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A N-doped carbon with encapsulated Fe and Co particles derived from a metal organic framework for use as the anode in lithium-ion batteries
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作者 CHEN Ren-tian ZHU Yu-xin +5 位作者 LUO Rui JIANG Xiao-nuo SI Hong-xiang QIU Xiang-yun WANG Qian WEI Tao 《新型炭材料(中英文)》 北大核心 2025年第2期363-376,共14页
Metal-organic frameworks(MOFs)are import-ant as possible energy storage materials.Nitrogen-doped iron-cobalt MOFs were synthesized by a one-pot solvo-thermal method using CoCl_(3)·6H_(2)O and FeCl_(3)·6H_(2)... Metal-organic frameworks(MOFs)are import-ant as possible energy storage materials.Nitrogen-doped iron-cobalt MOFs were synthesized by a one-pot solvo-thermal method using CoCl_(3)·6H_(2)O and FeCl_(3)·6H_(2)O dis-solved in N,N-dimethylformamide,and were converted into Fe-Co embedded in N-doped porous carbon polyhedra by pyrolysis in a nitrogen atmosphere.During pyrolysis,the or-ganic ligands transformed into N-doped porous carbon which improved their structural stability and also their electrical contact with other materials.The Fe and Co are tightly bound together because of their encapsulation by the carbon nitride and are well dispersed in the carbon matrix,and improve the material’s conductivity and stability and provide additional capacity.When used as the anode for lithium-ion batteries,the material gives an initial capacity of up to 2230.7 mAh g^(-1)and a reversible capa-city of 1146.3 mAh g^(-1)is retained after 500 cycles at a current density of 0.5 A g^(-1),making it an excellent candidate for this purpose. 展开更多
关键词 Metal-organic frameworks FeCo alloy Lithium-ion battery Anode materials
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混沌神经网络的Lyapunov指数与混沌区域 被引量:14
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作者 何国光 朱萍 +1 位作者 曹志彤 陈宏平 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 2004年第4期387-390,共4页
混沌神经网络有望用于诸如组合优化、信息搜索、模式识别等信息处理中.在Aihara等人依据生物学实验提出的混沌神经网络模型基础上,提出了混沌神经网络的最大Lyapunov指数的一种算法,通过最大Lyapunov指数的计算,研究神经网络的混沌区域... 混沌神经网络有望用于诸如组合优化、信息搜索、模式识别等信息处理中.在Aihara等人依据生物学实验提出的混沌神经网络模型基础上,提出了混沌神经网络的最大Lyapunov指数的一种算法,通过最大Lyapunov指数的计算,研究神经网络的混沌区域以及参数对混沌区域的影响,这对混沌神经网络的混沌特性的研究及其混沌控制是十分有益的. 展开更多
关键词 混沌神经网络 LYAPUNOV指数 混沌区域
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基于分位数回归CGAN的虚拟样本生成方法及其过程建模应用 被引量:4
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作者 陈忠圣 朱梅玉 +2 位作者 贺彦林 徐圆 朱群雄 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期1529-1538,共10页
针对复杂工业过程因难以检测变量或因时间上和经济上成本因素导致的建模样本稀缺问题,提出了一种将分位数回归(quantile regression)嵌入到条件生成式对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)的虚拟样本生成方法QRC... 针对复杂工业过程因难以检测变量或因时间上和经济上成本因素导致的建模样本稀缺问题,提出了一种将分位数回归(quantile regression)嵌入到条件生成式对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)的虚拟样本生成方法QRCGAN。首先,在标准CGAN“生成器-判别器”两元对弈结构中嵌入回归器,使模型不仅具备标签样本生成能力,同时也具备处理回归预测问题的能力。其次,以分位数回归神经网络实现回归器,连同判别器和生成器进行同步对抗训练。当模型到达Nash平衡时,在分位数回归神经网络回归器的作用下,生成器能够产生落在一定置信区间的新样本。然后,利用Kullback-Leibler(KL)散度评估生成样本的质量。最后,通过标准函数数据和实际化工过程数据验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 虚拟样本生成 CGAN 分位数回归 数据稀缺 软测量 深度学习
