鲁米诺-碳糊电化学发光传感器的制备与应用

利用鲁米诺作为发光试剂,制备了价廉且可重复使用的鲁米诺-碳糊电化学发光传感器。研究了鲁米诺-碳糊电化学发光传感器在过氧化氢溶液中的电化学发光特性;考察了鲁米诺-碳糊电化学发光传感器在3.0×10-8mol/L过氧化氢中的重现性及传感器寿命。结果表明电化学发光信号与过氧化氢浓度在1.0×10-13～1.0×10-11mol/L范围内呈线性关系。鲁米诺-碳糊电化学发光传感器具有制备方法简单,成本低廉,对H2O2的检测灵敏度高、响应范围宽、分析速度快等优点,有一定的应用价值。     

8-羟基喹啉金属配合物的有机发光材料研究进展

简述8-羟基喹啉金属配合物的发光原理．综述了8-羟基喹啉金属配合物发光材料的国内外研究现状,同时对8-羟基喹啉金属配合物发光材料的应用前景进行了展望．     

电子激发的短时发光衰落过程

本文用阴极射线发光仪,测量了ZnO:Zn发光衰落过程。发现它是由两种指数式发光过程组成的,其衰落时间常数分别为7.3×10~(-8)Sec和3.6×10~(-7)Sec。我们用发光中心二次发光的发光模型,定性地解释了ZnO这种发光现象。同时还测量了Sr~(90)的β射线激发的晶体的NaI:Tl发光衰落过程,并将测量结果和其他作者数据作了比较。     

苯基吡唑缩单胺类席夫碱衍生物的合成和电化学、光物理性能

为寻找更好的苯基吡唑类席夫碱衍生物的发光材料,以苯基吡唑为结构母体设计合成了6种苯基吡唑缩单胺类席夫碱系列衍生物.通过IR,~1H NMR,MS和元素分析等对这6种目标产物进行了表征,其中1-(2,6-二氯-4-三氟甲基-苯基)-5-[(2-羟基亚苄基)-氨基]-1H-吡唑-3-甲腈,即APY(PhOH)的结构进一步通过单晶衍射确证,并测试了其紫外、荧光光谱,探讨了其电化学性质和光物理性能.结果表明:6种苯基吡唑缩单胺类席夫碱衍生物的结构与设计相符,具有有效的共轭结构与发光效能,是良好的发光材料,为设计合成具有优良发光性能的共轭型有机发光材料奠定基础.     

一维CdS纳米结构的光致发光和微腔性能研究

运用低温变温宏观光致发光和共焦空间分辨光致发光光谱技术,研究了由催化剂辅助化学气相沉积方法生长的一维CdS纳米结构(纳米带和纳米棒)的发光机制及单个纳米结构光学微腔的性质。在10-290 K之间,光谱对温度的依赖关系清楚地显示了CdS纳米结构的室温近带边发光主要由自由激子发光及其声子伴线组成。纳米结构的端面和侧壁均可对近带边发光表现出较强的束缚作用,形成法布里-珀罗(FP)和回音壁(WG)两种谐振腔,并表现出较明显的非线性特征。深能级的缺陷发光在WG微腔中形成较强的等间距腔模式,而在FP微腔中其在轴向上的传播则损耗较大。上述结果有助于理解两种纳米结构光学微腔的机制,并支持了与激子相关的微腔模式的激子极化激元模型。     

基于螺二芴的深蓝光材料的设计合成及其表征

以芴和2-溴-芴酮为原料,通过Buchwald-Hartwig等一系列反应合成了一种具有螺二芴类的有机发光材料N-([1,1′-联苯]-3-基)-N-(9,9-二甲基-9H-芴-2-基)-2′-苯基-9,9′-螺二[芴]-2-胺,可用作蓝光OLED发光材料以及空穴传输材料.通过研究表明：目标化合物具有较好的热稳定性,其热分解温度以及熔点分别为459℃和257℃;目标化合物具有深蓝光发射（415 nm）,且具有高的三线态能级,有助于增强其作为OLED发光材料的发光性能.     

