黄光类水滑石的制备、表面改性及应用

采用共沉淀法合成了荧光类水滑石材料,该材料在470 nm蓝光激发下可发出黄色荧光(557 nm),采用硅烷偶联剂对其进行表面改性,探讨了表面改性对黄光类水滑石的发光性能、结构及热稳定性的影响。将改性黄光类水滑石与GaN基蓝光芯片封装后制得了白光LED。研究结果表明,改性的黄光类水滑石是制作白光LED可供选用的黄色发光材料。本文成功地将低温一步法制备得到的金属有机配合物/无机纳米杂化材料应用于LED,拓展了LED用荧光粉的选用范围。     

黄光类水滑石的制备、表面改性及应用

采用共沉淀法合成了荧光类水滑石材料,该材料在470 nm蓝光激发下可发出黄色荧光(557 nm),采用硅烷偶联剂对其进行表面改性,探讨了表面改性对黄光类水滑石的发光性能、结构及热稳定性的影响。将改性黄光类水滑石与GaN基蓝光芯片封装后制得了白光LED。研究结果表明,改性的黄光类水滑石是制作白光LED可供选用的黄色发光材料。本文成功地将低温一步法制备得到的金属有机配合物/无机纳米杂化材料应用于LED,拓展了LED用荧光粉的选用范围。     

YBCO/聚丙烯腈杂化膜及其超导性研究

报告了一种简单制备不依赖于基底结构的柔性YBCO/聚丙烯腈（PAN）厚膜的新方法.研究结果发现,PAN含量从0增加到10wt%的过程中,全部YBCO/PAN样品的超导临界温度T_c在900—920 K区间,表现出较好的超导电性.而且当PAN含量为10wt%时,YBCO/PAN杂化膜即具有一定柔性,膜厚约35 μm,临界电流密度Jc=29×10⁴Acm^-2(1 T, 10 K)和J< 关键词： 超导电性 YBCO 聚丙烯腈（PAN） 杂化膜     

基于深度置信网络的影响广西热带气旋年频数预测方法研究

以气候系统监测指数集、NCEP/NCAR高度场和海温场逐月再分析资料为基础,将影响广西的热带气旋年频数作为预报量,先利用随机森林方法通过计算袋外数据误差判断特征变量重要性的能力,进行随机森林算法(Random Forest,RF)的热带气旋年频数预报因子重要度的分析,再进一步采用由多层无监督学习的受限玻尔兹曼机和一层有监督学习的BP网络构成的深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN),建立了基于非线性深度学习的热带气旋年频数预测模型.在预报因子、预报建模样本及独立预报样本相同的情况下,分别采用这种深度学习预测建模方法和逐步回归方法对影响广西的热带气旋年频数进行了预报试验.结果表明,采用这种基于随机森林算法的深度置信网络预测建模分析方法,对10年(2009年-2018年)独立预报样本的预报结果比逐步回归预测模型具有更高的预测精度,其预测平均绝对误差为1.30个,而逐步回归方法的预报平均绝对误差为2.05个;在预测评分上,新模型的预测评分为83.33分,高于逐步回归方法的预测评分73.68分.进一步地,应用新模型对2019-2020年热带气旋年频数进行实际业务预测也获...