基于深度学习的PM2.5预测模型建立

本文以京津冀地区为例,选择大气气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)和气象参数为影响因子,建立基于深度置信网络DBN(Deep Belief Nets)的PM2.5预测模型,对PM2.5进行有效预测,并与BP神经网络预测结果对比,最后形成整个京津冀地区的PM2.5预测专题图。实验结果表明基于深度学习的置信网络对PM2.5浓度预测效果比BP神经网络更佳,预测精度有较大提高。

TERRA/MODIS热红外通道陆地晴空大气可降水分裂窗反演

大气水汽在遥感反演地表温度中起到关键作用,精确的大气水含量对于提升反演精度有着重要意义,而热红外方法是夜晚获得区域大气水汽含量的唯一方法。本研究采用热红外方法中的改良分裂窗算法,首先,使用TIGR大气廓线与MODIS波谱响应函数通过MODTRAN辐射传输模式进行模拟,将大气廓线的水汽含量与大气透过率进行回归;然后,根据MODIS数据产品特点,使用2015年夏季MODIS数据观测角小于20°的范围进行反演;最后,将白天反演水汽分别与全球GPS地基大气水汽观测网络和MODIS近红外水汽产品进行比较,均方根误差分别为5.5 g/cm2和6.4 g/cm2,显示了高度的区域一致性。由于MODIS观测角度较大,本研究未对其他角度进行反演,若对其余角度的MODIS数据进行反演,可根据余弦角度变化,针对不同角度范围进行模拟与回归。

HPLC法测定叶黄素越橘软胶囊中的叶黄素含量

目的:建立叶黄素越橘软胶囊中叶黄素含量的测定方法。方法:采用高效液相色谱法。色谱柱:wondasilTMC18(5um4.6×250mm);流动相:乙腈-二氯甲烷-甲醇(85:10:5);流速:0.8 mL/min;检测波长:446nm。结果:叶黄素越橘软胶囊中的叶黄素含量在1.78906μg/ml^8.9453μg/ml范围内浓度与峰面积的线性良好(r=0.9995),平均加标回收率为99.16%,RSD为0.84%。结论:所建立的方法简便,准确,重现性好,符合食品理化检验的要求。

Er_2O_3对锂锌硅微晶玻璃热膨胀及力学性能的影响

使用晶化法制备以二硅酸锂为主晶相,P_2O_5为主要形核剂的锂锌硅微晶玻璃。引入稀土Er_2O_3掺杂Li_2OSiO_2-P_2O_5-ZnO系统基础玻璃。通过测试该系统微晶玻璃的差热曲线、X射线衍射图谱、高温粘度曲线和扫描电镜图像,研究引入Er_2O_3含量的变化对该系统微晶玻璃析晶性能、次晶相的种类和含量、高温粘度变化、析出晶粒的大小及分布情况和微晶玻璃抗弯强度的影响。结果表明:引入Er_2O_3提高该系统微晶玻璃的玻璃转化温度,提高锂锌硅微晶玻璃晶化热处理的温度,影响了次晶相偏硅酸锂晶相的析出,通过改变微晶玻璃次晶相的种类和含量,降低了体系的热膨胀系数,掺杂0.3%的Er_2O_3提高了二硅酸锂的析晶速率,并降低了该系统微晶玻璃的高温粘度,当Er_2O_3的掺杂量为0.3%时,该体系微晶玻璃获得最大的抗弯强度310 MPa。