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41.
铁电纳米材料BaTiO_3具有尺寸均匀,形貌统一的单晶纳米立方体结构。以LRS-Ⅲ型激光拉曼/荧光光谱仪为测量仪器研究其在固体纳米材料BaTiO_3分析中的应用。用碱热法制作得到4种无掺杂铁电纳米材料BaTiO_3,分别标记为纯1、纯2、纯3、纯4,将四种固体纳米材料作为标样待测;另取两个不同浓度Eu(铕)元素掺杂的材料分别标记为掺杂1、掺杂2待测。本实验中,不仅对比分析了不同烧结温度和时间下的固体纳米材料BaTiO_3激光拉曼光谱,并做出了相应的解释说明。与此同时,对掺杂BaTiO_3的也做了拉曼光谱对比分析,研究掺杂对固体材料拉曼谱线的影响。研究结果表明,含有相同成分的固体材料其拉曼谱线相似,且不同掺杂引起拉曼谱线的变化不同。最后用相关系数对掺杂材料和无掺杂材料做了进一步分析。从总体来看类内相关系数较高而类间相关系数较低,但即便掺杂的量比较少,对相关系数也有明显的影响。结合相关系数可以明确地判断出两种物质是否同类,如果已知某一种没有掺杂,那么,就可以很容易地判断出另一种材料中是否有掺杂。 相似文献
42.
提出了一种新的识别灰度级图像的方法,该方法基于矢量量化的基本思想,通过对图像的分割,将灰度级图像映射成神经元仅取少数和几种状态的Hopfield神经网络模型,理论和模拟实验证明:这种低状态的opfield与传统灰度图像识别模型相比,不仅神经元的数目较少,互连密度较低,而且网络具有较好的联想能力。 相似文献
43.
新型沥青基ACNT/C纳米复合材料的制备与表征 总被引:1,自引:0,他引:1
以超长定向碳纳米管(ACNTs)阵列为骨架,中温煤焦油沥青为浸渍剂,采用浸渍-炭化工艺经过一个循环制备了密度约为1.25 g·cm-3的沥青基定向碳纳米管/炭(ACNT/C)纳米复合材料。采用扫描电子显微镜(SEM)、偏光金相显微镜(PLM)、X射线衍射(XRD)和Raman光谱分析对这种新型纳米炭材料进行了表征。结果表明ACNT/C中沥青炭为明显的各向异性组织,以碳纳米管为核心形成了非常细密的流线型层片结构,具有较高的晶化程度。采用热失重分析(TGA)方法考察了材料在空气中的热稳定性能,发现ACNT/C纳米复合材料在空气中的热失重初始温度比相同工艺条件下,以炭纤维为骨架制备的密度相近的炭/炭(C/C)复合材料提高了50 ℃左右。 相似文献
44.
梁桂兆 陈泽聪 杨善彬 梅虎 周原 舒茂 杨力 杨胜喜 郑小林 陈国华 周鹏 田菲菲 廖春阳 吴世容 李根容 李德静 何留 甘孟瑜 高剑坤 陈国平 王贵学 龙莎 景举华 曾晖 张巧霞 张梦军 杨娟 仝建波 王娇娜 刘永红 李波 仇亮加 蔡绍皙 赵娜 杨艳 苏霞利 宋健 陈美霞 陈刚 张雪姣 孙家英 李经纬 邓婕 彭传友 李志 许罗南 廖立敏 吴玉乾 朱万平 苏勤亮 卢大军 李军 黄振虎 周萍 李志良 《中国科学B辑》2007,37(6)
以支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)对200条禽流感病毒、100条B型流感和100条C型流感病毒蛋白共400条为训练集样本,从表征序列的200个整体与局部变量中以逐步(stepwise)方法选取24个变量作为LDA模型的输入建立线性识别模型,病毒蛋白总识别率达99.8%,留一法交互检验总识别率为99.4%.从原始200变量中经主成分分析得16个主成分作为SVM的输入,以径向基核函数(RBF)SVM建立非线性识别模型,病毒蛋白总识别率为99.8%,留一法交互检验总识别率为99.2%.以100条禽流感、50条B型流感和50条C型流感病毒编码蛋白质共200条为测试集样本,得LDA模型,对其总识别正确率为95.4%,SVM模型对其总识别正确率为96.5%.识别结果表明,两个模型都可较好识别禽流感病毒蛋白,并且SVM对禽流感病毒蛋白的识别结果优于LDA. 相似文献
45.
46.
在KH2PO4- Na2HPO4缓冲溶液中,离子缔合物[MB]+·[B(C6H5)4]–可发射强而稳定的荧光,牛血清蛋白(BSA)能使[MB]+·[B(C6H5)4]–的荧光信号显著猝灭,聚乙二醇(PEG)对荧光信号猝灭的有强的增敏作用,加PEG比不加PEG时,ΔF(= F0-F,其中,F0与F分别为试剂空白和试液的荧光强度)值提高了9.1倍,且ΔF与BSA含量具有良好的线性关系,据此建立了新型荧光探针荧光猝灭法测定痕量蛋白质的新方法。本方法的线性范围为0.11 ~ 88.0 ag/mL,检出限:22.0 ag /mL BSA,灵敏度很高,并成功用于人血清样品中蛋白含量的测定。同时探讨了新方法的反应机理。在相同条件下,新方法可分别测定BSA、人血清白蛋白(human serum albumin,HAS)、卵蛋白(ovalbumin,OVA )、γ-球蛋白(γ-globulin,γ-G)及血清、脑脊液样品中蛋白质总量。 相似文献
47.
48.
目前储量的分类标准是通过划分指标值的范围来确定的,这就要求所有指标值恰好符合既定的指标范围,否则难以划分储量类别.为克服这一问题,结合模糊C均值算法和BP神经网络实现难采储量的分类.首先基于效益指标运用模糊C均值算法自动搜索储量的最佳类别,再利用BP神经网络建立储量效益指标类别与储量属性指标之间的关系表达式.在已知储量指标值的情况下,通过此关系式即可求得储量的类别.最后以大庆某油田为实例,对其难采储量进行了分类,有效指导难采储量滚动开发决策. 相似文献
49.
利用C语言对钨反射式X射线管出射的X射线光谱公式编制计算机程序,对模拟计算得到的光谱的形状与理论及实验结果进行比较,对模拟计算结果的正确性加以验证. 相似文献
50.
X射线管辐射剂量分布的理论分析与实验测量 总被引:1,自引:1,他引:0
简述了反射式X射线管与透射式X射线管的结构.理论分析了透射式X射线管不具有足跟效应.实验测量表明:在所研究的范围内透射式X射线管辐射剂量分布情况明显好于反射式X射线管的辐射剂量分布. 相似文献