正极材料Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)1-xCrxO2的合成与表征

采用草酸盐共沉淀法合成一系列的Li(Ni_1/3Co_1/3Mn_1/3)_1-xCr_xO₂正极材料(0 ≤x ≤0.1),用X射线衍射仪（XRD）和扫描电子显微镜（SEM）分析合成产物的晶体结构及表面形貌;利用充放电仪测定了产物的电化学性能.结果表明,合成的Li(Ni_1/3Co_1/3Mn_1/3)_1-xCr_xO₂( x = 0.01,0.03,0.05,0.07) 均保持α-2NaFeO₂ 层状结构相,属于空间R3m点群.Li(Ni_1/3Co_1/3Mn_1/3)_0.95Cr_0.05O₂的电化学性能最佳,首次放电容量达158.6 mAh/g,在2.5～4.5 V区间30次循环后比容量衰竭率仅为3.92%.Li(Ni_1/3Co_1/3Mn_1/3)_0.95Cr_0.05O₂和Li(Ni_1/3Co_1/3Mn_1/3)CrO₂ 的电极阻抗变化不同,进而影响其电化学性能.     

H-矩阵基于外推Gauss-Seidel迭代法的几个等价条件

利用最优尺度矩阵及M-1N的某些估计量讨论了外推Gauss-Seidel迭代法的收敛性及其和H-矩阵的关系.基于外推Gauss-Seidel及Gauss-Seidel迭代法得到了H-矩阵的几个等价条件.同时也得到了严格对角占优矩阵,不可约对角占优矩阵及Stieltjes矩阵的Gauss-Seidel迭代法,外推Gauss-Seidel迭代法的相关收敛性结论.     

彩色可视传感阵列基元匹配快速定量算法

在彩色可视传感阵列传统处理方法中,存在着数据量大,人工分析困难、种类浓度识别难以同一次实现等问题,针对这些问题,考虑到同类气体饱和响应阵列点位置一致性的特点,提出一种彩色可视阵列基元匹配快速定量识别算法。该算法首先采用设置经验阈值消除冗余量,进行去噪和特征提取,减少人工分析量;然后进行基于二值化基元图模板匹配的定量分析种类识别,减少计算量,增加气体识别效率和精度;最后,综合模糊逻辑和神经网络2种人工智能方法的优点,建立彩色传感阵列气体浓度识别的自适应模糊推理系统。算法优势在于将不同气体的种类和浓度检测分开进行,解决了种类、浓度同时识别时可能出现特征数据交叉感染导致错误识别的问题。基元模板匹配分析结果显示,氨气、氯气和二氧化硫3种气体分类识别结果准确率达100%,利用模糊神经网络方法对氨气浓度识别率准确度较高,误差在5%以内。     

图书馆搬迁工作探讨

以中国食品药品检定研究院图书馆搬迁工作为例,探讨了图书馆在搬迁工作中应注意的一些问题,如:搬迁前的馆藏布局、图书捆扎、下架、搬运、新馆图书的上架、整理等,以期在最短的时间内、以最快的速度、最高的质量完成藏书的搬迁工作,提高图书馆的搬迁效率。     

TiO2光催化降解紫丁香醇的定量分析

在圆柱型光催化反应器中,以UV-A light(功率11W,波长253.7,nm)作为光源,对含有紫丁香醇模型物的木素类有机废水进行光催化降解实验,研究讨论了悬浮体系中TiO2光催化降解紫丁香醇木素的反应特性.实验结果表明,紫丁香醇结构中部分双甲氧基在光照的条件下,与苯环发生了断裂,生成了具有单甲氧基结构的中间体——愈创木酚和一些其他低分子有机物;通过联立公式对降解过程中的紫丁香醇和愈创木酚的浓度进行定量分析.     

军队院校专业实验室的开放与管理

军队院校专业实验室由于具有一定的专业背景,各实验室都自行建设、独立运行,没有实现资源的共享,出现了投资效益不高、仪器设备使用率低的现象。通过顶层设计、完善制度、人员配备、信息化管理等方面的分析与研究,探讨了军队院校专业实验室开放运行以及可持续发展的可行性。     

基于ARIMA模型的余额宝收益率的预测

选取2013年5月30日—2016年7月27日期间的余额宝收益率数据,进行数据处理并建立ARIMA模型,从而预测出余额宝在2016年7月28日—2016年8月21日期间的收益率。通过实际结果与预测结果之间的对比,确定了在允许误差范围内该模型的有效性。     

基于最优划分的K-Means初如聚类中心选取算法

针对传统K-Means算法聚类过程中,聚类数目k值难以准确预设和随机选取初始聚类中心造成聚类精度及效率降低等问题,提出一种基于最优划分的K-Means初始聚类中心选取算法,该算法利用直方图方法将数据样本空间进行最优划分,依据数据样本自身分布特点确定K-Means算法的初始聚类中心,无需预设k值,减少了算法结果对参数的依赖,提高算法运算效率及准确率.实验结果表明,利用该算法改进的K-Means算法,运算时间明显减少,其聚类结果准确率以及算法效率均得到显著提高.     

解二次极大极小的时变时滞神经网络

通过鞍点定理和投影理论,提出了一个解二次极大极小问题的变时滞神经网络。利用泛函微分方程理论,给出了确保该变时滞神经网络全局指数稳定的充分条件。由于稳定性分析中不需要原极大极小问题的凸性,该网络可以用来求解一类非凸优化问题。仿真实例验证了理论的正确性和网络的性能。     

定位调堵-泡沫复合驱替技术增产效果及其影响因素分析

陆相沉积疏松砂岩地层非均质性强,经过长期水冲刷后,非均质性进一步增强,泡沫由于自身特性在一定程度上可以调整吸液剖面;但对于非均质强的地层,泡沫在窜流通道中突进,造成无效驱替,因此需要与调剖技术组合应用。利用三层非均质岩心模拟高渗透率强非均质性油藏,研究调剖泡沫组合技术在不同渗透率级差、不同调剖时机条件下的增产效果。实验结果表明,渗透率级差为40时,组合体系仍然具有很好的采出效果;调剖时机对增产效果影响较小,研究思路和结果优化了调剖泡沫组合技术,为现场降水增油措施和提高采收率方案制定提供参考依据。