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171.
离散小波变换-遗传算法-交互检验法用于近红外光谱数据的高倍压缩与变量筛选 总被引:11,自引:0,他引:11
用遗传算法(GA)与交互检验(CV)相结合建立了一种用于对近红外光谱(NIR)数据及其离散小波变换(DWT)系数进行变量筛选的方法,并应用于烟草样品中总挥发碱和总氮的同时测定。结果表明:NIR数据经DWT压缩为原始大小的3.3%时基本没有光谱信息的丢失;有效的变量筛选可以极大地减少模型中的变量个数,降低模型的复杂程度,改善预测的准确度。 相似文献
172.
173.
以H2S和CS2作硫化剂,用PPS和TPDS方法研究了水煤气变换催化剂CoMoK/γ-Al2O3的硫化及反硫化过程。用H2S/H2硫化时,只发现H2S的消耗和H2O的生成,用CS2/H2硫化时,只发现H2S的消耗和H2O的生成。用CS2/H2硫化时,首先生成CO2,然后是CH4,H2O和H2S,TPG实验表明催化剂表面上积炭,造成催化剂和活性降低,但积炭在水煤变换反应进行了逐渐除法。TPDS实验表 相似文献
174.
本文推导了同时受反应物和产物影响的脉冲极谱电流方程式, 并对电流-电位曲线的性质进行了讨论, 用三种体系进行验证, 实验结果与理论相符合。 相似文献
175.
金负载量对低温水煤气变换Au/α-Fe2O3催化剂结构和性能的影响 总被引:5,自引:3,他引:5
采用共沉淀法制备了低温水煤气变换Au/α-Fe2O3催化剂。通过正交实验优化催化剂的还原活化条件,考察了金负载量对催化剂性能的影响。采用BET、XRD、UV-VIS、XRF、H2-TPR和O2-TPO等表征手段对催化剂的结构进行分析,并与其催化性能进行关联。结果表明,(1)采用10%-H2/N2还原气将催化剂在150 ℃原位还原9 h,其催化活性最高;(2)金的最佳负载量为8.00%,此时在催化剂制备过程中金的流失量较少,金粒子较小,也有利于抑制催化剂在反应过程中烧结;(3)TPR-TPO结果表明,金的负载量为8.00%时,Au/α-Fe2O3催化剂具有较易被还原、不易被氧化的性质,从而显示出最高催化活性。(4)Au/α-Fe2O3催化剂中的金以单质金(Au0)形式存在;其高活性与Au0-Fe3O4间的协同作用有关。 相似文献
176.
177.
马来酸酐封端聚碳酸亚丙酯的大分子偶联反应 总被引:6,自引:0,他引:6
自从 1 969年井上祥平[1] 发现二氧化碳 (CO2 )可以同环氧化合物直接共聚合成脂肪族聚碳酸酯(APC)以来 ,这一学科领域受到科学家的广泛关注[2~ 8] .这是因为CO2 所产生的温室效应 ,成为使全球变暖的主要因素[9,10 ] .已经确定CO2 使气侯变暖占诸多因素中的 66% .目前大气中CO2 的体积浓度为 345ppmv,由于人类的各类活动每年以 1ppmv的速度递增 .因此 ,降低CO2 排放量已成为全人类共同关注的热点之一 .另一方面 ,CO2 的固定化以及消耗、利用显然是一个应积极鼓励的研究课题 .目前人们已经将CO2 同环氧乙烷 (EO)、环氧丙烷 (PO)、环… 相似文献
178.
概念教学在数学教学中处于核心地位,是数学教学的重中之重.数学概念的形成是一个归纳、概括、抽象的过程,而问题是数学的心脏,思维永远都是从问题开始的.本文中笔者以“离散型随机变量”教学为载体,说明在数学概念教学中如何将知识问题化,使学生在设问与释问的过程中经历知识的自我建构过程. 相似文献
179.
Anti-Controlling Codimension-2 Bifurcation of Discrete Dynamical Systems in 1 : 2 Resonance北大核心CSCD
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从分岔反控制的角度设计了一套非线性反馈控制策略,来实现离散动力系统1∶2共振情形下余维二分岔的各种分岔解。首先,针对传统分岔准则在确定高余维分岔点时存在的局限性,建立了一个1∶2共振情形下的余维二分岔的新显式准则,基于这个显式准则通过设计线性控制增益来确保此类余维二分岔的存在性。然后,推导了1∶2共振的中心流形,并基于范式方法通过设计非线性控制增益,分析了1∶2共振情形下余维二分岔解的类型和稳定性。最后,以一个Arneodo-Coullet-Tresser映射为例,在指定的参数点处通过控制实现了具有1∶2共振分岔特性的各种分岔解,进一步验证了理论分析。 相似文献
180.
首先提出了简单1维数字流形的概念,接着研究了简单1维数字流形的具有C-相容邻接关系的笛卡尔积空间中的数字图像.进一步,为了研究数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群,利用半径2-(k_(i2),k_(i1))-局部同胚的性质来体现数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群在从数字拓扑的角度来比较数字积空间时的优势.此外,通过强调C-相容的必要性修正了文献(Han S E.Comparison among digital fundamental groups and its applications[J].Information Sciences,2008,178(8):2091-2104)中的一个错误.利用本文的方法,可以从本质上区分数字积图像,从而使得数字图像的研究内容更加丰富. 相似文献