磷有机杀虫剂

1.历史簡述磷有机杀虫剂的研究是从磷有机化合物的研究发展来的,两者是密切相联难于分割的。磷有机化合物的研究至少有一百多年的历史,在十九世纪之初即已开始。但因只在大学中进行,未与实际很好地结合,所以参加的人数不是很多,发展亦就比较迟缓。虽然在此期间,对于磷有机化合物的多种类型、合成方法、一般性能,以及不少反应机理和历程都有很多供献,特别是德国的米哈爱利斯教授(C.A.A.Michaelis)和苏联的阿尔布蜀夫院士的系統研究工作,前者四十余年(1874—1915),后者五十余年(1904—现在),可以說是奠定了磷有机化合物坚实的理论基础,为以后的应用开辟了广阔的道路。     

高效液相色谱法测定除草剂胺苯黄隆

高效液相色谱法测定除草剂胺苯黄隆石国荣（湖南化工研究院，长沙４１０００７）胺苯黄隆是一种新型的高效磺酰脲类除草剂，试验代号为ＤＰＸＡ－７８８１，化学名称为２－［（４－乙氧基－６－甲氨基－１，３，５－三嗪－２）脲基磺酰基］苯甲酸甲酯。由于其沸点高，无法...     

印染前处理废水的混凝沉淀研究

印染前处理废水水质成分复杂,污染物含量极高,是印染厂污水处理难以达标的重要原因.实验针对常州某棉纺织印染厂印染前处理车间废水水质特性,选取硫酸亚铁(FeSO4·7H2O)、聚合硫酸铁(PFS),聚合硫酸铝(PAS)、聚合氯化铝(PAC)及钢铁厂废酸对印染前处理废水进行了混凝试验研究,得出PFS、PAC、PAS及硫酸亚铁的最佳pH范围分为:6.5、6、3、10左右·对于水质Ⅰ的废水,PFS、PAC、PAS、硫酸亚铁及钢铁厂废酸的最佳投药量分为:1 g/L、1.6 g/L、526.32 mg/L、4.4 g/L及40 mL/L,对于水质Ⅱ的废水,PFS、PAC、PAS、硫酸亚铁及钢铁厂废酸最佳混凝剂投药量分为:1 g/L、2.1 g/L、210mg/L、2.2 g/L及20mL/L;混凝最佳搅拌方式为:快速搅拌300 r/min搅拌2 min,慢速搅拌40 r/min搅拌10 min,助凝剂阳离子型聚丙烯酰胺(CPAM)以投加4 mg/L为宜,最佳沉淀时间为20 min.在最佳混凝条件下,钢铁厂废酸对原水的COD去除率可达35%左右.     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

无线可充能传感器网络的锚点算法与移动设备调度研究

由于传感器的电池容量和存储容量有限,导致无法持续对传感器进行能量补充并收集传感器生成的感测数据。针对该问题,研究了周期性能量补充和数据收集问题,提出了一种用于充能和数据收集的方法,包括基于网格的算法(GBA)、基于支配集的算法(DSBA)和基于圆相交的算法(CIBA)。通过这三种方法或两两相结合的方法找到锚点集合,通过移动设备调度算法调度最小数量的移动设备来访问生成的锚点。仿真结果验证了所提方法的有效性。与联合能量数据采集(JEDA)算法、最小覆盖圆(SEC)算法相比,所提CIBA需要的移动设备数量最少,总移动距离也最短,具有良好的综合性能。     

基于CNN、迁移学习和SVM的水下光源识别算法

水下光源作为AUV((Autonomous Underwater Vehicle)近距离视觉定位的目标物体,其识别质量将直接影响到AUV水下近距离对接时的定位精度,为了精准地对水下检测到的光源进行识别,论文提出了一种基于卷积神经网络(Convo-lutional Neural Network,CNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和迁移学习的定位目标光源识别方法.该方法首先将ImageNet上的数据集带入CNN进行训练得到初始的CNN模型,然后基于迁移学习的思想,将采集到的水下光源图像带入模型对参数进行调整,最后去掉模型的Softmax函数,取出处于CNN模型全连接层输出的4096维特征组成特征向量,带入SVM对目标图像进行分类,从而提取出真目标光源,剔除掉伪光源和其他水下目标.结果表明,采用该方法对于水下光源的识别具有较强的鲁棒性和缩放、平移、旋转变换不变性.     

面向RFID动态帧时隙ALOHA协议的帧长优化

近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理.其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景.为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突.针对当前商用RFID系统普遍采用的符合EPC C1G2标准的动态帧时隙ALOHA协议,提出了一种新型的基于Q-learning与神经网络的帧长优化算法(记作QN-leaming).通过将动态帧长选择问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),即观察到的状态为不同种类时隙的个数(空时隙数、单时隙数、冲突时隙数),执行的动作为设置合理的帧长,从而利用Q-learning与神经网络来自主学习帧长选择策略,基于学习到的策略可以指导系统根据最新观察选择能够实现全局最优的帧长.仿真实验结果表明,基于QN-learning算法在动态调整帧长方面表现优异,能够实现标签的有效识别,在保障高吞吐率的同时控制阅读器的询问次数,减少数据传输量.     

融合区域与朋友影响的下一兴趣点推荐

随着移动设备的日益普及,积累了大量的用户签到兴趣点数据,用户签到的信息使下一兴趣点推荐成为近年来研究的热点问题.下一兴趣点推荐的准确性主要受到两方面的制约:一方面,签到数据稀疏性问题.当前研究者通过引入兴趣点的地理相关性或社交网络中的朋友评价信息来改善数据稀疏问题,但并不是所有兴趣点之间都存在强地理相关性,且社交网络中只存在少量用户对签到的兴趣点发表评论.另一方面,基于深度学习训练兴趣点签到序列存在梯度消失的问题.针对这些问题,提出融合区域与朋友影响的用户下一兴趣点推荐模型.首先,将兴趣点区域信息融入用户签到兴趣点序列中;其次,使用带有残差连接的神经网络模型对序列进行嵌入,避免梯度消失,提高模型收敛性;最后,融合朋友访问的兴趣点信息进行下一兴趣点推荐,进一步提高兴趣点推荐的准确性.实验数据表明,与其他推荐模型相比,提出的模型具有较高准确性.     

基于多项式拟合残差法的光纤光谱仪的波长定标方法研究

光纤光谱仪在各个领域都有着重要的应用,它采用光纤作为信号耦合器件,体积小,信号传输效果好,可以灵活搭建光谱采集系统。评价一台光谱仪的性能有许多重要指标,但受气压、温度、使用环境、使用年限等外部因素的影响,光纤光谱仪中重要部件的参数会发生偏移,例如光纤的发散角、光栅的衍射能力和探测器的探测效率等,所以,定期对光纤光谱仪进行波长校正是非常有必要的。通过利用HG-1汞-氩校准光源,应用多项式拟合残差法对E820光纤光谱仪进行波长定标实验,并将定标前后的光谱数据进行对比,研究了波长定标方程对波长准确度的影响,最后说明了波长定标在分析光谱仪性能中的重要作用。