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基于人工神经网络算法的自拟清瘟方制备工艺优化探索 被引量:3
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作者 马诗瑜 何敬成 +4 位作者 詹陆川 林伟杰 林思濠 胡小刚 卞晓岚 《中国药业》 CAS 2023年第12期56-62,共7页
目的优选自拟清瘟方制备工艺。方法以料液比(因素A)、提取时间(因素B)、提取次数(因素C)为考察因素,以绿原酸、木犀草苷、靛蓝、靛玉红含量,干膏得率及其综合评分为考察指标,采用L_(9)(3^(4))正交试验法优化制备工艺;再以正交试验中的... 目的优选自拟清瘟方制备工艺。方法以料液比(因素A)、提取时间(因素B)、提取次数(因素C)为考察因素,以绿原酸、木犀草苷、靛蓝、靛玉红含量,干膏得率及其综合评分为考察指标,采用L_(9)(3^(4))正交试验法优化制备工艺;再以正交试验中的三因素水平为输入,以6种考察指标为输出,使用多层感知器(MLP)神经网络、反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络、遗传算法(GA)-BP神经网络进一步优化制备工艺。结果正交试验得出2种最佳方案(A_(2)B_(1)C_(2)和A_(1)B_(1)C_(2)),料液比1∶10或1∶8(g/mL),提取时间30 min,提取次数2次。但不同指标的最佳方案不同。绿原酸为A_(1)B_(1)C_(2),木犀草苷为A_(2)B_(1)C_(2)。预测发现,使用MLP神经网络算法时,平均误差率较大;相较于RBF下神经网络,BP神经网络算法可获得更小的误差和更优的决定系数,但仍无法解决局部最优解的问题。因此,采用GA-BP神经网络算法优化,可使决定系数最大化,误差平方和最小化,最优参数为料液比0.099(g/mL),提取2次,每次29.97 min。结论通过使用优化后的GA-BP神经网络,并结合传统正交试验设计,能准确提高工艺参数的优化程度,解决正交试验易出现局部最优解的难题,并降低数据处理难度。 展开更多
关键词 人工神经网络算法 中药制备 正交试验 工艺优化 数据处理 局部最优解
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基于U型直线电机的袜机织针系统的参数选择 被引量:3
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作者 刘凯 张团善 +1 位作者 胥光申 乔辉 《纺织报告》 2018年第1期58-60,共3页
针对传统织针机械结构复杂、传动效率低等,以及我国袜机、大圆机等自主设计水平低下的现状,借助U型直线电机的结构特点,首先根据市场调研及实际测量,得到袜机选针系统的基本参数和性能要求,然后通过计算、选型、分析等确定出能够满足袜... 针对传统织针机械结构复杂、传动效率低等,以及我国袜机、大圆机等自主设计水平低下的现状,借助U型直线电机的结构特点,首先根据市场调研及实际测量,得到袜机选针系统的基本参数和性能要求,然后通过计算、选型、分析等确定出能够满足袜机性能指标的选针系统模型。该方法为袜机选针系统的结构设计、减振降噪及提高效率等方面提供了一定的理论依据。 展开更多
关键词 袜机 选针系统 结构设计 参数分析
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基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成方法及应用 被引量:6
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作者 乔俊飞 郭子豪 汤健 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期5681-5695,共15页
针对获取复杂工业过程的难以检测质量或环境污染指标数据的时间和经济成本高导致有标记建模样本稀缺的问题,提出了基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成(VSG)方法,并将其应用于城市固废焚烧过程的二英(DXN)排放预测。首先,采... 针对获取复杂工业过程的难以检测质量或环境污染指标数据的时间和经济成本高导致有标记建模样本稀缺的问题,提出了基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成(VSG)方法,并将其应用于城市固废焚烧过程的二英(DXN)排放预测。首先,采用基于子区域欧氏距离改进大趋势扩散(MTD)方法对真实样本输入/输出空间进行扩展;接着,采用等间隔插值方式生成虚拟样本输入,再结合映射模型和删减机制获得虚拟样本输出;然后,采用基于正则化改进的随机权神经网络隐含层插值依次得到虚拟样本输出和输入,再结合扩展空间对虚拟样本进行删减;最后,将上述具有互补性的虚拟样本与原始真实样本进行混合,实现建模数据容量扩充。通过基准数据集和工业过程DXN数据验证了所提方法的有效性和合理性。 展开更多
关键词 大趋势扩散 神经网络隐含层插值 虚拟样本生成 二英排放预测 废物处理 算法 模型
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爆炸危险化工企业电气设计概览
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作者 赵晓麟 冯颖 《天津化工》 CAS 2013年第3期59-62,共4页
化工企业中由于其特殊的生产,经常处于爆炸危险环境,笔者就在气体爆炸危险环境下电气设计的几个方面做了较为详尽的论述,并提出了一些自己的看法。
关键词 爆炸危险分区 释放源 事故排风 电气设备选型 一次防爆措施 二次防爆措施
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