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1.
4.
5.
为了对水中的有机污染物进行绿色、快速、准确的检测,提出了一种基于荧光多光谱融合的水质化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)的检测方法。实验样本为包含近岸海水和地表水在内的实际水样53份,采用标准化学方法获取样本的化学需氧量的理化值,利用荧光分光光度计采集样本的三维荧光光谱并对光谱数据进行处理和建模。在200~300 nm(间隔5 nm)的激发波长范围内将三维光谱展开成二维的发射光谱(发射波长范围250~500 nm,间隔2 nm)。采用ACO-iPLS(蚁群-区间偏最小二乘)算法提取发射光谱特征,PSO-LSSVM(粒子群优化的最小二乘支持向量机)算法建立预测模型,分别建立了单激发波长下的荧光发射光谱数据预测模型、多激发波长下发射光谱的数据级融合(LLDF)预测模型以及多激发波长下发射光谱的特征级融合(MLDF)预测模型,通过对预测效果的对比,得出结论。实验结果表明,对于不同激发波长下荧光发射光谱数据而言,265 nm激发光作用下的发射谱数据的预测模型最优,其检验集决定系数R2P和外部检验均方根误差RMSEP分别为0.990 1和1.198 6 mg·L-1;对于荧光多光谱数据级融合模型(简写为:LLDF-PSO-LSSVM)而言,在235,265和290 nm激发光作用下的发射光谱的LLDF模型效果最优,其检验集的R2p和RMSEP分别为0.992 2和1.055 1 mg·L-1;对于荧光多光谱特征级融合模型(MLDF-PSO-LSSVM)而言,在265,290和305 nm激发光作用下的荧光发射光谱的MLDF模型效果最优,其R2p=0.998 2,RMSEP=0.534 2 mg·L-1。综合比较各类建模结果可知,MLDF-PSO-LSSVM的模型效果最优,说明基于荧光发射光谱数据,采用多光谱特征级融合模型检测水质COD时,检测的精度更高,预测效果更好。 相似文献
6.
王晓丽 《数学的实践与认识》2019,(1)
互连网络通常以有向图为模型,有向图的弧连通度是网络可靠性的一个重要参数.给出了依赖团数的有向图极大和超级边连通的度序列条件. 相似文献
7.
本文量化了辐射冷却对单分子衰变速率、热簇以及非特定激发能量的分子的影响.检测出两种不同的区域,可以通过发射光子的能量大小进行定义,并根据光子发射速率常数和颗粒的热性质确定它们之间的边界.此外,通过丰度光谱计算了相当于小光子能量的连续冷却情况.两种不同区域分别是连续性冷却和单分子衰变的单光子猝灭.辐射效应通过重新定义每个单独的团簇用于进行蒸发的时间进行参数化,可用有效辐射时间常数来表示. 相似文献
8.
Motoyoshi Nakano Yudai Ishimur Riki Hott Daiki Hebiguchi Toshiaki Nagat Fuminori Misaizu 《化学物理学报》2019,32(2):193-199
本文通过离子迁移质谱法研究了氧化钠团簇阳离子(NanOm+,n≤11)的稳定结构. 质谱结果表明化学计量组成Na(Na2O)(n-1)/2+ (n=3、5、7、9和11)系列是稳定的,并且NaO(Na2O)(n-1)/2+ (n=5、7、9和11)系列作为二级稳定系列. 为了获得这些团簇离子的结构,通过离子迁移率测量实验测定离子和氦缓冲气体之间的碰撞截面. 同时计算了这些组合物优化结构的理论碰撞截面. 结果表明,Na(Na2O)(n-1)/2+和NaO(Na2O)(n-1)/2+的结构除了n=9之外,其它具有相似结构框架. Na(Na2O)(n-1)/2+所有的化合键位于钠和氧之间. 另一方面,NaO(Na2O)(n-1)/2+中除了Na-O键之外,还存在一个O-O氧键,表明NaO(Na2O)(n-1)/2+具有过氧化物离子(O22-)作为Na(Na2O)(n-1)/2+的氧化物离子(O2-) 的替代物. Na(Na2O)(n-1)/2+和NaO(Na2O)(n-1)/2+两种稳定系列都是闭壳组合物. 这些闭壳特征对氧化钠簇阳离子的稳定性具有强烈影响. 相似文献
9.
本文采用气相团簇束流沉积法制备了不同铁铬比的铁铬合金密集团簇点阵,研究了团簇点阵中复杂的多相结构和各种耦合效应.当合金中铬含量较大时,在团簇中能够观测到一种晶格失配的类四方结构,这种结构的出现导致了不同铁铬比的合金团簇中交换偏置效应的不同.随着铬的含量增加,合金团簇的交换偏置场减小,而团簇间的偶极相互作用增强.在合金团簇的铁磁-超顺磁转变温度以上,能明显观察到在类四方结构团簇中有更大的残存矫顽力与剩磁.在场冷条件下,对矫顽力和偏置场随温度变化的研究表明含有更多类四方结构的合金团簇有更好的热稳定性和更大的各向异性. 相似文献
10.
常莉红 《浙江大学学报(理学版)》2018,45(4):416
一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的. 相似文献