多形貌γ-Bi2 MoO6的可控制备及其可见光催化活性

采用表面活性剂辅助水热法合成了系列γ-Bi2 MoO6微纳米晶粉。考察了 pH 值及不同表面活性剂对产物物相及形貌的影响。以可见光降解罗丹明 B 作为探针反应,研究了不同条件下的降解效果,对γ-Bi2 MoO6的催化活性做出了评价。研究结果表明：在反应物 Bi 与 Mo 物质的量比为2∶1及 pH 为3～9时,表面活性剂的加入并不影响正交晶系γ-Bi2 MoO6的形成;pH 值为9时所得产物的催化活性最高,可见光照射3 h 的降解率可达79．62％。十二烷基硫酸钠（SDS）辅助所得纳米片状γ-Bi2 MoO6具有高达98．81％的降解率。     

基于成本约束的生鲜农产品冷链物流系统耗损控制研究

运用可靠性理论,在考虑成本约束的条件下,建立生鲜农产品冷链物流系统的耗损控制模型,使得冷链物流系统的耗损和冷链中的成本都到达最优值.最后用冷鲜肉的算例证明这一模型的可行性.     

扁柏精油提取工艺的优化及成分分析

以扁柏(柏树)树叶为原料,采用水蒸气蒸馏法提取柏树精油.设计单因素试验,考察了浸泡时间、蒸馏时间、蒸馏温度以及样品粒径对柏树精油提取得率的影响,并采用正交设计试验优化柏树精油提取工艺,用气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术对所提产物进行化学成分分析.结果表明,正交试验的优选提取工艺为:浸提时间2h,蒸馏时间3h,加热温度175°C,粒径100目.在该条件下精油得率最高可达0.547%.柏树精油主要成分为5-蒈醇(29.55%)、榄香醇(20.01%)和大根香叶烯(10.86%)等.     

应用于行人检测的HLBP与CHLBP纹理特征

根据CSLBP (center-symmetric local binary pattern)和Uniform LBP (local binary pattern)特征描述行人局部纹理互补性的特点, 提出将二者级联的组合特征用于行人检测: 基于灰度图像的纹理特征(hybrid local binary pattern, HLBP)和基于颜色空间的纹理特征(color based hybrid local binary pattern, CHLBP)。实验结果表明, 当FPPW=10^–4时, HLBP特征的检测率为93.96%, 与Uniform LBP和CSLBP特征相比分别提高3.46%和9.68%, 基于颜色空间L′C′C′与HIKSVM分类器结合时的检测率高达98.58%。与传统的纹理特征检测方法相比, 该特征提高了行人检测精度, 降低了误检率, 检测性能得到较大幅度的提升。     

基于人工神经网络技术的光电信息检测研究

本文分析了引起光电检测系统非线性误差的因素。在基于光电二极管的光照度检测实验中,应用RBF人工神经网络对光信号和电信号进行非线性误差补偿,实现了在不同环境温度下,光信号与电信号的线性转换,有效地提高光照度检测的检测精度。     

公众文本之情感词典研究进展

针对海量的社交媒体数据进行情感分析,能够实时检测与跟踪公众对社会事件、政治活动、公司战略、重大决策等方面的观点,同时了解用户在其评论、博客、微博等文本中的情感倾向.本文首先论述了从作者角度出发、针对文本中的主观词等构建的文本情感词典研究现状,包括基于辞典的和基于语料库的生成方法及其典型应用.然后阐述了从读者角度出发、通过读者对文档的情感反馈而构建的公众情感词典研究进展,包括其数据来源,以及词层和主题层的公众情感词典生成方法和模型.     

影响金属焊接性的因素及对应措施

综述了金属焊接性的变化与影响其因素的关系,强调了对金属焊接性进行评价的重要性,以及采用何种措施来改善金属焊接性,使焊接加工形式在最有力的状态下进行。其意义在于引起在焊接工作一线的从业人员对焊接性进行评价的意识,降低焊接困难,把握焊接质量。     

UML类图元模型基于描述逻辑的表示及验证

UML类图元模型采用非形式化的表示,无法对其结构语义进行严格的描述,因此提出一种UML类图元模型基于描述逻辑表示及验证的方法.在对UML类图元模型进行分析的基础上,构建了UML类图元模型基于描述逻辑SHOIN(D)的约束规则集,并验证了UML类图元模型与其构建模型间的一致性.     

关于三维非线性阻尼Navier-Stokes方程解的研究

三维的带有非线性阻尼|u|p-1u的Navier-Stokes方程的解的渐进行为,首先利用傅立叶分解法研究当p≥10/3时弱解的L2衰变,然后讨论当7/2≤p<5时强解的高阶导数的最优上界.     

随机久期免疫:一种非参数方法

参数利率期限结构模型的多样性和计算的复杂性增加了随机久期免疫方法的使用成本,影响了随机久期免疫方法的实用性、准确性和稳定性。在单因子HJM模型的假设下提出了引入非参数方法的随机久期进行利率风险的免疫,显著降低了随机久期的模型设定误差问题对免疫结果的影响,从而改善了随机久期方法的免疫效果。通过实证结果的检验,该方法比参数方法估计的随机久期具有更好的免疫效果。