控制卷积量变化的电化学方法理论与应用——亚铁氰化钾 …

采用电流与时间的卷积作为可控制量的电化学实验方法：恒半积分法,半积分扫描法和半微分扫描法对亚铁氰化钾－抗坏血酸体系进行了研究,获得了电极反应的扩散系数和标准电极电位值,并以循环伏安法和控制卷积量变化的电位－时间曲线证实了后续化学反应催化性能的存在,结论与文献值相符。     

控制卷积量变化的电化学方法研究——FeCl_3-H_2O_2体系催化性能的验证

控制卷积量变化的电化学实验方法是指将电流与时间的卷积作为可控制量的电化学实验方法，采用恒半积分法、半积分扫描法和半微分扫描法对氯化铁－双氧水体系进行了研究，获得了电极反应的扩散系数和标准电位值，并以循环伏安图和控制卷积量变化的电势～时间曲线证实了后续化学反应催化性能的存在，结论与文献值相符     

控制卷积量变化的电化学方法理论与应用——亚铁氰化钾-抗坏血酸体系催化性能的验证

采用电流与时间的卷积作为可控制量的电化学实验方法：恒半积分法、半积分扫描法和半微分扫描法对亚铁氰化钾－抗坏血酸体系进行了研究,获得了电极反应的扩散系数和标准电极电位值,并以循环伏安法和控制卷积量变化的电位～时间曲线证实了后续化学反应催化性能的存在,结论与文献值相符．     

电化学方法分析非金属元素和无机阴离子研究进展

本文叙述了用电化学方法分析非金属元素和无机阴离子的研究现状和进展．内容包括概述、阴极溶出伏安法和催化极谱波法，展望了今后的发展方向。     

我国大气腐蚀电化学研究方法进展

本文对我国近20年来的大气腐蚀电化学研究进行了全面系统的总结,主要包括金属在薄层液膜下腐蚀的电化学行为,介绍了几种最新的大气腐蚀电化学研究方法,分析并比较了这几种研究方法的优点和局限性．     

涂装金属防蚀性能的电化学研究

用交流阻抗法和恒电量法测量了45^#钢和18－8Ti不锈钢在6种涂膜体系中的电化学参数,通过分析,达到对现场设备涂膜腐蚀情况监测的目,起到筛选涂膜,防锈颜料的作用。     

基于卷积神经网络的三电平断路故障诊断方法研究

逆变器作为一种电力变换的装置,具有性能优越、使用方便等优点,在生产中不可或缺.具有大功率的三电平逆变器核心元器件发生故障时,仅仅依靠人工检查很难直接判断出故障类型,存在一定的安全隐患,而且因为三电平的故障类型差异性很大,造成数据集分布不平衡的问题.针对现有数据集故障样本少、数据集不平衡的问题,本文应用合成少数类过采样技...     

关于Cauchy核和卷积核混合的奇异积分方程求解方法的研究问题

本文综述了Cauchy核和卷积核混合的积分方程求解方法及可解性理论研究的主要结果，提出了进一步需研究的几个尚未解决的问题，以便使该方面研究更加深入。     

基于卷积神经网络的煤矸石图像识别研究

在分析煤矸石分拣环境特点及煤矸石视觉特点的基础上,提出改进的卷积神经网络煤矸石图像识别算法,并从损失函数、模型参数以及准确率3个方面进行分析研究。结果表明:改进后的卷积神经网络图像识别算法能有效地避免分选环境中的噪声影响;与传统的分选方法相比,具有更快的识别速度和更高的准确率,能更好地满足实际工程需要。     

平行双光透电极吸收光谱电化学的研究

推道了工作电极为多个相互平行的光透电极时,大幅度电位阶跃和线性电位扫描扰动下可逆电极过程的光谱电化学响应方程,理论上得到了５＊１０＾－３ｍｏｌ／ＬＫ４Ｆｅ（ＣＮ）６＋０．５ｍｏｌ／ＬＫＣｌ水溶液体系双光透电极光谱电化学实验的支持。,表明采用多光透电极为工作电极是提高光谱电化学 灵敏度的可能途径。     

