油田用新型高效杀菌剂的合成与评价

我国是世界产锡大国,锡主要作为原料出口到国外,而国内所用的有机锡产品主要依靠进口。目前,有机锡化合物已成为发达国家许多行业不可缺少的材料。据报导,世界有机锡化工产品的消费量由1950年底的50吨增长到1988年的55000吨,这种趋势仍将继续上升。在欧洲、日本、美国,有机锡产     

高效液相色谱法检测木材产品中8-羟基喹啉铜

采用高效液相色谱法测定木材产品中8-羟基喹啉铜。木材样品经甲醇超声提取两次,以反相C18柱为分离柱、甲醇与乙酸铵-乙酸缓冲溶液作为流动相进行洗脱,采用光电二极管阵列检测器在257nm处进行检测。8-羟基喹啉铜的质量浓度在0.1~10.0mg·L-1范围内与峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为0.06mg·kg-1。对空白样品进行加标回收试验,回收率在76.4%~94.2%之间,测定值的相对标准偏差(n=5)在3.2%~7.5%之间。     

多胞材料的力学行为

多胞材料具有独特的力学性质,其工程应用日益增加.人造多胞材料可以分为蜂窝材料和泡沫材料两类.本文介绍了这两类材料在不同载荷条件下力学行为的研究概况.对于某些天然材料(木材和松质骨)的多胞结构及其模型也作了简要介绍.     

基于I-BGLAM纹理和光谱融合的高光谱显微成像木材树种分类

为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外（372.53~1 038.57 nm）范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特征波段选择方法降低高光谱图像的维数,选择出含有信息量大的波段。其次,对选择出的波段图像使用NSCT及NSCT逆变换得到融合图像,对得到的融合图像使用I-BGLAM提取其纹理特征。与此同时,对高光谱图像的全波段求取平均光谱并进行S-G（Savitzky-Golay）平滑得到光谱特征。最后,将得到的纹理特征和光谱特征融合后送进极限学习机（ELM）中进行分类。此外,还和基于灰度共生矩阵（GLCM）的木材识别的传统方法以及近几年木材树种识别领域内被提出的主流方法进行了比较。该研究主要创新点有两个：一是将强纹理提取器I-BGLAM用于高光谱图像中提取其纹理特征;二是提出一种新的特征融合的模型用于高光谱图像的分类。针对8个树种的实验结果表明,单独使用I-BGLAM提取的纹理特征来进行分类的正确率最高可到达88.54%,而使用GLCM提取纹理特征的传统方法正确率最高只有76.04%,该结果可以得出本文使用I-BGLAM在纹理特征提取方面要优于GLCM,这为后面建立的融合模型打下很好的基础,单独使用平均光谱特征来分类的正确率最高可以达到92.71%,使用所提出的特征融合方法所得到的分类正确率最高可达到100%,这说明使用所提出的融合模型来分类要比以前单独使用某一种特征的分类模型要好。此外,使用所提出的方法得到的分类正确率要高于本领域内其他两种主流的识别方法。因此,所提出的基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的方法能够提高木材树种分类的正确率,该方法在木材树种分类方面有着一定的利用价值。     

基于光谱和图像特征的阔叶木材与针叶木材同时分类算法研究

木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大幅度降低木材分类人员的工作难度。通过木材的遗传信息和解剖学信息可以得到较为准确的木材分类结果,这类方法识别工艺相对复杂,对非专业人员并不友好。借助木材切面的图像信息或光谱信息可以简单方便地对木材进行分类,然而由于不同种木材之间存在的近似性,这类方法往往分类精度不高或只适用于某些阔叶木材。提出了一种基于木材横切面图像信息和光谱信息的多特征木材分类算法,首先分别采集木材横切面的光谱信息以及图像信息;再使用Segnet图像分割方法将待分类样本分成含管孔木材和不含管孔木材两组,并对含管孔样本组中的木材进行管孔分割;然后对含管孔样本组中的木材提取管孔特征、光谱特征以及纹理特征,对无管孔样本组木材提取光谱特征和纹理特征;最后根据这些特征使用支持向量机分别对木材进行分类并记录其木材的分类结果,对分类结果不一致的样本使用相似性判据判断最佳分类结果。为了验证该方法的有效性,以20种常见的阔叶木材和针叶木材的混合样本集为研究对象,对其进行了分类。实验结果显示三种特征均可以对木材进行分类,单独使用光谱特征、纹理特征以及管孔特征对木材进行分类的最高正确率分别为93.00%,89.33% 和69.23%,通过相似测度的判断后三个特征可以相互补充从而进一步提高木材的分类正确率,最高正确率可达98.00%。综上所述,该方法可以对包含阔叶木材和针叶木材的混合样本集中的木材进行分类,木材横切面的光谱特征、纹理特征以及管孔特征可以相互补充,从而使分类正确率进一步的提高。与目前的主流木材分类方法进行对比,发现该算法的分类正确率高于其他算法。     

多测点无损检测法评估古建木材抗弯强度

为了提高无损检测手段预测古建木材抗弯强度的精度,用应力波仪和阻力仪对藏青杨旧材抗弯试样进行了多测点无损检测,通过对比试样抗弯强度,分析了无损指标与木材抗弯强度的相关性,讨论了测试手段、测点位置、测点数量对相关系数的影响,以及多参数时预测模型的最优自变量组合.结果 表明:增加测点数量可提高无损指标与木材抗弯强度的相关系数;当自变量较多时,逐步回归法适合应用于确定最优自变量组合,同时避免自变量共线性问题;相较于一元线性模型,使用最优自变量组合确定的多元线性模型可使无损指标与抗弯强度的相关系数和校正决定系数分别提高20.54％和42.92％,表明多测点无损检测法可以有效提高木材抗弯强度预测的准确性.     

试论中国最伟大的灵魂解剖家——鲁迅

公元一千零四年，东京仙台医学专门学校。藤野严九郎先生面对中途辍学的一个中国学生不无惋惜地说：“为医学而教的解剖学之类，怕于生物学没有什么帮助。”可是藤野先生当时未细加斟酌这个中国学生开始说的一句话：“先生教给我的学问，出还是有用的！”数十年后，这个中国学生青出于蓝而胜于蓝，     

蒿属三种药用植物营养器官的解剖学研究

本文对大籽蒿、野艾、椒蒿的营养器官进行了组织形态学的观察.分析了药用植物的解剖学特征与药用成份的贮藏、运输和分泌的关系.并总结出这三种植物的茎与叶的显微结构特征可做为鉴别不同种和药材真伪的依据.     

体育院校解剖学教学方法探讨

解剖学是体育院校学生的基础理论课之一，对于学好其他学科起着十分重要的作用。教师的教学方法与艺术，教学态度，课程内容的吸引力对学习效果起着主要作用。本文对体育院校解剖学教学方法做一探讨。