八元数神经网络模型：256色图像的识别

首次把八元数引入到神经网络中，提出了八元数离散神经网络模型，并用信噪比理论初步考察了模型的稳定性和存贮容量。八元数神经网络模型可应用于高精度的２５６级的灰度图像或２５６值的彩色图像的识别中。     

基于启发式变量筛选方法研究与雌激素β受体结合的化合物结构与活性之间的关系

雌激素类化合物由于其对人和野生动物健康的负面影响而受到广泛关注.雌激素受体存在两种亚型(ERα和ERβ),化合物与两种受体亚型在结合活性和化合物结构特征方面存在差异.以31种与雌激素β受体亚型(ERβ)结合的化合物为研究对象,采用启发式变量筛选方法,从1524个变量中筛选出5个与化合物活性(lgRBA)最相关的变量,然后采用多元线性回归(MLR)建立最佳预测模型.模型相关性显著,而且具有良好的稳健性和预测能力(r2=0.829,q2LOO=0.742,r2pred=0.772,q2ext=0.724,RMSEE=0.395).同时揭示了影响化合物与ERβ受体结合的配体化合物分子的结构特征,并对模型的应用域进行了研究.     

L/W复合分子筛的合成及在催化裂化汽油加氢改质催化剂中的应用

报道了一种新型复合分子筛L/W的制备、表征及应用.采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱(IR)、氮气吸附-脱附、吡啶红外光谱(Py-IR)、氢气程序升温还原(H2-TPR)及拉曼光谱(Raman)等手段系统地比较了复合分子筛与机械混合分子筛的差异.结果表明,机械混合分子筛中的L和W分子筛均以独立相存在,而复合分子筛中L分子筛是部分生长在W分子筛之上的;并且复合分子筛表现出了更大的比表面积和孔径以及更适宜的酸性分布,这有利于反应物的扩散,增强了B酸与L酸的协同效应.在催化裂化反应中,复合分子筛催化剂比机械混合分子筛催化剂具有更高的脱硫活性(脱硫率93.3%)以及更低的辛烷值损失(ΔRON=-1.15).     

页岩油气层核磁共振评价技术综述

对于常规储层,核磁共振是一项十分有效的解释-评价技术,它既能评价岩石物性与孔隙结构,又能评价孔隙流体分布与饱和度,且具有快速、无损、经济等特点;而对于页岩储层,其核磁共振受纳米级孔隙、复杂矿物成分、特殊孔隙结构、较高有机质含量、超低渗透性及内部梯度和受限扩散等因素的影响,面临探测分辨率低、解释模型不适用等瓶颈．为了发挥该项技术在页岩油气勘探开发中的作用,将国内外的页岩油气层核磁共振分析、评价技术与相关的页岩油气层实验室微观分析成果相结合,进行了系统梳理,从探测分辨率的提高、孔隙结构与岩石物性评价模型的建立、孔隙流体分布与识别模型的建立等方面进行了综述,提出需加强纳米孔的核磁共振弛豫机理和提高 D-T₂二维谱分辨率两个基础研究,在此基础上,进一步完善岩石物理及孔隙流体两个评价模型．
     

应用物理学专业实验课程教学改革的探索

应用物理学是一门将物理学知识与实际应用结合的新型理科专业, 其重要组成部分是实验课程. 根据 当前高校实验教学现状, 针对本校应用物理学专业特点, 围绕培养创新型人才的培养理念, 我们在授课方式、 教学 内容体系、 考核方式、 开展第二课堂等几方面采取了一系列的教学改革措施. 通过实验课程改革, 学生的创新能力、 实验能力和综合素质都得到了明显提高     

基于Hausdorff分形导数Richards方程的土壤入渗率和水文模型类型

基于Hausdorff(豪斯道夫)分形导数Richards方程,推导了土壤入渗率与时间的关系.该模型仅有两个参数,其中Hausdorff分形导数的阶数α能够表征水分在土壤中扩散环境的力学特征,刻画土壤结构的非均质性质,而土壤孔径分布指标λ决定了不同水文模型的类型.通过两个算例,观察到当Hausdorff导数的分形维α≠1时,入渗率表现出一定的记忆性,即α的值越小,入渗率随时间的变化越慢,记忆性越强;且同时反映出水分入渗的扩散环境愈加偏离经典模型的理想状态.土壤孔径分布指标λ的值越小,土壤水分渗透的速率越慢,该参数是反映土壤渗流特征的一个基本指标.     

50 K温区热声驱动脉管制冷

开展了采用声压放大器结构的驻波型热声发动机驱动单级双向进气型脉管制冷机实验研究,考察了声压放大器长度对热声驱动脉管制冷特性的影响.经过实验优化,采用长度3.7 m、直径8 mm的声压放大器,在2.0 kW加热功率条件下,实现1.196的压比,制冷温度达到54.5 K.     

自持放电横流CO_2激光器中影响效率的一些因素

本文用一维定常流动、准二维放电、三振型弛豫模型、计算分析了自持放电横流CO_2激光器的输入电能→激光上能态振动能→输出光能以及输入电能→输出光能诸过程的转换效率随电极宽度、气流速度和光腔位置等参数的变化规律,从而为器件的放电条件、流动参数、光腔结构的合理设计提供理论依据。