阳极电压对真空荧光显示器发光效率的影响

文章以由绿粉制作的3种型号(20-0704N、25-1217FN(B)和40-1004NA)VFD作为实验样品,按照产品检验规范条件,实测每个样品的阳极电流和亮度,应用威布尔分布函数描述其发光效率分布,利用右逼近法定量研究了阳极电压对VFD发光效率的影响,最终得到了绿粉VFD发光效率统一的计算公式;研究结果表明,实验设计方案切实可行,VFD的发光效率随阳极电压变化服从三参数威布尔分布并呈非线性递减关系,发光效率的威布尔拟合公式很精确,在VFD设计之初只需根据阳极电压设计值就可确定VFD的发光效率。     

二苯甲酮类化合物对发光菌毒性的神经网络法研究

二苯甲酮类化合物在众多领域得到广泛应用,是非常重要的一种日用化工原料.为了研究二苯甲酮类化合物对发光菌毒性与其结构之间的定量结构-毒性相关关系,基于拓扑理论,计算了14个二苯甲酮类化合物分子的连接性指数(~mX),选取连接性指数(~mX)中的2种结构参数(~2X和~5X_c)作为理论结构描述符,引入与二苯甲酮类化合物对发光菌毒性相关的回归分析中,构建了稳定性较好的QSTR模型,并将这2种连接性指数(~2X和~5X_c)作为人工神经网络法(ANN)的输入层节点,采用2-2-1的神经网络结构,构建了相关性良好的神经网络预测模型,该毒性预测模型的总相关系数r_t达到0.998 3,预测的毒性值与其相应文献值的相对平均误差只有1.60%,两者吻合度较好.结果表明,二苯甲酮类化合物对发光菌毒性与2种分子连接性指数具有良好的非线性关系,利用该模型可为设计毒性低的新二苯甲酮类化合物分子提供指导.     

半导体发光二极管的研究与分析

在简介半导体发光二极管的辐射复合基础上,。详细讨论了包括Ⅲ-Ⅳ,Ⅱ-Ⅵ族化合物半导体材料和多孔硅（PS）等新发光材料在内的各种发光材料的发光机理,发光二极管的结构与特性,并介绍了半导体发光二极管在近代科学中的应用。     

SiC材料发光性能表征综述

本文从SiC材料发光性能表征方法出发,介绍了光致发光、阴极荧光和离子激发发光三种光学测量方法．不同发光表征技术适用研究材料不同的品质特征,光致发光是一种无损检测,阴极荧光对SiC外延层的位错缺陷具有更好的测量效果,离子激发发光可以观测缺陷发光的原位信息．发光变化与材料中的缺陷中心相关,因而光学测量可以很好地反映材料内部特征．通过不同光学测量方法研究SiC材料的发光性能,为更好地拓展SiC发光应用奠定了重要基础．      

基于神经网络的非线性系统在线自校正控制及其应用

利用神经网络给出了设计非线性控制系统自适应控制器的方法,主要包括基于神经网络的非线性系统的在线直接自校正和间接自校正控制和满足局部能控一般非线性系统的神经网络自校正控制。从研究结果可以看出,由于神经网络的权系数的可调性以及神经网络对非线性的逼近性,利用神经网络所设计的自适应（或自校正）控制器,其闭环控制系统具有良好的动态与静态响应特性。所提供的控制器都可在线实现     

用神经网络-遗传算法优化 Ni 基喷涂材料

利用人工神经网络的自学习以及非线性逼近能力对材料元素与硬度的相关性进行拟合和预测；并用遗传算法的强寻优能力对喷涂材料成分进行优化．优化结果与非学习Ｎｉ基喷涂材料配方相比较表明，神经网络能对Ｎｉ基喷涂材料的性能进行较好地拟合和预测，而遗传算法则能在不同的样本区间对材料进行优化，二者的有机结合可进一步提高材料优化与设计的有效性．     

