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Innovation of Super Early-Mature Millet Germplasm with Sweet-Stem and Multi-Spikes
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作者 LIUZheng-li CHENGRu-hong +2 位作者 HUANGWen-sheng QUZhu-feng LIUJun-xin 《Agricultural Sciences in China》 CAS CSCD 2005年第3期169-174,共6页
A new millet (Setaria italica Beauv) variety, super early-mature millet No.1, was bred by means of gene bank breedingmethod of target characters. This variety has the following outstanding characters. (1) Super early-... A new millet (Setaria italica Beauv) variety, super early-mature millet No.1, was bred by means of gene bank breedingmethod of target characters. This variety has the following outstanding characters. (1) Super early-mature. This varietyonly needs 1550C effective accumulated temperature and can normally maturate in the Bashang Region in Hebei Provinceof Chi na, which can break through the limit zone of millet cultivation and move the cultivation zone northward greatly. (2)Multi-spikes, in addition to the effect tilling at the top, the nodes in the low-middle part also can produce spikes. (3) Sweetstem have high sugar content. The contents of whole-sugar, soluable sugar and deoxidized sugar are 74.8, 200.5, 237.2%higher than the regular varieties respectively. (4) High gross protein content. The content of gross protein is higher thanthe regular varieties by 3.9-30.4%. (5)Changeable grain color. The grain color of super early-mature millet No.1 is red inShijiazhuang, but yellow in the Bashang region. In addition, this variety is characterized by good quality, high yield, andgood synthetic traits 展开更多
关键词 Millet (Setaria italica Beauv) multi-spike Sweet stem Super-early maturity Germplasm innovation Breeding method of target characters gene bank
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Chaotic Metaheuristics with Multi-Spiking Neural Network Based Cloud Intrusion Detection
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作者 Mohammad Yamin Saleh Bajaba Zenah Mahmoud AlKubaisy 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第3期6101-6118,共18页
