基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

冷冻法硝酸磷肥工艺中酸不溶物提纯研究

采用酸浸、磁选酸浸、水淬/研磨酸浸等不同工艺对冷冻法硝酸磷肥生产工艺中的废渣-酸不溶物进行了提纯处理,利用X射线荧光光谱仪(XRF测试)对酸不溶物提纯前后各成分含量的变化进行了分析,从中得出了不同工艺流程对酸不溶物纯度的影响,最终确定了最佳的酸不溶物处理工艺.结果表明:在酸浸实验中,盐酸酸浸效果最佳,可将酸不溶物中SiO2纯度达到82.43;;在酸浸工艺前加入磁选、水淬、研磨的工序均可有效提升酸不溶物的提纯效果;冷冻法硝酸磷肥工艺中酸不溶物最佳的提纯工艺路线为:干燥、筛分、水洗、磁选、研磨、盐酸酸浸,处理后酸不溶物中SiO2纯度达到88.92;,符合微硅粉的生产要求.     

棒状PANI/TiO2纳米复合材料的制备及光催化性能研究

通过共混法和原位氧化聚合法成功制备了棒状聚苯胺/TiO2纳米复合材料,通过SEM、XRD、FT-IR、TGA、TEM、紫外-可见漫反射光谱等测试对其进行表征.并以罗丹明B溶液为模拟污染物,在可见光条件下,棒状PANI/TiO2纳米复合材料的催化降解效率与纯PANI和TiO2相比明显提高.另外,对两种不同方法合成的PANI/TiO2纳米复合材料的光催化性能进行对比,结果表明原位氧化聚合法制得的复合材料,由于TiO2在复合材料中的均匀分布及其与PANI的协同效应,光催化降解率可达91.11;.     

Mg/Cd共掺杂ZnO电子结构与光学性质的第一性原理研究

采用基于密度泛函理论的第一性原理平面波超软赝势法,研究了Mg/Cd(不同的Cd浓度)共掺杂ZnO的电子结构和光学性质.研究表明:Mg/Cd共掺杂ZnO,体系的晶胞尺寸变大,但结构稳定.当Mg/Cd为1:1时,吸收边略微发生蓝移.随Cd的掺杂浓度增加,导带部分逐渐下移,禁带宽度变窄,出现红移现象.除此之外体系的吸收率和反射率也减小.说明Mg/Cd共掺杂ZnO,不仅使得体系光学谱丰富,而且透射性增强.这对实验中制备出高透射率的材料具有一定的指导意义.     

高能量密度型锂离子电池正极材料LiNi0.5Mn1.5O4改性的研究进展

尖晶石镍锰酸锂(LiNi0.5Mn1.5O4)具有工作电压高、结构稳定、适合快充快放等特性成为高能量及高功率密度型正极材料的有力竞争者.结合了近几年的研究报道,介绍了LiNi0.5 Mn1.5O4的结构、制备方法、改性方法及其应用前景,着重介绍了LiNi0.5 Mn1.5O4材料晶型结构对其性能的影响,并指出该材料目前存在的问题和研究重点.     

Lamb波频域逆散射全聚焦成像方法研究

Lamb波因其传播距离远、衰减小常被用于板状结构的无损检测中,在基于Lamb波损伤检测的诸多成像技术中,全聚焦方法(Total Focus Method,TFM)方法因其成像分辨率高、信噪比高而受青睐。然而Lamb波的频散效应导致时域延时量不能被准确计算,进而影响传统TFM方法对损伤定位及成像的精度;此外,既有的TFM方法仅以回波幅值作为成像指标,忽略了Lamb波与损伤的相互作用,故而不能通过损伤表面的物理参数增强成像质量。针对这两个问题,本文首先在时域TFM基础上发展了频域TFM,在计算中纳入频散关系以规避频散的影响;其次以包含明确的损伤特征参数--反射率为成像指标,结合频域TFM方法建立损伤逆散射模型,以实现对损伤的准确成像。仿真和实验结果表明:频域逆散射TFM成像方法能够实现对铝板结构中的损伤检测,在工程实践中具有应用价值。     

基于Ni-SnO2纳米颗粒的GS-PUF设计

气敏传感器具有气体识别、探测和监测等功能, 广泛应用于工业生产等领域, 但在泄漏预警时缺乏迅速识别和定位等功能. 本文基于传感器制备工艺偏差分析, 通过对传感器气敏机制的研究, 提出一种基于Ni-SnO2纳米颗粒的气敏传感器物理不可克隆函数(Gas Sensor-Physical Unclonable Function, GS-PUF)设计方案. 该方案利用掺杂Ni元素的方法, 结合静电喷雾沉积技术制备Ni-SnO2气敏传感器, 以获取更加稳定可靠的物理特征值, 然后采集气敏传感器对不同浓度下气体的响应数据, 最后利用随机阻值多位平衡算法比较不同组气敏传感器响应电信号值, 实现PUF数据输出. 制备每组样本可产生128位二进制数据的多组PUF样本, 进行对比实验. 结果表明, 所设计的GS-PUF具有气体泄漏源头识别定位的功能, 且随机性提升至99%, 唯一性达49.80%.     

Δ(G)=5的2-连通外平面图的邻点可区别全染色

Smarandachely邻点可区别全染色是指相邻点的色集合互不包含的邻点可区别全染色，是对邻点可区别全染色条件的进一步加强。本文研究了平面图的Smarandachely邻点可区别全染色，即根据2-连通外平面图的结构特点，利用分析法、数学归纳法，刻画了最大度为5的2-连通外平面图的Smarandachely邻点可区别全色数。证明了：如果$G$是一个$\Delta （G）=5$的2-连通外平面图，则$\chi_{\rm sat}（G）\leqslant 9$。