基于深度学习的ELM实时识别研究

基于深度学习的方法，在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习，得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力，识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据)，共识别出1665次H模放电，其中误识别35次，误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中，漏识别4次，漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下，对单个时间点的平均计算时间为0.46ms，可以满足实时控制的计算速度要求。     

扩宽OMA-Ⅵ同时谱宽的新方法

OMA－Ⅵ存在同时谱宽窄的缺点，本文用一种新方法大幅度地扩宽了它的同时谱宽，且不降低其系统分辨率，应用效果甚佳。     

ICP－AES法测定金属矿产品中的磷

本文研究了铁矿石、铬矿石、锰矿石中的微量磷的电感耦合等离子体发射光谱法的测定。方法简便，具有很好的精密度和准确度。标准样品的分析结果基本与标称值相吻合，回收率在９５％－１０５％之间。     

三维热传导型半导体器件瞬态模拟问题的Crank—Nicolson差分—流线扩散有限元法及其数值分析

本文研究三维热传导型半导体器件瞬态模拟问题的数值方法。针对数学模型中各方程不同的特点，分别提出不同的有限元格式。特别针对浓度方程组是对流为主扩散问题的特点，使用Crank-Nicolson差分-流线扩散计算格式，提高了数值解的稳定性。得到的L^2误差估计关于空间剖分步长是拟最优的，关于时间步长具有二阶精度。     

原子吸收光谱法测定铝锂合金中锂

本文研究了用原子吸收光谱法在笑气－乙炔火焰中测定铝锂合金中锂的最佳条件。其电离干扰可通过加进钾进盐来控制。应用本法测定合金中 锂的含量，获得了满意结果。     

溶胶-凝胶制备技术与新型催化材料Ⅲ.溶胶粒子表面修饰方法制备催化膜

提出用溶胶粒子表面修饰方法，结合溶胶凝胶技术制备无机催化膜．该方法的基本原理是利用合适的金属配合物在胶粒表面的吸附作用，经溶胶凝胶过程，将活性组分结合到无机膜中．实验测定结果表明：（ＮｉＥＤＴＡ）２－，ＶＯ－３，ＭｏＯ２－４，（Ｐｄ（ＮＨ３）４）２＋，ＰｄＣｌ２－４，ＰｔＣｌ２－６和ＲｈＣｌ３－６可用来修饰ＡｌＯＯＨ溶胶．以Ｐｄ／γＡｌ２Ｏ３催化膜的制备为例，经三次溶胶凝胶过程，可制得无裂缺的厚度为９μｍ的Ｐｄ／γＡｌ２Ｏ３催化膜，膜材料的平均孔直径为６ｎｍ，Ｐｄ被均匀地分布在膜的顶层，其平均粒径为２３ｎｍ．