Cloud Computing(CC)provides data storage options as well as computing services to its users through the Internet.On the other hand,cloud users are concerned about security and privacy issues due to the increased numbe... Cloud Computing(CC)provides data storage options as well as computing services to its users through the Internet.On the other hand,cloud users are concerned about security and privacy issues due to the increased number of cyberattacks.Data protection has become an important issue since the users’information gets exposed to third parties.Computer networks are exposed to different types of attacks which have extensively grown in addition to the novel intrusion methods and hacking tools.Intrusion Detection Systems(IDSs)can be used in a network to manage suspicious activities.These IDSs monitor the activities of the CC environment and decide whether an activity is legitimate(normal)or malicious(intrusive)based on the established system’s confidentiality,availability and integrity of the data sources.In the current study,a Chaotic Metaheuristics with Optimal Multi-Spiking Neural Network-based Intrusion Detection(CMOMSNN-ID)model is proposed to secure the cloud environment.The presented CMOMSNNID model involves the Chaotic Artificial Bee Colony Optimization-based Feature Selection(CABC-FS)technique to reduce the curse of dimensionality.In addition,the Multi-Spiking Neural Network(MSNN)classifier is also used based on the simulation of brain functioning.It is applied to resolve pattern classification problems.In order to fine-tune the parameters relevant to theMSNN model,theWhale Optimization Algorithm(WOA)is employed to boost the classification results.To demonstrate the superiority of the proposed CMOMSNN-ID model,a useful set of simulations was performed.The simulation outcomes inferred that the proposed CMOMSNN-ID model accomplished a superior performance over other models with a maximum accuracy of 99.20%. 展开更多
关键词 Cloud computing security intrusion detection feature selection multi-spiking neural network
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基于多维投影时空事件帧的动态视觉传感手势识别
3
作者 康来 张亚坤 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期649-658,共10页
基于视觉的手势识别是虚拟现实、游戏仿真等领域常用的人机交互手段。在实际应用中,手势动作快速变化将导致传统RGB相机或深度相机成像模糊,给手势识别带来巨大挑战。针对上述问题,利用动态视觉传感器捕捉高速手势运动信息,提出一种基... 基于视觉的手势识别是虚拟现实、游戏仿真等领域常用的人机交互手段。在实际应用中,手势动作快速变化将导致传统RGB相机或深度相机成像模糊,给手势识别带来巨大挑战。针对上述问题,利用动态视觉传感器捕捉高速手势运动信息,提出一种基于多维投影时空事件帧(spatiotemporal event frame,STEF)的动态视觉数据手势识别方法。将时空信息嵌入到数据投影面融合形成多维投影时空事件帧,克服现有动态视觉信息事件帧表达方法时域信息丢失的局限性,提升动态视觉传感数据的特征表达能力。在此基础上,采用先进的脉冲神经网络对时空事件帧进行分类实现手势识别。在公开数据集上的识别精度达到96.67%,性能优于同类方法,表明该方法可显著提升动态视觉传感数据手势识别准确率。 展开更多
关键词 动态视觉传感器 手势识别 多维投影 时空事件帧 脉冲神经网络
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未知复杂环境下基于兴趣驱动的类脑自主导航技术