基于卷积神经网络的智能抓取系统研究

改革开放以来,国内工业蓬勃发展.时至今日,现代工业化进程已经成为未来工业发展的重中之重,而工业化中最为重要的环节即现代工业的智能化、自动化.智能机器人可以高效地完成自动抓取、搬运等工作.笔者研究了基于卷积神经网络的智能抓取系统,使其实现了目标分类、目标定位、目标抓取等功能.首先对需要抓取的目标使用卷积神经网络进行训练,...     

积分变质量一般非完整系统动力学方程的场方法

本文将场方法推广应用于积分变质量非完整力学系统相对于非惯性系运动的动力学方程，并举例说明方法的应用。     

基于Kalman滤波方法的多传感器信息融合最优白噪声反卷积滤波器

应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合稳态最优白噪声反卷积滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它被用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比,可提高滤波精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性.     

基于卷积神经网络的口罩遮挡条件下人脸识别技术研究

为了解决戴口罩人脸识别率不高的问题,开展基于卷积神经网络的研究.本研究所用的数据集均为戴口罩的人脸图像,总共1016张图片,其中测试样本为305张,训练样本为711张.本研究采用对比试验的方法,在初始卷积神经网络模型结构不变的情况下,修改每一个卷积层的卷积核数量,从后往前进行对比,得出本研究最佳模型,人脸检测准确率约为...     

煌焦油兰—过氧化氢体系催化光度法测量铜（Ⅱ）的研究

本文研究了在氨性介质中，痕量铜催化过氧化氢氧化煌焦油兰褪色反应及其动力条件，建立了一种催化光度法测痕量铜的新方法。线性范围为０．０２－１．０μｇ／２５ｍｌ，检出限为３．９×１０＾－１０ｇ／ｍｌ，用于环境水标样，铝合金标样中痕量铅的测定，结果满意。     

基于分布式卷积神经网络的车型识别算法研究

本文利用Spark分布式计算框架,提出了一种基于分布式卷积神经网络的车型识别算法。该算法通过改进卷积核参数和丢弃相似特征图来优化网络,通过改进分布式梯度下降来减少master和slave同步通信量,从而提高了收敛速度和性能。试验结果表明,该算法可有效提高车型分类的速度和精度。     

煌焦油兰—过氧化氢体系催化光度法测痕量铁（Ⅲ）的研究

本文研究了在稀盐酸介质中，痕量铁（Ⅲ）对过氧化氢氧化煌焦油兰褪色指示反应的催化作用，建立了催化光度法测痕量铁（Ⅲ）的新方法。方法的线性范围为０－２μｇＦｅ（Ⅲ）２５ｍｌ，检出限为３．２３×１０＾－１０ｇ／ｍｌ，方法用于人发中痕量量（Ⅲ）的测定。     

正极复合材料的制备及电化学性能研究

在锂电池正极材料的更新换代中,硫材料成为最好的选择,虽然单质硫自然储藏丰富,环境友好性高,但是硫的导线性能并不理想,其中放电产物的导电性能较差,在有机溶剂中极易溶解,使得硫材料的循环利用率低差.传统硫电极的众多问题已经得到解决,其中部分材料已经实现推广使用,单质硫的复合材料具有极高的研究价值与潜力.     

利用深度卷积神经网络算法识别传统篆体书法的应用研究

利用先进的数字化和智能化技术对我国古代文化遗产进行数字化应用和有效保护,以更快捷、更高效的方式解决凭借人力无法解决的问题,具有重要的现实意义.通过研究深度卷积神经网络在书法文字检测识别任务上的应用,设计了一个篆体书法文字检测识别的完整系统,包括数据采集、数据扩充、算法训练与测试和算法模型部署等流程.整个系统以YOLOv...