硝基修饰MOF-5材料的制备及催化氨基甲酸酯热分解!

采用直接混合法在室温下制备了含硝基的金属-有机骨架材料MOF-5-NO2,并采用X射线衍射分析,红外光谱,N2等温吸附和扫描电子显微镜对其进行了表征.结果表明,MOF-5-NO2具有与MOF-5相似的晶体结构和表面形貌,二者都具有高比表面积及微孔特性,但由于硝基的吸电子效应,MOF-5-NO2比MOF-5具有更强的Lewis酸性,因而对氨基甲酸酯热分解制备异氰酸酯的反应具有良好的催化活性.在无溶剂条件下,MOF-5-NO2使苯氨基甲酸甲酯热分解的反应速度显著提高,催化剂转化频率达到ZnO的7倍以上;二苯甲烷二氨基甲酸苯酯热分解的中间产物减少,二苯甲烷二异氰酸酯的收率达到81.6%.     

利用油水稳定化和支持向量回归增强近红外光谱测定油中水分的方法

近红外光谱(NIRS)可以检测溶解于油中的水分含量,但油中水分较多时会散射而非吸收NIRS,从而引起较大误差。为此,筛选非离子型表面活性剂(Span-80)将含水油液稳定分散成小颗粒,利用其NIRS数据建立水分含量的支持向量回归模型。实验中油水稳定化将NIRS测定变压器油中水分含量的上限从传统的0.1%提升到1%(V/V),通过应用连续投影算法,在511个NIRS变量中筛选出15个有效变量(占原变量的2.9%),建立的支持向量回归模型对验证集的预测均方根误差为2.93%,相关系数为0.9944,相对分析误差为9.4732。     

表面配位金属-有机框架薄膜的制备及电催化应用

设计和开发高效电催化剂对能源的存储和转化具有十分重要的意义。金属-有机框架(MOF)在基底表面通过液相外延层层配位组装的MOF薄膜(也被称作表面配位MOF薄膜,SURMOF)具有厚度可调节、生长取向可控以及表面均匀致密等优点,在电催化反应领域得到了广泛的研究和应用。本文总结了SURMOF及其衍生薄膜(SURMOF-D)的制备及其在电催化应用中的研究进展。由于SURMOF及其衍生薄膜具有结构多样性和功能可调节性,可在析氧反应、析氢反应、氧化还原反应、二氧化碳还原反应、超级电容器和串联电催化等过程中提供丰富的活性位点并加速电荷转移,使电催化性能更加高效。本文还讨论了SURMOF作为一类新型的薄膜催化剂在电催化应用中的研究挑战和存在的问题。     

基于集成最小二乘支持向量机方法的近红外光谱分析

针对近红外（Near Infrared,NIR）光谱测量中的小样本问题。本文提出了一种集成最小二乘支持向量机（Ensemble Least Squares Support Vector Machine,ELS-SVM）新算法。首先使用随机子空间算法（Random Subspace Method,RSM）原始高维变量空间划分为若干个低维度的子空间,然后分别在各个子空间建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型,最后构造一个集成结果来进行预测。针对一批柴油样本的实验结果表明,本法对柴油十六烷值的预测精度优于传统的LS-SVM方法。     

Combining clustering and classification for remote-sensing images using unlabeled data

A joint clustering and classification approach is proposed.This approach exploits unlabeled data for efficient clustering,which is applied in the classification with support vector machine(SVM) in the case of small-size training samples.The proposed method requires no prior information on data labels,and yields better cluster structures.Through cluster assumption and the notions of support vectors,the most confident k cluster centers and data points near the cluster boundaries are labeled and used to train a reliable SVM classifier.Our method gains better estimation of data distributions and mitigates the unrepresentative problem of small-size training samples.The data set collected from Landsat Thematic Mapper(Landsat TM-5) validates the effectiveness of the proposed approach.     

带优化参数的SVR模型及在软件成本估算中的应用

随着社会各行各业对软件开发投资的日益增长,产业界和学术界越来越关注可靠的软件成本估算,以有效控制软件开发过程中相关风险.为了能更准确地估算软件成本,提出一种带遗传算法优化参数的支持向量回归机模型,用遗传算法来优化支持向量回归机模型中的参数集(C,γ,ε),可以避免参数选择的盲目性,能显著提高支持向量回归机模型的预测能力.分别用IBM DP、Kemerer和Hallmark三个数据库来验证模型的有效性,并与常用的线性回归模型进行对比,结果显示采用遗传算法优化的支持向量回归机模型具有很好的学习精度和推广能力,在MMRE和Pred(0.25)两个标准上都优于线性回归模型.     

数学教学设计的新视角——基于知识心理发生的探讨

对于数学知识发生的心理过程,我们只能近似地描述:主体已经先在地(经过学习,或先天赋予)掌握了不少数学知识,这些知识已经不同于外在的、存储在书本上的知识,它们经由意识结构的机能作用,被赋予了人的精神的印记,就是意识状态或精神状态的世界,或关于行为意向的世界中的知识,即意识机能中的处于待命状态,随时都可以被调用的     

人-机-环境系统安全性的模糊熵评价方法

根据人-机-环境系统安全评价的评价指标体系和权重,基于三角形隶属度函数和模糊熵耦合提出了人-机-环境系统安全性的模糊熵评价方法,应用结果表明,影响某企业人-机-环境系统安全性的模糊熵评价度的主要原因是由于人-机-环境系统安全没有协调发展.该模糊熵评价方法可为人-机-环境系统安全评价提供有力的支持.     

支持向量机在胎膜早破预测中的应用

为快速、准确地对胎膜早破进行预测,首次应用了一种新型的数据挖掘技术-支持向量机预测模型.该模型针对所获取的胎膜早破及正常破膜数据集100个病例进行建模,并与神经网络、Logistic回归建模的性能进行了比较.结果表明,支持向量机具有可调参数少、学习速度快等优点,计算所得到的结果无论从准确率,还是所获取知识的可理解性等方面,都优于常用的神经网络等方法.用支持向量机方法建立的胎膜早破预测模型合理可行.     

基于ESIPT机理香豆素荧光化合物的合成和光学性质

以3-碘苯酚为原料,经过甲酰化反应、Knoevenagel缩合反应、Sonogashira偶联和还原反应得到以香豆素为母体的目标化合物7-（甲氧基苯乙炔基）香豆素-3-甲醇(5)。化合物5的结构经过¹H NMR, ¹³C NMR和MS(ESI)分析表征确认。并对化合物5的光学性质进行了研究,结果表明：化合物5具有典型的 ESIPT 发光机理,可以构建比率计量型双光子荧光探针。