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作者 王晨旭 熊智 杨闯 《航空科学技术》 2024年第2期1-13,共13页
随着无人系统的应用越发广泛,传统导航技术很难满足无人系统在面对复杂任务和未知环境时对自主智能导航性能的要求。哺乳动物能够在兴趣驱动下实现高效智能且自适应环境的导航行为,受此启发的基于兴趣驱动的类脑自主导航技术有潜力克服... 随着无人系统的应用越发广泛,传统导航技术很难满足无人系统在面对复杂任务和未知环境时对自主智能导航性能的要求。哺乳动物能够在兴趣驱动下实现高效智能且自适应环境的导航行为,受此启发的基于兴趣驱动的类脑自主导航技术有潜力克服传统导航实时、准确和低功耗不能同时满足的缺点。本文首先阐述了哺乳动物大脑导航机理;其次,总结概括出基于兴趣驱动的类脑自主导航技术框架;再次,从自身感知、环境认知、记忆推理和兴趣决策4个方面梳理了类脑自主导航的关键技术和实现途径,指出了相关研究的缺陷;最后,分析了现阶段类脑自主导航技术的不足,并对未来一体化发展做出展望。 展开更多
关键词 类脑自主导航 兴趣驱动 连续吸引子神经网络 类脑多源融合 脉冲神经网络 类脑芯片
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对称双向多电平逆变器单极性LS-PWM调制策略
5
作者 叶满园 尧佳新 +3 位作者 喻生铭 刘文芳 夏辉 陈韬 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1560-1570,I0034,共12页
针对传统功率开关器件-二极管(power switch-diode,PSD)多电平逆变器拓扑存在反向电流和电压尖峰的问题,提出一种对称双向PSD多电平逆变器拓扑,该拓扑通过增加反向电流回流路径的方式,不仅能够解决传统PSD拓扑存在的反向电流和电压尖峰... 针对传统功率开关器件-二极管(power switch-diode,PSD)多电平逆变器拓扑存在反向电流和电压尖峰的问题,提出一种对称双向PSD多电平逆变器拓扑,该拓扑通过增加反向电流回流路径的方式,不仅能够解决传统PSD拓扑存在的反向电流和电压尖峰问题,而且在使用功率器件数量、总阻塞电压以及开关损耗等方面均具备优势。为了控制逆变器运行时反向电流的流向,通过对对称双向级联型多电平逆变器的开关状态进行分析,提出一种适用的单极性LS-PWM调制策略,该调制策略可降低逆变器开关损耗,同时防止功率倒灌。最后通过仿真和实验结果验证了该拓扑及调制策略的有效性。 展开更多
关键词 PSD多电平逆变器 反向电流 电压尖峰 LS-PWM调制策略 功率倒灌
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多仓混棉机的结构改进与应用
6
作者 王勇 李界宏 闫循斌 《纺织器材》 2024年第1期27-29,33,共4页
为解决现有多仓混棉机测量压力稳定性差、角钉帘维护成本高、漏底网眼板和排杂管易堵塞等问题,分析多仓混棉机的结构组成和混和原理,分别从储棉仓压力检测、角钉帘维护和漏底除杂等方面剖析多仓混棉机存在的问题并对其结构进行改进。指... 为解决现有多仓混棉机测量压力稳定性差、角钉帘维护成本高、漏底网眼板和排杂管易堵塞等问题,分析多仓混棉机的结构组成和混和原理,分别从储棉仓压力检测、角钉帘维护和漏底除杂等方面剖析多仓混棉机存在的问题并对其结构进行改进。指出:改进后多仓混棉机的压力波动值减小,无效要棉次数减少,钉条更换省时省力,角钉帘易维护性提升,漏底除杂装置堵塞和杂质堆积情况改善;且故障率降低、混棉效果改善,减少用工、产能提高。 展开更多
关键词 多仓混棉机 压力检测 角钉帘 漏底除杂 故障率
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基于多传感器融合的低功耗人体活动识别方法
7
作者 王刚 莫凌飞 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第3期132-135,共4页
人体活动识别是行为监测、健康分析等许多任务的前提与基础,其中基于可穿戴设备的人体活动识别方法凭借其持续性分析的能力有着不可替代的优势。人工神经网络(ANN)可以显著提高人体活动识别的准确度,然而,基于ANN的分析方法由于计算量大... 人体活动识别是行为监测、健康分析等许多任务的前提与基础,其中基于可穿戴设备的人体活动识别方法凭借其持续性分析的能力有着不可替代的优势。人工神经网络(ANN)可以显著提高人体活动识别的准确度,然而,基于ANN的分析方法由于计算量大,计算功耗高,不适用于可穿戴设备应用场景。基于此,提出一种基于多传感器与脉冲神经网络(SNN)的人体活动识别方法,该方法基于集成学习实现,分类准确率达到97.8%。同时将训练好的集成学习模型转换为SNN,可以充分利用SNN专用芯片低功耗的特性,以数毫瓦的功耗完成人体活动识别任务。 展开更多
关键词 多传感器融合 脉冲神经网络 人体活动识别 低功耗
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抗赤霉病大穗多穗型小麦新品种农麦330选育及特征特性
8
作者 贾瑞宇 宋开业 +2 位作者 王先旭 黄兴亮 肖群 《大麦与谷类科学》 2023年第3期65-67,70,共4页
