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61.
富镧Ni—MH电池阴极材料性能的偏最小二乘法—人工神经网络研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用偏最小二乘法-人工神经网络方法,对富镧Ni-MH电池阴极材料的放电曲线、初始容量、比容量性能进行研究。结果表明:用PLS-BPN对材料性能的研究与实验结果非常吻合,可作为材料性能测试的一种预报手段。 相似文献
62.
合成和表征了两种新的异双核配合物[Cu(oxap)Mn(L)~2](ClO~4)~2, oxap表示N,N'-双(2-氨基丙基)草酰胺根阴离子, L表示1,10-邻菲咯啉(phen)和5-硝基-1,10-邻菲咯啉(NO~2-phen)。测定了配合物的变温磁化率(4.2-300K), 并用最小二乘法和从自旋Hamiltonian算符, ^^H=-2J^^S~1.^^S~2-D^^S~Z~1导出的磁方程拟合。求得交换积分为J=-74.72cm^-^1(phen)和J=-76.39cm^-^1(No~2-phen), 表明两个Cu(II)-Mn(II)双核配合物中有中等强度的反铁磁超交换作用。 相似文献
63.
用载流法研究了Mo~4O~12(O~2) [简作Mo~4(O~2)~2] 与HSO 在酸性条件(4×10^-3~0.5mol·dm^-3)下的反应动力学,并提出了反应机理.反应经历下列历程:Mo~4(O~2)~2+H~2O Mo~4(O~2)(OOH)(k~1,k~-1) Mo~4(O~2)(OOH)+HSO Mo~4(O~2)OOSO~2+H~2O(k~2,k~-2) Mo~4(O~2)OOSO~2+H~2O Mo~4(O~2)+H~2SO~4(k~1,k~-1)中间产物Mo~4(O~2)再以相同机理继续与HSO 反应.由机理,得到了[S(IV)/k~观察与[H^+],[S(IV)]之间的线性关系式以及20℃时的动力学参数:K~1=7.4±0.3dm^3·mol^-1·S^-1,k~-1/k~2=(5.8±0.5)×10^-2和k~-2/k~3=(1.4×0.8)×10^-4.配合物Mo~4(O~2)~2中(O~2)基质子化是决定反应速度的关键步骤.用此机理讨论了Thompson研究的 MoO(O~2)~2与HSO 的反应结果. 相似文献
64.
65.
制备了2',3'-O-二苯甲酰基尿嘧啶核糖核苷U(BZ)~2,并在DMF溶液中培养得到单晶.单晶经X射线衍射测定,属三斜晶系,空间群为P1.晶胞参数a=5.734(1)A,b=10.124(3)A, C=11.905(3)A,α=73.07(2),β=84.36(2),γ=81.61(2),Z-1.用CAD-4四园仪收集衍射数据.用直接法解晶体结构,用块对角矩阵最小二乘法修正,对3154个独立反射.最终R=0.070.U(BZ)~2的碱基相对于糖环为β构型,两个苯甲酰基在空间上远离 5'-OH,使5'-OH周围空隙较大,因而苯甲酰基作为Ur的2',3'-羟基的保护基,对5'-OH的反应不存在立体障碍. 相似文献
66.
重整汽油近红外光谱的稳健偏最小二乘解析 总被引:1,自引:0,他引:1
近红外光谱(NIR)光谱复杂,组分间光谱重叠严重,目前,多元线性回归(MultipleLinearRe gression,MLR)和偏最小二乘法(PartialLeast squares,PLS)是近红外光谱分析中使用最多和效果较好的方法[1]。稳健偏最小二乘(RobustPartialLeast Squares,RPLS)是由稳健统计学构造的具有稳健性能的多元校正方法。当化学测量中引入随机异常点或误差的内在分布偏离正态分布时,它仍能给予接近最优性能的校正,确保分析结果的准确性,是消除奇异点的非常有效的方法[2-4],… 相似文献
67.
二组分混合物的最小流化特性 Ⅰ.混合/分离状态与最小流化空隙率 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了二组分混合物的3种混合/分离状态及在完全混合时发生连续相转变的极限组成。提出一个判别非等密度体系混合/分离状态的法则与确定混合物空隙率简易可行的随意松散堆积方法。 相似文献
68.
偏最小二乘光度法同时测定铜和铁的研究及应用 总被引:8,自引:0,他引:8
7-(1-苯偶氮)-8-羟基喹啉-5-磺酸钠在PH=4.75HAc-NaAc缓冲溶液中能与Cu(Ⅱ)和FE(Ⅲ)形成稳定的络合物,本文研究了Cu(Ⅱ)-PAHQS、Fe(Ⅲ)-PAHQS体系的显色条件,以偏最小二乘法处理两者重叠吸收峰,建立了光度法同时测定铜和铁的方法。 相似文献
69.
利用紫外-可见吸收和荧光发射光谱, 结合非线性最小二乘法拟合曲线以及分子力学(MM2)模拟系统地研究了手性分子N-[4-(1-芘基)]丁酰-D/L-苯丙氨酸(PDP和PLP, 总称PPs)与β-环糊精(β-CD)、 2-位硒桥联双β-CD(2-SeCD)和2-位碲桥联双β-CD(2-TeCD)的包结能力大小及这3个环糊精对PPs手性识别能力的差异和识别机理. 研究结果表明, PPs不能与单疏水空腔的β-CD形成很好的包结复合物, 与具有较长桥联链的2-TeCD结合能力最强. 2-TeCD与PDP和PLP的结合常数分别为2.33×104和6.07×103 L/mol, 对PPs的手性识别比达到KD/KL=3.84, 高于2-SeCD(KD/KL=2.61). 用MM2模拟得出了PPs与这两个双环糊精形成复合物的三维结构: PPs的绝大部分位于双环糊精两个空腔之间, 但是在这两个复合物中, 苯环与芘环所成的二面角不同. 此外, PPs与这两个双环糊精作用时均存在明显的氢键相互作用, 且2-TeCD强于2-SeCD. 相似文献
70.
本文报道~1H、~7Li、~(23)Na、~(133)Cs NMR测定N,N’-二羧甲基大环醚双内酯(1—4)和大环胺双内酰胺(5),N-对甲苯磺酰基大环醚双内酯(6,7),4’-丹磺酰氨基苯并-18-冠-6(8)与Li~+、Na~+、K~+、Cs~+、Cd~(2+)和Pb~(2+)金属离子的配位作用,并以非线性最小二乘法拟合计算了配合物的形成常数;同时,发展了一种用~(133)Cs NMR测量冠醚和碘离子竞争配合Cs~+的配合物形成常数的新技术. 相似文献