基于虚通道的ATM自愈网及其空闲容量的分配

讨论了基于虚通道的ＡＴＭ（异步转移模式）自愈网的结构、自愈算法及其特点，同时对自愈网的空闲容量进行了分配和设计。     

基于分形理论的网络流量异常检测技术

传统网络流量异常检测技术不能适应网络流量的复杂性,异常检测精度低,不能保证实时性,为此,提出一种新的基于分形理论的网络流量异常检测技术。通过FIR滤波方法对流量的时间序列进行预处理。采用Schwarz信息准则对网络流量异常检测问题进行处理,估测网络流量异常点数量与位置。采用R/S分析法求出自相似指数Hurst值,依据Hurst值对网络流量时间序列的分形特征进行分析。引入滑动窗口完成多网络流量异常点的检测,在检测异常点处对流量进行分形处理,依据自相似指数计算过程获取异常点间的流量自相似指数值,保存异常点之后的流量,为下一个流量异常点的检测提供依据。实验结果表明,所提技术实现过程简单,网络流量异常检测精度高,保证了实时性。     

随机网络中分布式节点高精度自定位算法研究

随机网络不确定性高,较为复杂,当前节点定位算法无法准确对随机网络中分布式节点进行准确定位,且适应性差。为此,提出一种新的基于标记传递的随机网络中分布式节点高精度自定位算法,标记传递算法将随机网络中的分布式节点用有标记数据和无标记数据进行描述,依据节点间的相似度将节点标记传递至其相邻节点。对节点定位问题进行描述,介绍了标记传递算法,在此基础上通过标记传递算法对随机网络中分布式节点进行高精度自定位,定位过程主要分为离线训练阶段与在线自定位阶段,给出定位详细实现过程,对定位结果进行滤波处理。实验结果表明,所用所提算法对随机网络中分布式节点进行自定位,定位精度高,适应性强。     

模糊神经网络的极点配置自校正滤波器

将模糊Hopfield神经网络应用于间接自校正滤波器设计,提出用一阶Taylor逼近神经元输出作为参数估计的方法．将模糊Hopfield神经网络应用于自校正滤波中,并将该滤波器设计方法应用于图像去噪,得到了较满意的滤波结果．表明使用模糊Hopfield网络极点配制自校正控制方法的滤波器设计有较好的实用性．     

模糊 RBF 网络简化模型研究

在一定的前提条件下,提出一种简化的模糊ＲＢＦ网络模型．该网络由输入层、模糊化层、模糊联结层、合成联结层和输出层组成．同时,还给出网络的构造方法和自学习方法．仿真结果表明此网络对非线性、多变量函数具有良好的逼近能力．     

基于人工免疫的NIDS研究进展

现有网络入侵检测系统的关键不足在于不能识别未知模式的入侵，智能水平低。生物免疫系统的自我保护机制对设计新的网络入侵检测系统具有很好的借鉴意义。论文通过抽取生物免疫系统中所蕴涵的各种信息处理机制，将网络数据传输行为分为正常和异常行为，分别对应为网络的自我与非我，建立了一个基于人工免疫的网络入侵检测系统原型。系统中蕴涵的生物免疫机制主要有非我识别机制、免疫进化机制等。本文着重介绍此原型系统的结构和特征、免疫识别算法，并进行了实际检测实验。实验结果表明生物免疫的自我保护机制在网络入侵检测系统方面具有很强的应用前景。     

过程信号的前馈-反馈型自适应盲分离算法

利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求,在其他学者研究的基础上,基于前馈－反馈型神经网络模型,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。计算机仿真实验的结果表明了算法的有效性。     

反传网络(CPN)的改进及其在储层预测中的应用

反传网络（ＣＰＮ）是由Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射和Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ外星网络组合形成的一种无指导混合分类器网络。本文尝试用反传网络对地震信息进行油气预测和分类。首先实现该网络的常规算法,然后对其进行了改进,最后利用这一算法对某油田的地震资料进行了ＣＰＮ网络的学习建模及油气预测计算,取得了较为满意的效果。