农麦330是江苏神农大丰种业科技有限公司以淮麦33为母本、淮麦30为父本选育的新型、大穗又多穗的抗赤霉病半冬性早熟小麦新品种,适宜在江苏淮北麦区种植。2022年农麦330通过江苏省审定(审定编号:苏审麦20220039),其较好地继承了亲本的... 农麦330是江苏神农大丰种业科技有限公司以淮麦33为母本、淮麦30为父本选育的新型、大穗又多穗的抗赤霉病半冬性早熟小麦新品种,适宜在江苏淮北麦区种植。2022年农麦330通过江苏省审定(审定编号:苏审麦20220039),其较好地继承了亲本的优良性状,表现穗多、穗大、产量高,综合抗病性好,熟相好。一般单位面积有效穗数40.4万个/667 m^(2),穗长方形,穗长9.8 cm,千粒质量42.9 g,抗赤霉病,抗黄花叶病毒病。该品种的选育有望解决目前生产上推广的多穗型小麦品种产量高但籽粒偏小问题,推广应用前景广阔。 展开更多
关键词 抗赤霉病 大穗多穗 半冬性早熟小麦 农麦330 特征特性
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基于蜂群优化的Spiking神经网络模型研究与评估 被引量:1
9
作者 马韦伟 郑勤红 刘珊珊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第8期221-225,共5页
为提高Spiking神经网络的训练能力,以多标签分类问题作为研究切入点,采用蜂群算法进行模型优化。基于Spiking理念的神经网络模型有多种,文中选择概率Spiking神经网络(Probabilistic Spiking Neural Network,PSNN)进行多标签分类。首先,... 为提高Spiking神经网络的训练能力,以多标签分类问题作为研究切入点,采用蜂群算法进行模型优化。基于Spiking理念的神经网络模型有多种,文中选择概率Spiking神经网络(Probabilistic Spiking Neural Network,PSNN)进行多标签分类。首先,建立概率Spiking神经网络分类模型,通过点火时间序列进行编码,触发脉冲响应实现数据传递;然后,利用Spiking神经网络的权重、动态阈值、遗忘参数等构建蜂群,并以多标签分类准确率作为人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的适应度函数,从而通过不断更新蜂群个体适应度值来获得最优个体;最后,以最优参数完成概率Spiking神经网络的多标签分类。实验结果表明,通过合理设置蜂群个体规模及蜜源搜索范围,ABC-PSNN算法能够获得较高的多标签分类准确率。相比其他Spiking神经网络模型和常用多标签分类算法,ABC-PSNN算法具备更高的分类准确率和稳定性。 展开更多
关键词 SPIKING神经网络 概率Spiking神经网络 蜂群算法 多标签分类 脉冲响应
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适用于SCNN的多维度注意力方法
10
作者 徐宇奇 王欣悦 徐小良 《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》 2023年第3期37-46,共10页
脉冲卷积神经网络(Spiking Convolutional Neural Network, SCNN)具有强大的局部特征提取能力,但维度分布复杂,对脉冲事件易作出错误判断,影响网络的识别精度与收敛速度。受卷积神经网络的多维度注意力方法(Convolutional Block Attenti... 脉冲卷积神经网络(Spiking Convolutional Neural Network, SCNN)具有强大的局部特征提取能力,但维度分布复杂,对脉冲事件易作出错误判断,影响网络的识别精度与收敛速度。受卷积神经网络的多维度注意力方法(Convolutional Block Attention Module, CBAM)启发,采用双路压缩-提取技术来获取各维度的注意力,提出一种适用于SCNN的多维度注意力方法,提升了网络对脉冲事件的感知能力,并优化了网络整体性能。实验结果表明,相比于基准的空域反向传播(Spatio-Temporal Backpropagation, STBP)算法,提出方法的识别精度提高了4.31%。 展开更多
关键词 脉冲卷积神经网络 神经形态视觉任务 多维度注意力
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类脑计算脉冲神经网络模型及其学习算法研究进展
11
作者 黄泽南 刘晓捷 +2 位作者 赵晨晖 邓亚彬 郭东辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期229-242,共14页
深度神经网络在实际应用中的局限性日益凸显,具备生物可解释性的类脑计算脉冲神经网络成为了人们研究的热点课题。应用场景的不确定性及复杂多样性给研究者提出了新的挑战,要求类似生物大脑组织具备多尺度架构的类脑计算脉冲神经网络,... 深度神经网络在实际应用中的局限性日益凸显,具备生物可解释性的类脑计算脉冲神经网络成为了人们研究的热点课题。应用场景的不确定性及复杂多样性给研究者提出了新的挑战,要求类似生物大脑组织具备多尺度架构的类脑计算脉冲神经网络,能够实现对多模态、不确定性信息的感知决策功能。文中主要介绍了多尺度生物合理性的类脑计算脉冲神经网络模型及其面向多模态信息表征和不确定信息感知的学习算法,并分析探讨了基于忆阻器互联的脉冲神经网络可实现多尺度架构类脑计算的两个关键技术问题,即多模态、不确定信息与脉冲时序表示一致性问题和多尺度脉冲神经网络学习算法与容错计算问题。最后,对类脑计算脉冲神经网络的研究方向进行了分析与展望。 展开更多
关键词 类脑计算 脉冲神经网络 多尺度网络模型 多模态信息 不确定信息感知 决策融合 学习算法 STDP
