降噪后分类.该方法先通过欠完备自编码将数据的高阶特征提取到潜在空间,再利用此高阶特征进行回归分类,同时辅以组核范数约束控制类内样本间距离.潜在子空间的引入为算法框架带来了更多灵活性,缓解了视觉空间与标签空间中数据维度与特性的差异,使得欠完备自编码可以有效地对数据进行降噪,提升了分类算法的鲁棒性.在人脸、生物指纹、物体和深度特征数据集上设计了多组对比实验,实验结果表明,算法对于图像中的噪声具有较强的鲁棒性,获得的投影矩阵具有良好的判别性,相比现有图像分类算法,性能更好、普适性更强,能有效地运用于各种图像分类任务. 相似文献
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为提高协同表示模型的特征表达能力和鲁棒性,解决对正则参数敏感的问题,提出加权协同表示分类器(WCRC)并运用于人脸识别。基于L2范数求解最优化问题,利用训练样本的先验距离信息作为权重,将待识别图像与每类样本的距离信息作为先验信息引入到特征表示函数中,增强距离待识别样本较近的某类样本的重构权重,利用最小二乘法求解表示系数,根据待识别图像与每类训练图像的重构残差大小判断待识别图像的类别。通过实验测试以及与其它算法的对比验证了该方法的有效性。 相似文献