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331.
若干稀土离子与酒石酸配合物的合成及表征 总被引:3,自引:0,他引:3
应用沉淀法合成了若干稀土离子(RE=Y、La、Pr、Nd、Sm、Gd、Tb、Dy)与酒石酸(H2L)的配合物,通过X射线粉末衍射、红外光谱等对配合物的结构进行了表征,测定了该系列配合物的荧光性能.实验结果表明,该类配合物的结构为RE2L3.8H2O(R=Y、La、Pr、Nd、Sm、Gd、Tb、Dy),且Tb2L3材料具有较好的发光性能, 相似文献
332.
杉木纤维用材优良无性系的选择 总被引:11,自引:1,他引:11
对杉木无性系生长性状、木材基本密度和管胞长度的遗传变异进行了研究。结果表明,无性系间树高、胸径、材积、木材基本密度和管胞长度存在显著至极显著差异。5个性状(树高、胸径、材积、木材基本密度和管胞长度)都受中等强度的遗传控制,无性糸重复力分别为0.771,0.651,0.566,0.529和0.495。树高、胸径和材积与木材基本密度、管胞长度间以及木材基本密度与管胞长度间呈遗传负相关。通过多性状综合指数选择选出2个纤维用材优良无性系。 相似文献
333.
铁路声屏障与轨边矮墙优化设计研究 总被引:3,自引:0,他引:3
声屏障的高昂成本往往是由不合理的设计参数造成的.基于铁路噪声预测模型和有限长声屏障设计方法,提出了声屏障优化设计方法.该方法以声屏障建造成本为目标函数,以降噪要求为声学约束,综合考虑设置位置、高度和长度等设计变量的影响.由列车噪声1/3倍频程频谱计算插入损失,通过修正车屏间反射作用,提高了优化过程中插入损失的计算精度.经过与目前设计方法比较,验证了优化方法在铁路声屏障和轻轨桥架声屏障设计中改善经济性能和降噪性能的优越性,并且对轨边矮墙的降噪特性进行了分析,讨论了设计参数对成本和降噪性能的影响.结论对声屏障和轨边矮墙设计参数与形状的选择具有指导意义. 相似文献
334.
针对经典PCA算法在人脸特征提取上的局限性,提出了一种基于克隆选择算法的特征选择方法.克隆选择算法的收敛速度快,具有较强的全局搜索能力,可以快速搜索到最有利于分类的特征空间;因此利用克隆选择算法对PCA变换后的特征向量进行选择,可以有效避免PCA只选择人脸轮廓信息,而忽略细节信息的不足,在人脸识别中取得了较好的效果.通过对ORL和Yale人脸库的仿真实验表明,该方法无论在识别率、降维效果还是稳定性方面,性能均优于遗传算法,不但有效降低了特征向量维数,还将人脸识别率提高到91.5%,因此研究该算法具有很强的现实意义. 相似文献
335.
336.
采用多步活化法制备的聚乙烯醇膜 ,可在温和的条件下实现酶的固定化。用对甲基苯磺酰氯处理聚乙烯醇膜 ,与二乙胺反应引入氨基 ,再用戊二醛处理 ,最后用取得的活化膜载体可在温和条件下固定葡萄糖氧化酶。所得酶膜与碘离子选择性电极组装成的葡萄糖氧化酶电极 ,测定葡萄糖浓度时 ,线性响应范围为 1 6× 10 - 4~ 5 8× 10 - 3mol L。 相似文献
337.
338.
用微波法以L-半胱氨酸为稳定剂,硫代乙酰胺为硫源,合成了L-Cys-CdS纳米荧光探针,透射电镜(TEM)测得其粒径大小为40 nm,研究了微波反应时间、初始反应pH值和调节pH值对合成L-CysCdS纳米荧光探针荧光强度的影响.结果表明,L-Cys-CdS纳米荧光探针的最佳合成条件为初始反应pH=8.5,微波反应时间15 min,调节pH=7,且Cu2+(53~427μg·L-1),Ag+(180~1 620μg·L-1),Fe3+(93.3~1 586μg·L-1)在一定条件下对该纳米荧光探针的荧光猝灭为线性,该方法简便易操作,可用于Cu2+,Ag+,Fe3+的微量测定. 相似文献
339.
以废弃皮屑为原材料,分别将Al(Ⅲ)、Fe(Ⅲ)和ZK(Ⅳ)结合在皮胶原纤维上,制备出一类新型生物质吸附剂——皮胶原纤维固载金属离子吸附剂(MLCF).实验证明,MLCF有相当高的金属离子固载率,其收缩温度和等电点明显高于皮胶原纤维,且具有松散的表面结构和较大的比表面积.其中皮胶原纤维固载Fe(Ⅲ)吸附剂(FLCF)和皮胶原纤维固载Zr(Ⅳ)吸附剂(ZLCF)在pH3.0-11.0的范围内稳定性好,通过研究其对水体中三种阴离子型染料(酸性嫩黄G、直接黄R和活性艳蓝KN—R)的吸附去除,发现ZLCF的吸附容量和去除率均比FLCF的大,ZLCF对酸性嫩黄G、直接黄R和活性艳蓝KN—R的吸附容量分别达439.6、388.9和368.9mg/g,1.2g/L用量的ZLCF对这三种染料(初始浓度为100mg/L)的去除率均大于85%.FLCF和ZLCF固定床均显示出较高的吸附利用率,其中ZLCF固定床对酸性嫩黄G、直接黄R和活性艳蓝KN-R的吸附穿透点分别达110、64和250床层体积. 相似文献
340.
由于科技创新存在高风险性和不确定性,高水平的科技创新取决于团队成员之间的优势互补、充分沟通和密切配合,科技创新团队对成员的选择要求是一个非常重要而且非常复杂的决策问题。因此,科技创新团队成员选择过程中,历史合作信息对于决策者具有重要价值,决策者应当优先选择历史合作好的成员组合。除个体素质方面应当考虑知识背景、学术资格、项目经验、论文水平、创新意识、反应能力、个人需求等外,还应考虑合作精神、合作论文数量、合作论文级别、合作项目数量、合作项目级别等协同信息。 相似文献