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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.
尚慧吴进锦许志兵王慧捷尹建华 《光散射学报》2022,(4):322-327
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An,Dn和S-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D3和D4,去除D3和D4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D5和D9,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.
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
8.
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
9.
分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n2)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势. 相似文献
10.
综合使用光谱技术对作物养分进行实时、有效诊断,有助于作物的精准管理、保障产量和减少环境污染,提高肥料利用率,并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径。光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标,然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响,估测结果不尽满意。为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干扰能力和敏感性,于2020年在内蒙古玉米种植典型区域进行不同氮梯度的田间试验,在玉米的四个关键生育时期获取叶片的光谱反射率和叶绿素值,通过建立基于面积的光谱指数和叶片叶绿素值的关系模型并进行光谱指数的优化及评价。结果表明,生育时期对面积光谱指数与叶片叶绿素值的关系有显著影响。前人研究的基于面积的光谱指数在玉米苗期时对于叶片叶绿素含量的估测效果较差,而对抽雄期叶片叶绿素含量的估测效果最佳。基于优化算法构建的面积光谱指数显著提高了光谱指数对叶片叶绿素含量估测的准确度和稳定性,基于优化算法的优化三角形植被指数(OTVI)、优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)和优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在不同生育时期上比前人研究的面积光谱指数具有更强的叶绿素含量估测能力,估测模型的决定系数R2在0.94~0.99之间。与优化三角形植被指数(OTVI)和优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)相比优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在估测春玉米不同生育时期叶片叶绿素含量方面更为稳定,预测模型验证结果的决定系数R2为0.94,并且验证误差最小,RMSE和NRMSE%分别为2.29%,3.94%,模型估测值与实测值的验证斜率为0.996,接近1。综上所述,ONDDA是一个实用且适合于估测不同生育时期叶片叶绿素含量的面积光谱指数。 相似文献