【摘 要】
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本文以航空煤油的闪点预测为例,针对数据分布分散不连续,与光谱信息的线性关联偏弱的情况,提出一种将波段间隔组合与线性人工神经网络(icPL-ANN)相结合的近红外光谱定量分析方法.该方法利用分段建模考核进行波段优选,最大程度地提取了有效信息,并结合PL-ANN 方法建立了近红外光谱定量分析模型.最终把预测结果与间隔组合偏最小二乘法(icPLS)的实验结果进行了比对.结果表明,间隔组合PL-ANN 模
【出 处】
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第十一届全国激光技术与光电子学学术会议
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本文以航空煤油的闪点预测为例,针对数据分布分散不连续,与光谱信息的线性关联偏弱的情况,提出一种将波段间隔组合与线性人工神经网络(icPL-ANN)相结合的近红外光谱定量分析方法.该方法利用分段建模考核进行波段优选,最大程度地提取了有效信息,并结合PL-ANN 方法建立了近红外光谱定量分析模型.最终把预测结果与间隔组合偏最小二乘法(icPLS)的实验结果进行了比对.结果表明,间隔组合PL-ANN 模型的校正标准偏差(SEC)为0.75,预测标准偏差(SEP)为0.86,而icPLS 的SEC 为1.48,SEP 为1.08,因此前一种方法的预测精度更高,预测决定系数(Rp2)能达到0.8971.可见,针对分散不连续数据与近红外光谱的复共线性影响模型准确度和稳定性的问题,icPL-ANN 方法是一种有效的近红外光谱定量方法.
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現今最常見的光觸媒材料為二氧化鈦(TiO2),其擁有製備簡單、低毒性、化學穩定性高等優點,但由於其能隙過大導致僅能受紫外光區之光子來激發電子-電洞對分離,故有許多科學家針對TiO2 進行改質,而利用雙金屬氧化物半導體是目前常見的改質方法之一。在此將針對二氧化鈦(TiO2)與三氧化鉬(MoO3)兩種金屬氧化物來進行探討,由於TiO2 與MoO3 之間的異質界面結構,光生電子會由TiO2 傳導至MoO
生物活性玻璃(Bioactive glass,BG)於許多前人研究中被指出具有良好的生物活性及相容性,藉由誘導組織與材料表面反應,因此廣泛應用於修復骨缺陷之材料.但由於BG 本身並不具有抗菌能力,即實際應用過程中可能產生細菌感染,因此本實驗藉由引進新型抗菌材料-石墨稀(Graphene,G)及氧化石墨烯(Graphene oxide,GO)於BG 之中,從而提高其抗菌能力來降低細菌感染之風險,改善
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本研究主要探討純鈦經不同工作電壓及時間參數之微弧氧化(Micro-arc oxidation)表面處理,對其表面所生氧化膜性質之影響.使用工作電壓300 V、350 V、400 V,最大電流5 A,分別以不同時間參數150秒、300秒、1小時對純鈦試片進行微弧氧化表面處理.針對試片進行表面形貌、化學成分、剖面膜厚、晶相結構、潤濕性與附著性分析.實驗結果顯示,試片表面經微弧氧化處理後,表面會產生Ti
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