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两种不同穗型小麦品种光合生理特性研究 被引量:22
12
作者 张玲丽 王辉 +3 位作者 孙道杰 冯毅 闵东红 李学军 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2003年第3期51-53,共3页
比较了大穗型和多穗型小麦品种的光合生理特性。结果表明 ,与多穗型品种豫麦 4 9相比 ,大穗型品种鲁麦 91 - 3具有较好的光合源和光合能力 ,在整个灌浆期旗叶具有较高的净光合速率和蒸腾速率 ,灌浆中后期旗叶叶绿素含量较高 ,叶面积系数... 比较了大穗型和多穗型小麦品种的光合生理特性。结果表明 ,与多穗型品种豫麦 4 9相比 ,大穗型品种鲁麦 91 - 3具有较好的光合源和光合能力 ,在整个灌浆期旗叶具有较高的净光合速率和蒸腾速率 ,灌浆中后期旗叶叶绿素含量较高 ,叶面积系数 (L AI)衰减迟缓 ,叶片功能期较长。进一步提高大穗品种产量潜力的途径是 ,在保持或适当提高生物学产量的同时 。 展开更多
关键词 小麦 大穗型 多穗型 光合生理特性 净光合速率 蒸腾速率 叶绿素含量 叶面积系数 叶片功能期 产量
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两个不同穗型小麦品种的冠层辐射和光合特征的比较研究 被引量:40
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作者 赵会杰 李有 邹琦 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期654-659,共6页
对大穗型和多穗型小麦品种的比较研究表明 ,大穗型品种生育前期 (拔节前 )存在一定的漏光损失 ,群体光合速率 (NCP)低于多穗型品种 ,但中后期群体总茎数较少 ,冠层透光率较高 ,消光系数较低 ,中下部叶片可得到较好的光照 ,绿叶衰退缓慢 ... 对大穗型和多穗型小麦品种的比较研究表明 ,大穗型品种生育前期 (拔节前 )存在一定的漏光损失 ,群体光合速率 (NCP)低于多穗型品种 ,但中后期群体总茎数较少 ,冠层透光率较高 ,消光系数较低 ,中下部叶片可得到较好的光照 ,绿叶衰退缓慢 ,NCP和群体叶源量均高于多穗型品种 。 展开更多
关键词 穗型 小麦 品种 冠层辐射 光合特征 大穗型品种 多穗型品种 群体光合作用
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不同穗型小麦品种分蘖发育的代谢基础研究 被引量:12
14
作者 赵会杰 郭天财 +2 位作者 邹琦 于振文 董中东 《西北植物学报》 CAS CSCD 2002年第2期215-220,共6页
比较研究了大穗型和多穗型小麦品种的分蘖发育特征及其代谢基础。结果表明 ,与多穗型品种相比 ,单株分蘖较少的大穗型品种分蘖期具有较低的 IAA氧化酶 (IAAO)活性、较高的 IAA含量和较强的碳代谢活性。在分蘖的两极分化期 ,大穗型品种... 比较研究了大穗型和多穗型小麦品种的分蘖发育特征及其代谢基础。结果表明 ,与多穗型品种相比 ,单株分蘖较少的大穗型品种分蘖期具有较低的 IAA氧化酶 (IAAO)活性、较高的 IAA含量和较强的碳代谢活性。在分蘖的两极分化期 ,大穗型品种在碳、氮代谢和同化物分配方面存在较强的主茎优势 ,因此 。 展开更多
关键词 小麦 大穗型 多穗型 分蘖发育 代谢基础 品种
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两个不同穗型小麦品种对剪叶的反应 被引量:10
15
作者 刘万代 尹钧 +1 位作者 王化岑 任向科 《江西农业学报》 CAS 2006年第4期24-27,共4页
研究了两个不同穗型小麦品种对抽穗期剪叶的反应。结果表明:剪叶可提高剩余叶片的光合速率,促进茎秆贮存物质向子粒转移,但仍会降低每穗粒数、粒重、子粒蛋白质和湿面筋含量;随着剪叶数增加、被剪叶位升高,其效应增大。剪叶后多穗型品... 研究了两个不同穗型小麦品种对抽穗期剪叶的反应。结果表明:剪叶可提高剩余叶片的光合速率,促进茎秆贮存物质向子粒转移,但仍会降低每穗粒数、粒重、子粒蛋白质和湿面筋含量;随着剪叶数增加、被剪叶位升高,其效应增大。剪叶后多穗型品种“豫麦49”剩余叶片的光合速率增加较多,粒重降低更为明显;大穗型品种“宿2001”茎秆贮存物质被动用较多,节间单位长度的重量明显减轻,子粒蛋白质和湿面筋含量下降较多。 展开更多
关键词 小麦 大穗型品种 多穗型品种 剪叶 光合速率 产量和品质
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甜秆多穗型超早熟谷子新种质的创新 被引量:13
16
作者 刘正理 程汝宏 +2 位作者 黄文胜 曲祝丰 刘君馨 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期17-21,共5页
采用目标性状基因库育种法培育出甜秆多穗型超早熟谷子(Setaria italica Beauv)新种质超早熟1号,该品种具有以下突出特点:(1)超早熟,生育期间仅需有效积温1 550℃左右,在海拔1 600m以上的河北省坝头地带正常成熟,突破谷子“育成种... 采用目标性状基因库育种法培育出甜秆多穗型超早熟谷子(Setaria italica Beauv)新种质超早熟1号,该品种具有以下突出特点:(1)超早熟,生育期间仅需有效积温1 550℃左右,在海拔1 600m以上的河北省坝头地带正常成熟,突破谷子“育成种”栽培的禁区,将我国谷子种植界限大大北移;(2)多穗,该品种不但具有分蘖成穗特性,而且中下部节间可产生多个分枝穗,是少有的谷子多穗型新种质;(3)秸秆甜、含糖量高,其秸秆全糖、可溶性糖、还原糖含量分别高出同产地普通品种74.8%、200.5%、237.2%;(4)粗蛋白含量高,高于普通品种3.9%~30.4%;(5)粒色可变,在石家庄种植为红谷,在河北省坝上种植为黄谷;该品种还具有优质高产综合性状优良的特点。 展开更多
