简介:以含氟的二胺5,5’-(六氟异丙基)-二-(2-氨基苯酚)及二酐3,3’,4,4’-苯四甲酸二酐(BP—DA)为单体,首先合成了经酰胺化的主链上带有活性羟基的含氟聚酰亚胺,再通过Mitsunobu反应将活性生色分子分散红-19共价链接到聚酰亚胺的侧链骨架上,合成了非线性光学(NLO)含氟聚酰亚胺.示差扫描量热分析(DSC)测得其玻璃化转变温度为248℃,热重分析(TGA)测得其5%失重的热分解温度为309℃,将制得的含氟聚酰亚胺制成反射电光调制器,由二次谐波条件于1064nm处测得不同温度下的非线性系数以,为5.209×10^-9esu(极化电压3.6kV,205℃)和7.418×10^-9esu(极化电压3.8kV,210℃),用衰减全反射法测得其电光系数γ33为2,182pm/V(3.6kV,205℃)和3.107pm/V(3.8kV,210℃).
简介:研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDDCUP1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法。
简介:为解决马铃薯图片的分类检测问题,提出了基于卷积神经网络的图像分类方法.利用卷积神经网络自动学习图像特征的优势解决马铃薯图像的分类问题,分别研究了基于ResNet、DenseNet和CaffeNet的神经网络模型图像分类方法,比较了不同分类方法的准确率,同时利用可视化工具提取网络中的特征图,结合测试结果对网络模型进行调整,降低图像分类的错误率,并且针对样本容量较小时易造成网络模型过拟合的缺点,采用留一法和其他方法来处理样本图片,以提高训练的网络精度.该次研究中训练的三种神经网络模型正确地对马铃薯图像特征进行了提取,网络的识别准确率较高,达到了生产检测的标准.
简介:以龙岩膨润土为原料,氟化钠为改性剂制备钠基蒙脱土.采用水热离子交换法,将镧离子和十六烷基三甲基季铵阳离子交换到蒙脱土的层间得到改性蒙脱土,并对其结构和抗菌性能进行了表征.X-射线衍射法(XRD)分析发现,改性蒙脱土的层间距发生了变化;红外光谱测试(FT-IR)结果显示出相应的离子吸收峰,说明镧离子和十六烷基三甲基季铵阳离子确实交换到蒙脱土层中.抗菌实验结果表明,CTAB-La-MMT具有较好的抗菌性能,对金黄色葡萄球菌(Staphyloccus.aureus)和大肠杆菌(Escherichia.coli)的最小抑菌浓度(MICs)分别小于200mg/L和400mg/L,其抗菌效果比Na-MMT、La-MMT和CTAB-MMT改性蒙脱土都好.