不同晶相结构ZrO2负载铜基催化剂用于二乙醇胺脱氢反应

通过制备不同晶相结构〔单斜相(m-ZrO_2)、四方相(t-ZrO_2)和无定型(a-ZrO_2)〕ZrO_2载体,再通过沉积沉淀法制得Cu/m-ZrO_2、Cu/t-ZrO_2和Cu/a-ZrO_2催化剂,分别用于催化二乙醇胺脱氢合成亚氨基二乙酸反应。采用XRD、氮气物理吸附脱附、XPS、H_2-TPR、CO_2-TPD对催化剂的结构进行了表征。结果表明,Cu/m-ZrO_2催化剂界面更加有利于Cu~+/Cu~0稳定存在,具有更多的碱性位点,且抗氧化性较好。在二乙醇胺脱氢反应中,Cu/m-ZrO_2催化剂性能最好,反应时间为2.5 h,亚氨基二乙酸收率为97.64%。     

第三代移动通信系统中的干扰及其分析方法

文章总结了移动通信系统中常见的干扰类型，进一步分析了第三代移动通信系统，特别是我国的TD—SCDMA系统中的干扰，最后分绍了移动通信系统中干扰的分析方法。     

产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解

为解决项目网络计划中产品开发方案的时间、成本、质量的不确定优化问题,在模糊机会约束规划的框架下分别建立了基于关键路线的项目周期优化模型、基于资源使用的项目周期-成本优化模型和基于质量功能展开(QFD)的产品周期-质量优化模型,在此基础上构建了项目周期-成本-质量多目标优化模型;在使用模糊模拟技术处理3个目标函数约束的过程中,构建了一个基于遗憾度的适应度函数,然后利用离散微粒群算法对多目标优化模型进行求解.最后,以滚珠丝杆副产品开发项目的方案优化为例验证了文中模型的合理性和算法的有效性;实验结果表明,周期-成本-质量多目标优化模型的求解得到的方案能够取得时间、成本和质量的平衡优化,为产品开发项目的规划提供了定量、可靠的决策依据.     

改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知或部分已知的直觉模糊多属性群决策问题,提出一种基于改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法.针对现有直觉模糊熵存在的不足,进一步完善直觉模糊熵公理化定义,并构造出一类改进的直觉模糊熵公式.然后,运用改进的直觉模糊熵对直觉模糊集的不确定性进行度量,以便获取属性和专家的权重,并结合证据推理算法进行决策信息的集结,进而依据相对贴近度实现对方案的排序.最后,通过算例进行比较分析,验证提出方法的可行性和有效性.     

水声传感阵列指向性与系统传输性能研究

针对浅海水声通信中水汽界面和海底的反射产生多途效应对信号传输的影响,依据水下声传输原理,分析了水声信道中的噪声特点和产生多途效应机理,研究水声信道中声传感器指向性与传输性能关系,探讨水声传感阵列方式在水下通信环境的优势,设计合理的阵元间连接形式、阵列驱动电路和阻抗匹配电路,保证有效的功率耦合效率。经水下试验测试表明:采用一定指向性的声阵列结构,利用单个阵元波束宽度小于10°,构成阵列结构的波束宽度小于30°,并进行一定阻抗匹配,可减小能量损失,有效提高水声通信系统性能。     

NH_3和NaCl对共轭亚油酸囊泡化的影响

脂肪酸囊泡(FAV)作为一种来源安全、成分简单的脂肪酸自组装体,可用作活性物质的载体及微反应器。实验以具有生理活性和自组装活性的共轭亚油酸(CLA)为原料,考察NH_3和NaCl对其自组装FAV的影响,发现CLA可以在近中性pH环境下形成FAV,为拓宽FAV在个人卫生与护理用品及家用洗涤产品中的潜在应用范围提供了有用的信息。     

一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型

大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义.文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测.该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测.以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM2.5,PM10,NO2,SO2,O3,CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15％的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值.     

改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法（IAFSA）的孪生支持向量机（TWSVM）的火焰识别方法。该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法（AFSA）搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算法中利用基于聚类的鱼群初始化方法来获得均匀的初始鱼群,同时采取自适应参数来调整人工鱼群的视觉范围和移动步长,另外在原有的三种行为的基础上提出了两种新的行为：跳跃行为和淘汰重生行为,提高了鱼群算法的寻优效率和求解精度;将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入TWSVM模型进行训练;将待测试样本输入TWSVM模型进行分类识别。实验结果表明：相对于深度卷积神经网络VGGNet模型、Fast R-CNN算法、YOLO算法、传统支持向量机（SVM）、Grid-TWSVM、GA-TWSVM、PSO-TWSVM、FOA-TWSVM、GSO-TWSVM、AFSA-TWSVM,所提出的基于改进人工鱼群算法的孪生支持向量机的方法有效地提高了火焰识别准确率和实时性,解决了TWSVM在火焰识别时参数选择困难、常用参数寻优算法寻优时间长等问题。     

基于遥感和GIS的海州湾海岸线提取方法研究

海岸线的时空演变分析对于岸线空间资源的开发利用有重要意义。从遥感影像上提取的瞬时水边线随卫星过境时的潮位变化而不同,一般不具有可比性,只有潮位相同时的水边线才适合用来比较和分析海岸线的时空变化。以海州湾为例,提出一种通过遥感影像水边线来间接推算具有特定潮高海岸线的方法。该方法先通过遥感图像处理技术来提取卫星过境时的瞬时水边线,再通过时间间隔较近的2期水边线及其潮高数据,运用 GIS的空间数据分析方法来推算国家高程基准面与陆地的交线。该线潮高固定,具有可比性,可用作海州湾海岸线时空变化分析的基础数据。