关键词 谷子 早熟 多穗型 新种质 品种 种植 秸秆 创新 河北 石家庄
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多穗型高产小麦品种产量结构特征与灌浆期光合性能的优势分析 被引量:3
17
作者 张春丽 周苏玫 +2 位作者 尹钧 何丽 王冬梅 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期113-117,共5页
以多穗型小麦品种济麦20、豫麦49和郑麦004为材料,在大田栽培条件下研究了实现高产的产量结构特征及其灌浆期的光合性能.结果表明,在群体穗数均大于700×104.hm-2的基础上,3个品种实现高产各具优势,济麦20具有穗数优势、豫麦49具有... 以多穗型小麦品种济麦20、豫麦49和郑麦004为材料,在大田栽培条件下研究了实现高产的产量结构特征及其灌浆期的光合性能.结果表明,在群体穗数均大于700×104.hm-2的基础上,3个品种实现高产各具优势,济麦20具有穗数优势、豫麦49具有粒重优势、郑麦004具有粒数优势且产量表现最高(P<0.01).3个品种灌浆期的光合性能表现为,郑麦004旗叶中叶绿素a,b含量明显高于其它品种,后期叶片保绿性好,尤其花后20d以后,净光合速率、叶面积指数、光合势平均分别较其它品种高出18.0%,12.4%和18.4%,且具有较高的子粒灌浆速率.由此可见,在满足较多穗数的基础上,增加穗粒数,并维持灌浆后期的光合性能,是进一步高产的重要保证. 展开更多
关键词 小麦 多穗型 产量结构 光合性能
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非参数度量在棉花区试数据分析中的应用 被引量:3
18
作者 吴德祥 李淑英 +4 位作者 夏静 孙建夫 韩文兵 江本利 丁东升 《安徽农业科学》 CAS 2003年第2期177-178,181,共3页
简明介绍了非参数分析方法 ,并运用该方法对安徽省棉花区试资料进行分析。结果表明 :参试品种D1 80丰产性、稳产性较好 ;皖杂 3号丰产性较好而稳产性较一般 ;绿杂棉 1号丰产性较差 ,稳产性较好。
关键词 棉花 品种区域试验 数据分析 非参数度量 应用 稳产性分析 丰产性分析
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地质样品中钛的化学分离及双稀释剂法钛同位素测定 被引量:5
19
作者 唐索寒 李津 +2 位作者 马健雄 赵新苗 朱祥坤 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1618-1627,共10页
建立了玄武岩和橄榄岩样品中钛(Ti)的化学分离方法,特别是对于含低Ti而高Fe和Mg的橄榄岩样品中Ti的化学分离方法进行了探索。实现了通过双稀释剂技术校正的多接收器等离子体质谱(MC-ICP-MS)法测定玄武岩和橄榄岩的Ti同位素组成。玄武岩... 建立了玄武岩和橄榄岩样品中钛(Ti)的化学分离方法,特别是对于含低Ti而高Fe和Mg的橄榄岩样品中Ti的化学分离方法进行了探索。实现了通过双稀释剂技术校正的多接收器等离子体质谱(MC-ICP-MS)法测定玄武岩和橄榄岩的Ti同位素组成。玄武岩样品Ti的化学分离采用DGA和AG1-X8两柱法;橄榄岩样品Ti的化学分离采用DGA和AG1-X8三柱法。Ti同位素比值使用MC-ICP-MS测定,测定过程中的仪器质量分馏使用双稀释剂法校正。采用SRM 979 Cr同位素标准物质的^(53)Cr/^(52)Cr=0.11339对Ti同位素标准溶液SRM 3162a和^(47)Ti-^(49)Ti双稀释剂进行标定。而后,测定分别加入了^(47)Ti-^(49)Ti双稀释剂的Alfa Ti相对于SRM 3162a Ti的δ^(i/46)Ti,并用于监控测试过程。使用双稀释剂法测定Alfa Ti的结果为:δ^(49/46)Ti=-1.77‰±0.08‰(2sd),δ^(48/46)Ti=-1.20‰±0.05‰(2sd),δ^(47/46)Ti=-0.61‰±0.03‰(2sd),本方法的外部精度≤0.03‰/amu,优于样品-标样交叉法。 展开更多
关键词 钛同位素 化学分离 双稀释剂 多接收器等离子体质谱
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基于贝叶斯原理的多维Spike Train分类预测模型 被引量:1
20
作者 樊一娜 郎波 危辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1619-1623,共5页
神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选... 神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选取20组作为训练集进行分类测试,实验结果表明,利用该方法得到的分类准确率在97%左右。 展开更多
关键词 信息处理 多维spike TRAIN 高阶多维泊松模型 贝叶斯原理 预测分类模型
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