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1.
锡二硫族化合物可以通过改变硫和硒的含量来连续调控三元合金材料的带隙、载流子浓度等物理化学性质,在电子和光电子器件应用上具有巨大的潜力。本文采用化学气相沉积(CVD)技术可控地制备了不同元素组分的SnSxSe2-x(x=0,0.2,0.5,0.8,1.0,1.2,1.5,1.8,2.0)单晶纳米片。采用扫描电子显微镜(SEM)、原子力显微镜(AFM)、能量色散X射线光谱(EDS)、透射电子显微镜(TEM)以及拉曼光谱等手段对SnSxSe2-x纳米片进行了综合表征。结果表明本方法成功实现了元素百分比可调的SnSxSe2-x单晶纳米片的可控制备。重点研究了依赖于元素百分比的SnSxSe2-x的拉曼特征谱,实验结果与基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算得到的SnSxSe2-x的拉曼仿真谱高度吻合,理论计算结果较好地诠释了实验拉曼光谱发生变化的原因。本研究提供了一种元素百分比可调的三元SnSxSe2-x单晶纳米片的可控制备方法,同时对锡二硫族化合物的明确、无损识别提供了方案。  相似文献   
2.
高端芯片制造所需要的极紫外光刻技术位于我国当前面临35项"卡脖子"关键核心技术之首.高转换效率的极紫外光源是极紫外光刻系统的重要组成部分.本文通过采用双激光脉冲打靶技术实现较强的6.7 nm极紫外光输出.首先,理论计算Gd18+—Gd27+离子最外层4d壳层的4p-4d和4d-4f能级之间跃迁、以及Gd14+—Gd17+离子最外层4f壳层的4d-4f能级之间跃迁对波长为6.7 nm附近极紫外光的贡献.其后开展实验研究,结果表明,随着双脉冲之间延时的逐渐增加,波长为6.7 nm附近的极紫外光辐射强度呈现先减弱、后增加、之后再减弱的变化趋势,在双脉冲延时为100 ns处产生的极紫外光辐射最强.并且,在延时为100 ns处产生的光谱效率最高,相比于单脉冲激光产生的光谱效率提升了33%.此外,发现双激光脉冲打靶技术可以有效地减弱等离子体的自吸收效应,获得的6.7 nm附近极紫外光谱宽度均小于单激光脉冲打靶的情形,且在脉冲延时为30 ns时刻所产生的光谱宽度最窄,约为单独主脉冲产生极紫外光谱宽度的1/3.同时...  相似文献   
3.
法拉第磁旋转光谱(Faraday rotation spectroscopy, FRS)技术因其高灵敏度,零背景噪声,以及能有效避免抗磁性物质干扰的特性广泛应用于各类顺磁性痕量气体的探测.目前大部分FRS技术采用线圈构造电磁场,存在能耗高、发热多等问题.为此,开展了基于组合环形永磁体的空间磁场分布建模仿真研究,意在建立轴向分布的磁场,为测量FRS提供基于永磁体的沿光轴方向的匀强磁场.仿真采用有限元网格剖分的方法,基于麦克斯韦方程组,开展组合磁环的磁场分布仿真研究,并通过实验测量实际钕铁硼永磁体磁环阵列的磁场分布,证明了建立物理模型的可靠性.在此基础上提出了对永磁体磁环阵列的3种优化方案—单理想值优化、多段式单理想值优化和梯度优化方案,来构造中心轴线磁感应强度分布均匀的匀强磁场.最后通过引入磁场均匀度,计算评估并分析比较了不同优化方案的优化效果,为研发基于永磁体的FRS光谱设备提供参考.  相似文献   
4.
近红外(NIR)光谱,可提供样本丰富的结构和成分信息。机器学习主要用于数据的分析和挖掘,可以对数据进行精确分类和信息提取。本研究采用自研的NIR光谱探针技术进行乳腺癌组织的原位光谱采集并进行癌变(光谱)分析;运用基线校正(BC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数二阶多项式21点Savitzky-Golay平滑(1^(st)-2-21SG)和二阶导数三次多项式25点Savitzky-Golay平滑(2^(nd)-3-25SG))四种方法进行光谱预处理;结合机器学习方法,包括主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)、Fisher判别分析(FDA)及支持向量回归(SVR),进行乳腺癌变和癌旁组织的分类和判别。研究发现PCA-KNN模型的最优预测结果为基于BC+SNV,其准确率、敏感性及特异性达88.34%、98.21%、76.11%。PCA-FDA模型的最优结果为基于BC+1^(st)-2-21SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、98.21%、79.54%。SVR模型的最优结果为基于BC+2^(nd)-3-25SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、100.00%、79.55%。论证了机器学习方法结合NIR光谱可以实现小样本量乳腺癌的高效精确诊断。  相似文献   
5.
牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值。牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法。本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征。基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D)的单一光谱数据结合两种特征值提取法(PCA,LVs)构建了偏最小二乘法判别分析与随机森林算法并结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,有一定的创新性。结果表明:(1)中红外光谱和紫外光谱的不同种类牛肝菌平均光谱吸收峰差异较小,吸光度具有细微差异。(2)合适的预处理可提高光谱数据信息,偏最小二乘法判别分析和随机森林算法模型的中红外光谱数据和紫外光谱数据最佳预处理组合为2D+MSC+SNV,SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG。(3)单一光谱模型中,中红外光谱模型优于紫外光谱模型,中红外光谱最佳预处理组合2D+MSC+SNV的偏最小二乘法判别分析模型正确率训练集99.78%,验证集99.12%;随机森林模型正确率训练集93.20%,验证集99%。(4)数据融合策略提高了分类正确率,低级融合的偏最小二乘法判别分析模型训练集和验证集正确率为100%,99.12%。随机森林模型训练集和验证集正确率为92.32%,99.14%。(5)随机森林算法中级数据融合Latent variable(LVs)正确率为训练集92.76%,验证集96.04%;中级数据融合Principal components analysis(CPA)正确率为训练集97.15%,验证集100%。(6)偏最小二乘法判别分析中级数据融合(LVs)正确率为训练集100%,验证集99.56%;中级数据融合(CPA)训练集和验证集正确率均能达到100%。基于偏最小二乘法判别分析和随机森林算法结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,鉴别效果理想。偏最小二乘法判别分析中级数据融合(CPA)可作为一种低成本高效率的牛肝菌种类鉴别技术。  相似文献   
6.
潮滩沉积物水分的分布在空间和时间上会有很大的变化,含水量的变化会导致沉积物中生源要素含量的变化。因此,实时、准确、快速的监测潮滩沉积物含水量,对了解潮滩的各种特性,掌握潮滩生源要素信息,潮滩资源的开发有着重要意义。采集青岛市东大洋村潮间带的沉积物115份,分别测定新鲜样品、风干4周、风干8周样品的可见近红外光谱和含水量。以db10小波基和sym6小波基对原始光谱进行小波变换,采用偏最小二乘回归建立潮滩沉积物含水量模型。通过10阶小波变换获取原始光谱的低频信息An和高频信息Dn(n=1, 2, …,10),通过原始光谱S分别与高频信息Dn做差值,得到S-Dn,对AnDnS-Dn建立潮滩沉积物含水量模型,并对模型结果进行分析。原始光谱建立模型的R2p为0.841,RMSEP为2.767,RPD值为2.481。通过对db10小波基变换后的低频和高频信息分析,无用信息主要集中在D3D4,去除D3D4建立的含水量模型,相比于原始光谱模型精度有明显提高,R2p为0.878,RMSEP为2.501,RPD值为2.749;通过sym6小波基变换后进行分析,无用信息主要集中在D5D9,去除D5和D9建立含水量模型与原始光谱模型相比,精度也有一定提高,R2p为0.87,RMSEP为2.475,RPD值为2.768。因此通过小波变换对原始光谱划分低频信息和高频信息进行分析,能够有效找到潮滩沉积物含水量的干扰信息,实现特征信息提取,从而建立准确度更高的潮滩沉积物含水量模型,为潮滩沉积物含水量实时、动态监测提供理论基础。  相似文献   
7.
1引言初中生的数学运算能力是一项非常重要的能力,该运算能力的高低决定着学生求学之路能走多深、能走多远.笔者在实践中,深刻体会到:选取恰当的数学习题用于训练,是提高初中生运算能力的关键之举,精准的习题是提高初中生运算能力的保证.下面列举了六种有效提高初中生运算能力的数学习题的类型:(1)涉及去括号的习题;(2)涉及添括号的习题;(3)涉及整式乘法的习题;(4)涉及乘法公式的习题;(5)涉及去分母的习题;(6)涉及去绝对值的习题.这些类型的习题将帮助初中生在浩瀚的题海里不至于漫无目标,争取花费较少的时间,获取高质量的效果.只有运用科学的训练方法,注意加强练习,注重积累、提升,初中生的数学运算能力才能不断提高.  相似文献   
8.
针对属性权重未知,且属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数(PHFN)的风险型多属性决策问题,考虑到决策者的有限理性行为,提出基于累积前景理论(CPT)和多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。首先,定义PHFN的分散率,并构建优化模型确定属性权重。其次,将CPT融入PHFN环境,定义PHFN的价值函数,并结合决策权重函数计算方案在各属性下的综合前景值。进一步,构建综合前景值矩阵,在此基础上运用VIKOR法确定方案排序。最后,通过风险投资项目选择的应用案例说明所提方法是可行、有效的。  相似文献   
9.
拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。  相似文献   
10.
本文基于实测的热力湍流探空数据,使用WR95方法识别低云的垂直结构,对比分析了低云与晴空天气下大气折射率结构参数Cn~2、气象条件和大气稳定度的平均统计结果.结果表明,低层薄云对Cn~2起伏变化的影响微乎甚微,仅仅表现出轻微增大的趋势,云底Cn~2相对于晴空天气平均增大1.6倍,云顶之上最大程度增大2.5倍.低层中厚云在云顶处Cn~2相对于晴空天气增大了3.80—6.61倍,且云顶区域Cn~2增大的幅度大于云底区域.云底区域大气湍流特性受到地面热力驱动与低云冷却的联合作用,沉降气流与地面向上气流发生了耦合,增强了风切变,Cn~2在这一高度附近也出现了增强.综合对比晴空和有云天气Cn~2大小可知,云对Cn~2的增强效应大致在10–16量级.一方面,风切变在云顶处或者云顶之上达到最大值;另一方面,因为云顶短波辐射增温和长波辐射冷却的共同作用,云顶之上会形成不同厚度的逆温层,致使云顶处位温变化率急剧增大,Brunt-V...  相似文献   
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