ZnO/ZnS复合材料的制备、表征及其光学性能研究

通过简便的两步水热法成功合成了ZnO/ZnS复合材料,通过X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、荧光光谱(FTR)和紫外-可见分光光度计(UV-vis)对所得产物进行表征.结果表明:复合物由大量针状的六方纤锌矿氧化锌结构和立方相硫化锌纳米粒子组成,并且ZnS纳米粒子成功的组装在针状ZnO纳米单体的表面,成功合成了ZnO/ZnS复合材料.光学性能研究表明,复合物ZnO/ZnS比ZnO单体表现出更为优异的光致发光性及紫外吸收性能.     

纳米结构氧化铁棒束的制备、表征及光学性质

以三氯化铁(FeCl3·6H2O)和氨三乙酸(N(CH2COOH)3)为主要原料,在160℃反应12h得到了空心管状的白色前驱体,再经500℃煅烧2h得到了纳米结构氧化铁棒束.通过热重分析(TG)、光学显微镜、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱(FT-IR)、紫外-可见光谱(UV-Vis)对所得产物进行了表征.结果表明:所得白色前驱体经500℃煅烧后全部转化为六方相的氧化铁(α-Fe2O3),形貌为含微孔结构的棒束,直径约为2μm,其结构单元为含微孔结构的纳米棒,这些棒的直径为30～50 nm,长度约16μm;紫外数据表明所得氧化铁棒束的最大吸收波长为546nm,带宽吸收约在685 nm处,发生红移.     

预测特征误差映射及其在多基地水下目标识别中的应用

针对水下多基地目标识别问题,提出了基于特征预测和误差映射的多基地融合识别算法。推导并简化了基于贝叶斯公式的多基地目标识别条件概率公式,利用BP神经网络对最后一个节点的特征向量进行预测,并计算得到预测值与实际值误差的概率密度,将其与前面每个节点的条件概率累乘,以得到目标识别的条件概率。将利用特征预测计算条件概率的方法从单个节点推广到多个节点上,同时针对误差概率分布模型不准确的问题,提出了利用混合高斯分布模型代替单高斯概率分布模型的改进方法。对每个目标重复此过程,取结果最大值对应的目标类别为最后的识别结果.在消声水池开展多基地模拟实验,对四类目标进行识别,在一定声呐节点数目及信噪比条件下,与单基地声呐相比,多基地目标融合识别得到的识别正确率最大可提高40%,采用改进方法以后,识别正确率得到进一步提高。