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基于斜光刻技术的SU-8胶三维微阵列结构制备
被引量:
3
1
作者
李刚
李大维
+6 位作者
赵清华
菅傲群
王开鹰
胡杰
桑胜波
程再军
孙伟
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期660-664,共5页
利用斜光刻技术替代传统的直光刻技术在相同底面积的基础上增大微阵列比表面积制备了高比表面积三维微阵列结构,。首先,利用MATLAB仿真对微阵列排布方式进行分析,确定最佳单个柱体宽度及阵列间距。实验中,采用两次甩胶法将SU-8光刻胶均...
利用斜光刻技术替代传统的直光刻技术在相同底面积的基础上增大微阵列比表面积制备了高比表面积三维微阵列结构,。首先,利用MATLAB仿真对微阵列排布方式进行分析,确定最佳单个柱体宽度及阵列间距。实验中,采用两次甩胶法将SU-8光刻胶均匀旋涂在2寸硅基底上,甩胶转速设为1500 r/min,旋涂时间设为35 s;分别置于65℃烘台上保持20 min和95℃烘台上保持70 min进行两次前烘处理;随后进行双向斜曝光,微柱宽度为20μm,阵列间距为30μm,光刻角度为20°。最后,再通过高低温后烘处理并显影30 min成功制备出了结构稳定的"X"型三维微阵列结构。
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关键词
三维微阵列
斜光刻技术
SU-8光刻胶
比表面积
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职称材料
三维微阵列数据的多目标进化聚类
被引量:
1
2
作者
刘军万
李舟军
陈义明
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第12期128-130,共3页
聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中,挖掘三维聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化,而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜...
聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中,挖掘三维聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化,而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜索方法。本文基于多目标进化计算方法提出一个新的3D聚类算法MOE-TC,以挖掘GST数据中的3D聚类。现实微阵列数据上的实验验证结果充分说明了本文算法的有效性。
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关键词
三维微阵列
三维
聚类
多目标进化
双聚类
数据挖掘
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职称材料
题名
基于斜光刻技术的SU-8胶三维微阵列结构制备
被引量:
3
1
作者
李刚
李大维
赵清华
菅傲群
王开鹰
胡杰
桑胜波
程再军
孙伟
机构
太原理工大学信息工程学院&新型传感器和智能控制教育部重点实验室微纳系统研究中心
厦门理工学院光电与通信工程学院
烯晶碳能电子科技无锡有限公司
出处
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期660-664,共5页
基金
国家自然科学基金(Nos.61504113
51205275)
+7 种基金
人社部留学基金(No.[2014]240)
山西省归国留学基金(2013-035)
山西省人社厅留学人员择优资助(No.[2013]251)
山西省科技研究基金(Nos.20141001021-2
2014011019-1)
国家863计划(No.2013AA041100)
山西省科技重大专项(No.20121101004)
山西省高等特色学科建设项目([2012]45)资助~~
文摘
利用斜光刻技术替代传统的直光刻技术在相同底面积的基础上增大微阵列比表面积制备了高比表面积三维微阵列结构,。首先,利用MATLAB仿真对微阵列排布方式进行分析,确定最佳单个柱体宽度及阵列间距。实验中,采用两次甩胶法将SU-8光刻胶均匀旋涂在2寸硅基底上,甩胶转速设为1500 r/min,旋涂时间设为35 s;分别置于65℃烘台上保持20 min和95℃烘台上保持70 min进行两次前烘处理;随后进行双向斜曝光,微柱宽度为20μm,阵列间距为30μm,光刻角度为20°。最后,再通过高低温后烘处理并显影30 min成功制备出了结构稳定的"X"型三维微阵列结构。
关键词
三维微阵列
斜光刻技术
SU-8光刻胶
比表面积
Keywords
Three-dimensional microarrays
Inclined ultraviolet lithography SU-8 photoresist
Specific surface area
分类号
O652 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
三维微阵列数据的多目标进化聚类
被引量:
1
2
作者
刘军万
李舟军
陈义明
机构
国防科技大学计算机学院
中南林业科技大学计算机科学学院
北京航空航天大学计算机学院
湖南农业大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第12期128-130,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60573057)
中南林业科技大学青年科学研究基金资助项目(0702613)
文摘
聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中,挖掘三维聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化,而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜索方法。本文基于多目标进化计算方法提出一个新的3D聚类算法MOE-TC,以挖掘GST数据中的3D聚类。现实微阵列数据上的实验验证结果充分说明了本文算法的有效性。
关键词
三维微阵列
三维
聚类
多目标进化
双聚类
数据挖掘
Keywords
3D microarray
triclustering
multi-objective evolutionary
biclustering
data
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于斜光刻技术的SU-8胶三维微阵列结构制备
李刚
李大维
赵清华
菅傲群
王开鹰
胡杰
桑胜波
程再军
孙伟
《分析化学》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
2
三维微阵列数据的多目标进化聚类
刘军万
李舟军
陈义明
《计算机工程与科学》
CSCD
2008
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
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参考文献
引证文献
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