对苯二甲酸加氢精制催化剂载体材料研究进展

综述了近年来对苯二甲酸精制用钯金属催化剂载体的研究进展,包括新型载体的研制、结构特点及以此载体负载钯金属对产物性能的影响.文献表明,化学气相沉积法制备的具有中孔结构的纳米碳纤维载体,可望作为一种新型催化剂载体,改善对苯二甲酸催化加氢反应的反应性能.     

超分子化合物[（4,4′-联吡啶）3H5][PMo10V2O40]·3H2O水热合成与表征

利用水热合成法合成了一个新的杂多（Keggin）基超分子化合物[（4,4′-联吡啶）₃H₅][PMo₁₀V₂O₄₀]·3H₂O,并且通过元素分析、红外光谱和X射线单晶衍射的方法确定了该化合物的晶体结构。结构分析表明,该化合物属于单斜晶系,C2/c空间群,晶胞参数a=1.534 9（9）nm,b=1.813（1）nm,c=2.097（8）nm,α=90°,β=101.36°,γ=90°,V=5.725（2）nm3,Z=4,R1=0.050 7,wR2=0.163 8。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

增强壁画图像艺术性的超分辨率重建

针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像.以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像.采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构建的方法实现更好的壁画图像优化.与现有几种图像超分辨率算法对比,在客观实验指标上PSNR值平均提高了1.2 dB-3.3 dB,SSIM值增加了0.04-0.13;在主观评分方面也优于其它算法,验证了该算法在壁画图像的超分辨率重建上具有有效性和卓越型.     

改进DeepLabV3+模型在壁画分割中的应用

针对古代壁画图像分割过程中出现的目标边界模糊、图像分割效率低等问题,提出一种融合轻量级卷积神经网络的多分类图像分割模型MC-DM,该模型将DeepLabV3+结构和MobileNetV2相结合,利用DeepLabV3+特有的空间金字塔结构对壁画的卷积特征进行多尺度融合,从而减少壁画分割时的图像细节损失。首先,通过MobileNetV2对输入图像进行特征提取,从而在确保图像信息准确提取的同时减少耗时;其次,通过空洞卷积处理图像特征,从而扩展感受野,并在不改变参数数量的情况下得到更多的语义信息;最后,采用双线性插值的方法对输出特征图像进行上采样,以得到像素级的预测分割图,从而最大限度保证图像分割的准确性。在JetBrains PyCharm Community Edition 2019环境下,利用以1 000张壁画扫描图片制作而成的数据集进行测试,实验结果表明,MC-DM模型较传统的基于SegNet的图像分割模型在训练精确度上提升了1个百分点,较基于PSPNet的图像分割模型在精确度上提升了2个百分点,且MC-DM模型的峰值信噪比（PSNR）较实验对比模型平均提高了3～8 dB,充分验证了该模型在壁画分割领域的有效性。所提模型为古代壁画图像分割提供了新的思路。     

适应性增强胶囊网络的古壁画朝代识别算法

针对壁画图像自身存在多义性、不同朝代的壁画绘画风格存在差异性和传统的人工直接参考壁 画文本或历史文献识别壁画朝代存在费时、费力等问题,提出了适应性增强胶囊网络(AEC)的古壁画朝代识别 算法,对莫高窟壁画自动进行朝代识别。在原生胶囊网络基础上,首先引入预先卷积结构对壁画图像进行高层 特征提取;其次增加均层激活增强模型的拟合性能;最后对胶囊网络进行适应性增强,在提高梯度平滑度的基 础上利用自适应学习率进行优化提高模型的分类精度。实验结果表明在所构造的 DH1926 壁画数据集上,AEC 模型准确率为 84.44%、平均精确度(MAP)为 82.36%、平均召回率(MAR)为 83.75%、综合评价指标为 83.96%。 与改进的卷积神经网络(CNN)和原生胶囊网络等其他网络结构相比,各项评价指标均有 3%以上的提升,有较 强的拟合性能,能够多层次提取壁画的丰富特征,表达图像更细节的语义信息,在莫高窟壁画朝代识别中具有 更高的准确度和更好的鲁棒性,有一定的应用价值与研究意义。     

一种改进的HSV颜色空间量化方法及其应用

随着图像数据的海量增长,图像检索效率逐渐成为研究热点.为了提高图像检索的准确率,提出了一种改进的HSV颜色空间量化方法,细化色调H的分类,使量化结果更接近人类感知,并在此基础上采用分块策略进行仿真实验.实验结果表明,提出的方法能更好地描述图像的颜色特征,效果令人满意,具有一定的实用性.     

基于模糊支持向量机的图像分类方法

电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的问题.为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法,通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足,解决了图像分类中的语义模糊问题.使用Internet上的六类自然图像进行测试,实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,分类性能显著提高.     

一种改进的冒泡排序算法

提出了一种冒泡排序的改进算法,并对其性能与传统的冒泡排序算法的性能进行了实验比较。     

对无机化学教学改革的几点体会

无机化学是青海大学化学工程与工艺等专业一年级新生一门重要的专业基础课,对其今后的专业学习起着非常重要的作用,为提高无机化学的教学质量,我们从教学方式的过渡、调动学生学习自主性、优化教学内容、转变教学方式四方面谈谈对无机化学教学改革的几点体会。