梯度核壳乳液的合成研究

采用多步乳液聚合法合成了具有核/中间层/壳梯度结构的纯丙烯酸酯乳液,并对影响聚合物粒子核壳结构的主要因素进行了探讨。实验发现硬单体和软单体在选用多步乳液聚合技术时,可形成具有梯度的硬核软壳结构型乳液,降低了乳液的最低成膜温度;采用壳预乳化法添加乳化剂可使其在不同的反应阶段得到合理分配,有利于维持反应体系稳定,并避免在反应后期生成新粒子;当乳化剂用量为3%时,凝聚率仅有1%,所得乳液粒径在100 nm左右且粒径分布均匀。同时,通过粒度仪和透射电镜(TEM)对粒子结构进行分析并验证了其梯度核壳结构形态。

基于梯度核特征及N-gram模型的商品图像句子标注

提出为商品图像标注句子,以便更准确地刻画图像内容。首先,执行图像特征学习,选出标注性能最优的梯度核特征完成图像分类和图像检索,该特征能客观描绘商品图像中形状和纹理这两类关键视觉特性。然后,基于语义相关度计算结果从训练图像的文本描述中摘取关键单词,并采用N-gram模型把单词组装为蕴涵丰富语义信息且满足句法模式兼容性的修饰性短语,基于句子模板和修饰性短语生成句子。最后,构建Boosting模型,从若干标注结果中选取BLEU-3评分最优的句子标注商品图像。结果表明,Boosting模型的标注性能优于各基线。

梯度核壳结构硅丙乳液的聚合

采用单体浓度梯度加入法合成了具有梯度壳层的核壳结构,可用于木器涂料的硅丙乳液。考察了乳化体系、聚合工艺、有机硅预聚物的引入、软/硬单体比等因素对乳液和漆膜性能的影响,用透射电镜测定了乳胶粒子形态。研究表明:OP-10/SDS/MS-1为最佳乳化体系,有机硅预聚物与其他单体一次性混合引入,软/硬比为1∶2时,所制得乳液的综合性能良好。固含量为45%,成膜温度为48℃,附着力为1级,硬度为2H,乳胶粒子有明显的核壳结构。

基于模糊梯度卷积核的在线棒材断面中心识别

针对传动带上严重堆叠、形状尺寸不规则的棒材,提出基于模糊梯度卷积核的在线棒材断面中心识别方法。以标准圆边缘为中心环,结合棒材断面边缘点偏离中心环的程度定义一个模糊梯度卷积核;通过模糊梯度卷积核与实时棒材断面梯度图像的卷积操作,实现棒材断面中心的增强;依次执行候选点选取、局部峰值抑制、距离检测步骤确定中心位置。实验结果表明,该方法能有效抑制棒材中心增强过程中易产生的峰值扩散现象,减少误识别和漏识别;平均计算时间为8.3ms,满足系统实时性要求。

基于In_(1−x)Ga_(x)P梯度合金核无镉量子点的制备及LED应用

低毒性磷化铟量子点(indium phosphide quantum dot,InP QD)作为最有可能取代有毒重金属镉基量子点的材料,已经在下一代商业显示和照明领域中显示出巨大潜力.然而,合成具有高荧光量子产率(photoluminescence quantum yield,PL QY)的InP QD仍然具有挑战性.因此,提出了以乙酰丙酮镓作为镓源,在高温下通过乙酰丙酮基对表面配体的活化作用,生成具有梯度合金核的In_(1−x)Ga_(x)P/ZnSe/ZnS量子点,有效解决了原有的InP与ZnSe之间晶格失配的问题;同时减少核壳界面缺陷,使量子点的荧光量子产率高达82%,所制备量子点发光二极管(quantum dot light-emitting diode,QLED)的外量子效率(external quantum efficiency,EQE)达到3.1%.相比传统的InP/ZnSe/ZnS结构量子点,In_(1−x)Ga_(x)P/ZnSe/ZnS量子点荧光量子产率提高了25%,器件的外量子效率提高了近一倍.该方案为解决InP量子点荧光量子产率低、发光器件性能差等问题提供了新的思路.

基于核梯度提升树的森林高度估测方法

针对大光斑激光雷达波形数据扰动大、树高分布不均匀的问题,基于Boosting集成算法的思想,提出了一种改进的核函数--核梯度提升树(kernel gradient boosting decision tree,KeGBDT).KeGBDT通过梯度提升树叶子节点的输出值计算连接函数的权值,使用连接函数的加权作为核函数的表达形式,从而避免叶子节点中观测值分布不均匀造成的误差.在实验部分,使用星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)数据提取的波形特征作为森林高度估测数据集,在该数据集上将KeGBDT与核随机森林(kernel random forests,KeRF)、线性核、高斯核等常用核函数在岭回归和支持向量回归(support vector regression,SVR)算法中进行了森林高度估测对比实验.另外,基于KeGBDT的岭回归和SVR模型与线性回归、梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林等回归算法进行了森林高度估测对比分析.实验结果表明,基于KeGBDT的回归算法在决定系数与均方根误差两方面都优于常用核函数与回归算法,可以有效减小森林高度估测模型的回归误差.

梯度双边滤波的图像去噪

为了改善双边滤波的去噪性能,引入图像的局部模式,提出了梯度双边滤波算法。采用相邻像素亮度值的梯度距离来构造梯度相似度核,通过几何邻近度核函数和梯度相似度核函数来对图像邻域像素进行加权平均,从而实现滤波;为了获得最佳的滤波参数,通过经验学习的方法对滤波参数进行选择,最终得到通用的参数配置。实验结果表明,新方法能很好地保持图像的边缘,且与传统去噪模型相比,其去噪性能也是最好的。

锂离子电池镍钴锰/铝三元浓度梯度正极材料的研究进展

高镍三元正极材料由于高容量和高工作电压被认为是下一代锂离子电池有力的候选者,然而循环稳定性和热稳定性不佳限制了其广泛应用.镍钴锰/铝三元浓度梯度正极材料的梯度设计可以在保证高容量的同时兼具优良的循环稳定性,因而在过去十年中得到了广泛研究.本文综述了锂离子电池镍钴锰/铝三元浓度梯度材料最新的研究进展,论文首先总结了梯度材料的不同合成方法,并阐述了核壳浓度梯度材料和全浓度梯度材料的研究方向.其次,介绍了浓度梯度材料的结构表征手段并揭示性能改善的原因.最后讨论了目前该材料产业化的难点,并提出了可能的解决方案.

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测:(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。

Hermite梯度重构核近似配点法及其在功能梯度材料板的静力分析中的应用

由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,论文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度.重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时.HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度.这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题.

改进等高线法在气液两相流图像中的应用

为了对气液两相流图像的主目标进行有效的提取,结合二维高斯核梯度、多尺度图像分解技术、开闭运算以及等高线理论提出了一种图像特征的表达方法.该方法在梯度模对图像边缘增强的基础上进行经验模态分解,取得高频信息层子图像并进行叠加;应用开闭运算进行细节噪声去除与边缘修补,采用等高线理论进行特征提取和表达.通过对比发现,所提出的图像特征表达方法不仅能够有效检测图像的边缘特征,而且能够保留一些经典算法所保留不了的细节信息,为气液两相流图像特征的提取提供了一个新思路.