基于人工神经网络的手写数字识别

基于手写体数字的几何结构提取端点及其方向、凸点及其方向、三叉点数和四叉点数等数字特征值,运用单字单网的10个并行BP神经网络进行数字识别,达到很好的识别效果.     

太阳能工业副产二氧化硅对气态硅氧烷的吸附

利用扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FTIR)、N₂吸附-脱附(BET)及接触角测试等手段对工业源SiO₂粉尘进行了表征，研究了其对生物气中六甲基二硅氧烷(L2)杂质气体的吸附净化功能.结果表明：该SiO₂粉尘主要由200～500 nm的异形珊瑚状粗糙颗粒构成，外观呈气凝胶状，表面疏水，比表面积(S_BET)为68.88 m²/g,平均孔径(D_aver)为9.12 nm,总孔容(V_tot)为0.32 cm³/g; SiO₂粉尘对L2的穿透吸附曲线呈“S”型，符合Yoon-Nelson模型方程，穿透时间(t_B)、穿透吸附量(Q_B)和饱和吸附量(Q_m)分别为2.03 min, 7.05 mg/g和10.12 mg/g,表现出良好的吸附性能，且具有较好的循环稳定性，经5次连续吸附-解吸循环后仍具有良好的吸附性能.