二氯乙酸的制备

提出了并考察了利用氯乙酸生产过程的副产母液与硫脲进行选择性反应,生产假硫脲基乙酸及纯度较高的二氯乙酸,较合适的工艺为：反应温度６０－７０℃;反应时间１．５ｈ;硫脲与氯乙酸的摩尔比为１：１。     

有选择学习人工神经网络BP算法

模拟人脑学习提出一个有选择学习的改进的BP算法(SSBP) , 提高了学习速度, 具有一定打破学习性僵局的能力.     

水溶液中尼古丁电离常数的测定

以尼古丁－硅钨酸作活性物质,邻苯二甲酸二（２—乙基己）酯作增塑剂,Ａｇ／ＡｇＣｌ电极为内参比电极,构成ＰＶＣ 膜尼古丁选择性电极。在２０～５５ ℃范围内,电极对１．０ ｍ ｏｌ／Ｌ尼古丁溶液的响应电位随温度增加呈线性上升趋势,温度效应系数为１．０５ ｍ Ｖ／℃。当ｐＨ 为５～７ 时,电极对８．０×１０－ ５～１．０×１０－ １ ｍ ｏｌ／Ｌ 的尼古丁标准溶液具有良好的能斯特响应,工作直线斜率为５４ ｍ Ｖ／ｐＣ。通过调节试液２５ ℃时的ｐＨ 值在２．５～８．５ 范围内变化,测量１．０×１０－ ３ ｍ ｏｌ／Ｌ、１．０×１０－ ２ ｍ ｏｌ／Ｌ、１．０×１０－ １ｍ ｏｌ／Ｌ 的尼古丁标准溶液的电位,绘制ｐＨ－ｍ Ｖ 曲线并计算求得尼古丁在水溶液中的平均电离常数值。     

FSS在吸波材料中应用的实验研究

对频率选择表面(FSS)在复合吸波材料设计中的应用进行了研究．把具有不同几何图案的FSS置于多层复合吸波材料中的不同位置,得到多个不同的样品,并在以HP8722ES矢量网络分析仪为核心的弓形法测试系统中进行微波吸收性能测量．测试结果表明：FSS的存在显著影响复合吸波材料的吸收性能;FSS的图案、几何尺寸以及在复合结构中的位置都对样品的反射率特性产生影响．优化FSS在复合吸波材料中的使用可获得频带较宽、吸波性能较强的复合吸波材料。     

选择性加强结构在飞机结构设计中的应用

针对如何满足民用飞机高寿命低重量的设计指标问题,引入一种在原铝合金飞机结构上固化GLARE条带的新型结构,以提高疲劳和损伤容限性能。并对其疲劳和损伤容限性能以及湿热环境敏感性进行阐述,提出适航符合性思路。     

SCR法烟气脱硝催化剂的制备实验研究

通过溶胶-凝胶法制备脱硝催化剂的主体二氧化钛,系统研究了原料配比对二氧化钛形貌的影响。结果显示:当V(TBT)∶V(乙醇)为1∶4时得到平均粒径为60nm的二氧化钛球形颗粒。采用浸渍法制备了不同V2O5和WO3负载量的催化剂,并对其进行BET表征,得出在一定范围内,当保持WO3含量不变时,随着V2O5含量增加催化剂比表面积有减小的趋势;而当V2O5含量不变,随着WO3含量增加时,比表面积有增加的趋势。此外,进一步研究了不同比例的黏合剂和结构助剂对催化剂机械强度的影响。     

苯并[d]噁唑啉-2-酮-5-羧酸的合成研究

利用较价廉的3-硝基-4-羟基苯甲酸在Pd/C催化下氢化还原得3-氨基-4-羟基苯甲酸,再与氯甲酸甲酯(或氯甲酸乙酯)成环得苯并[d]噁唑啉-2-酮-5-羧酸。目标化合物经1H NMR和MS确证,总收率为81.6%。该方法工艺简单,条件温和,收率较高,便于工业合成。     

基于选择性模型更新与卡尔曼滤波的目标模型更新算法

选择性模型更新算法不能准确地更新目标模型,在外观变化、遮挡、场景光线变化等因素影响的运动目标跟踪中,不能有效地处理目标模型。因此,提出了一种选择性模型更新与卡尔曼滤波的目标模型更新算法。根据可靠性阈值和分量更新比例精确选取更新分量,并与Kalman滤波相结合,对目标模型分量进行预测,根据不同干扰和目标外形变化,将两种算法的跟踪结果线性加权得到新的跟踪目标模型。实验结果表明该算法具有良好的跟踪效果。     

基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究

通过对噪声主动控制技术中广泛应用的归一化滤波最小均方算法的分析,提出了基于频率选择性的归一化滤波最小均方算法并建立了该算法在噪声主动控制中的应用模型;在Matlab/Simulink环境中建立了归一化频率选择性最小均方算法的仿真模型,通过合理地选取自适应滤波器的结构、滤波器长度、收敛因子等控制参数,对单频噪声信号和窄带随机噪声信号进行了自适应抵消仿真分析。仿真结果表明,噪声信号抵消效果明显,与理论分析的结论一致,证明该算法准确并且有效。     

选择性搜索和多深度学习模型融合的目标跟踪

提出一种基于深度学习的多模型(卷积神经网络和卷积深信度网络)融合目标跟踪算法.该算法在提取候选粒子方面,使用选择性搜索和粒子滤波的方法.CVPR2013跟踪评价指标(50个视频序列、30个跟踪算法)验证了:该算法在跟踪中能有效地缓解目标物体由于遮挡、光照变化和尺度变化等因素造成的跟踪丢失情况的发生.