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ML/Y分子筛复合材料的制备,表征及其催化性能研究 总被引:2,自引:2,他引:0
采用沸石合成法制备了ML/Y(M= Fe,Co,Cr;L= 8- quinolinoland salicylic acid (denoted asQx and SArespectively)) 复合材料,并通过XRD、FTIR、ICP、UV- vis 及催化反应等手段对其进行了表征。FTIR和UV- vis 测试结果表明: 合成体系中含有的金属配合物经过水热晶化后封装或固定在分子筛的空腔中。通过X射线衍射原位跟踪Y型分子筛的晶化过程,发现合成体系中含有金属配合物的性质及其量的多少不仅对Y型分子筛的晶化有很大影响,而且使其封装或固定在分子筛中的量也有所差异。另外,以环己烷氧化为探针反应考察了ML/Y的催化性能,结果表明ML/Y的氧化能力来自于所封装或固定的金属配合物,其氧化能力主要取决于配合物中心离子的性质 相似文献
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为了有效自动化的识别路面裂缝,本文在深度学习神经网络VGGNet基础上,提出了基于VGGNet-plus网络的路面裂痕自动分类识别方法。该网络增加了Dropout层和残差层,并在每个卷积层后连接Batch_normalize(BN)层和LeakyReLU层,解决了训练参数过多、深度神经网络的过拟合等问题,简化计算同时减少训练时间。为了增加训练样本的数量,同时对采集光照条件、角度、噪声等造成的影响具有更强的适应性和鲁棒性,本文通过灰度处理,上下翻转,左右翻转,灰度二值处理,均值滤波,灰度gamma处理,高斯滤波,中值滤波等方法来数据增容。通过Bagging的方式进行模型集成,对预测的结果综合评估产生最佳的预测结果。实验结果表明,VGGNet-plus网络在路面裂缝分类中的准确率可达92%,有效提升了路面裂缝自动检测精度。 相似文献
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针对信息安全风险评估过程中专家评价意见的多样性以及不确定信息难以量化处理的问题,提出了一种基于改进的DS证据理论与贝叶斯网络(BN)结合的风险评估方法.首先,在充分研究信息安全风险评估流程和要素的基础上,建立了风险评估模型,确定风险影响因素;其次,根据评估模型并结合专家知识构建相应的贝叶斯网络模型,确定贝叶斯网络模型中的条件概率表;再次,利用基于权值分配和矩阵分析的改进DS证据理论融合多位专家对风险影响因素的评价意见;最后,根据贝叶斯网络模型的推理算法,计算被测信息系统处于不同风险等级的概率值,并对结果进行有效性分析.分析表明,将改进后的DS证据理论与贝叶斯网络应用到风险评估过程中,在一定程度上能够提高评估结果的可信度和直观性. 相似文献
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针对硬拷贝设备安全性评估的需求,在通用准则(CC)的基础上,对硬拷贝设备保护轮廓(PP)进行研究,分析了适应我国场景的中风险环境下硬拷贝设备的安全环境和安全目的,提出了相应的安全要求,同时制定了一套硬拷贝设备的安全性评估方法,用于硬拷贝设备的安全性评估以及开发利用。 相似文献
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