废轮胎热解油轻质馏分加氢脱硫反应的本征动力学

采用微型固定床反应装置,选用FH-98型催化剂,在催化剂活性稳定阶段且消除内、外扩散影响的情况下,进行废轮胎热解油轻质馏分加氢脱硫反应本征动力学研究,并考察了反应温度(563.15-643.15K)、反应压力(1.0-3.0MPa)对加氢脱硫反应的影响规律.结果表明:提高反应温度和反应压力对加氢脱硫反应有利;经F检验及...     

旋流静态混合器内瞬态速度时间序列多尺度符号化分析

利用激光多普勒粒子分析仪对长径比为1.25的旋流静态混合器内瞬态流场进行测量.基于经验模态分解(EMD)方法将测得SK型静态混合器速度信号进行多尺度分解,并将分解的各阶固有模态函数IMF进行符号化,采用修正的Shannon熵(Hs)评价各尺度下的微观动力学特征.通过对静态混合器内不同尺度下瞬态速度波动信号的Hs分析,发...     

基于EEMD和ICA的语音去噪方法

语音去噪技术是语音识别系统走向实用化的一个关键性难题.针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEMD和ICA相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEMD)算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(IMF),消除了经验模态分解(EMD)算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA)算法分离出若干个有效的语音信号分量;最后对其进行语音重构,从而达到消除噪声干扰的目的.实验结果表明,该方法在输入信噪比为-10dB的汽车噪声条件下,可以将语音信号的信噪比提高到2.741 2 dB.     

工作乐趣对员工创新绩效的影响——以高新技术企业为例

基于自我决定理论,以295名高新技术企业员工为样本进行实证研究,探讨“社交型”“放松型”“辅助型”和“福利型”工作乐趣对员工创新绩效的影响。结果表明,4种类型的工作乐趣均对员工创新绩效有显著的正向影响;内部动机在4种工作乐趣与员工创新绩效之间起中介作用;自主性支持负向调节福利型乐趣对员工内部动机的积极影响。     

股息贴现模型的无套利性质分析

股息贴现模型是估计股票内在价值的基本方法,无套利均衡是现代金融理论的基础.现有的研究通常将股息贴现模型确定的股票内在价值作为股票的理论价格.通过公式推导证明了股息贴现模型确定的股票理论价格具有无套利性质,将股息贴现模型确定的股票内在价值作为股票的理论价格是符合无套利原理的.     

聚丙烯腈-离子液体稀溶液体系特性粘度值的修正

在40℃下测定聚丙烯腈-离子液体（[BMIM]BF4）稀溶液的特性粘度[η]，发现其比浓增比粘度（ηsp／C）与浓度C并不成线性，而是在低于某个浓度时曲线发生向上弯曲，这种现象早在20世纪50年代的很多高分子溶液中得到证实。发生这一情况的原因仅仅是由于高分子链在毛细管表面的吸附效应。利用在朗缪尔等温线基础上建立起来的吸附效应理论，能很好地修正实验中得到的粘度数据。     

生态文明与价值观转向

生态文明本身蕴涵着价值观转向，要求实现从对自然单一的工具价值认识转换到对自然生态系统内在价值的认识，建设生态文明需要实现科学价值与人文价值的统一。     

基于IMF奇异值分解和SVM的虹膜识别方法

提出了基于固有模态函数奇异值分解和支持向量机的虹膜识别方法．用一维经验模式分解对按行展开的虹膜数据进行分解,将得到的若于个IMF形成初始矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为虹膜特征向量输入支持向量机进行分类识别．与传统的Gabor小波特征提取方法比较,本文方法解决了滤波器参数繁杂同题且在编码长度和时间方面有明显的改进．试验结果表明,本文方法能有效地应用于身份鉴别系统中．     

阳离子型高分子絮凝剂P(DMDAAC-AM)的分散聚合制备初探

采用分散聚合法,在乙醇-水体系中制备了二甲基二烯丙基氯化铵(dimethyl diallyl ammonium chloride, DMDAAC)和丙烯酰胺(acylamide, AM)的共聚物P(DMDAAC-AM)。研究了醇水质量比、单体质量分数、单体的物质的量比、引发剂用量、引发温度、EDTA等因素对聚合物的转化率和特性黏度的影响。使用红外光谱仪和透射电镜对产品的结构和形貌进行了表征。结果表明:以聚乙烯吡咯烷酮(PVP)为分散剂,用量为单体总质量的4％;在醇水质量比为1:1、单体质量分数为40％、DMDAAC与AM物质的量比为2:8、过硫酸钾为引发剂(其用量为体系总质量的0.04％)引发温度为40℃的条件下,得到特性黏度为94.77(cm3／g)、易分离提纯、溶解迅速的产品。     

Extending TAM for Online Learning Systems: An Intrinsic Motivation Perspective

To get a better understanding of user behavior towards online learning systems, the technology acceptance model （TAM） was extended to include an intrinsic motivational factor. An online survey posted on a campus BBS was conducted to collect research data with a total of 121 usable responses. The results support the motivational model and show that the explained variance of online learning system use behavior is 71.3% higher than that of the original TAM explanation.