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油包水型微乳中层柱状磷酸锆的制备与表征
1
作者
唐康健
刘阳
+3 位作者
印志磊
曹学静
于吉红
徐如人
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期6-9,共4页
以氧氯化锆(ZrOC l2.8H2O)和磷酸三丁酯(C4H9O)3PO为原料,在正庚烷(C7H10)-十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)/正丁醇(C4H9OH)-水的反向微乳体系中制备了Zr(HPO4)2.H2O,(H3O)+Zr2(PO4)3和Zr(HPO4)8.H2O三种不同结构的层柱状磷酸锆.运用扫描电...
以氧氯化锆(ZrOC l2.8H2O)和磷酸三丁酯(C4H9O)3PO为原料,在正庚烷(C7H10)-十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)/正丁醇(C4H9OH)-水的反向微乳体系中制备了Zr(HPO4)2.H2O,(H3O)+Zr2(PO4)3和Zr(HPO4)8.H2O三种不同结构的层柱状磷酸锆.运用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射仪(XRD)等仪器对产物进行了表征,考察了不同微乳组成对磷酸锆结构及尺寸的影响.结果表明,微乳体系对层柱状磷酸锆的可控制合成具有广泛意义.
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关键词
磷酸锆
反向微乳体系
油包水微乳
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职称材料
薄水铝石和AFI层状晶体自组装过程的表征
2
作者
袁晓红
许中强
+1 位作者
杨为民
唐康健
《电子显微学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期484-488,共5页
材料的结构和形态设计灵感大多来自于自然。本文用气相合成法,通过薄水铝石(AlO(OH))和层状沸石AFI晶体自组装,得到了一些非常有趣的晶体形貌,采用XRD、EDS和SEM等测试手段,对得到的系列样品进行了表征,并对其生长过程的机理进行了分析...
材料的结构和形态设计灵感大多来自于自然。本文用气相合成法,通过薄水铝石(AlO(OH))和层状沸石AFI晶体自组装,得到了一些非常有趣的晶体形貌,采用XRD、EDS和SEM等测试手段,对得到的系列样品进行了表征,并对其生长过程的机理进行了分析研究。
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关键词
生长过程
AFI
AlO(OH)
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职称材料
基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型研究应用
被引量：
3
3
作者
唐康健
文展
李文藻
《成都信息工程大学学报》
2021年第4期374-379,共6页
传统的垃圾分类方法往往借助于传感器完成垃圾识别分类,存在分类的准确率不高、模型复杂、缺乏高效操作性等问题。为解决这一问题,提出结合卷积神经网络的垃圾分类方法。使用具有高效特征提取性能的Inception-V3和ResNet50两种卷积神经...
传统的垃圾分类方法往往借助于传感器完成垃圾识别分类,存在分类的准确率不高、模型复杂、缺乏高效操作性等问题。为解决这一问题,提出结合卷积神经网络的垃圾分类方法。使用具有高效特征提取性能的Inception-V3和ResNet50两种卷积神经网络对华为公开垃圾数据集Garbage Date进行训练,建立垃圾分类模型。实验表明,在训练集上的Inception-V3和ResNet50训练的准确率分别为89.9%和95.1%,交叉熵损失函数分别为1.463和1.363。使用可视化界面验证测试集中随机6类单张图片,ResNet50的准确率均高于Inception-V3。但ResNet50却不及Inception-V3稳定,Inception-V3准确率曲线更平滑。Inception-V3的收敛速度也比ResNet50快,消耗资源更少。
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关键词
垃圾分类
卷积神经网络
准确率
交叉熵
Inception-V3
ResNet50
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职称材料
题名
油包水型微乳中层柱状磷酸锆的制备与表征
1
作者
唐康健
刘阳
印志磊
曹学静
于吉红
徐如人
机构
吉林大学化学学院无机合成与制备化学国家重点实验室
出处
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期6-9,共4页
基金
国家自然科学杰出青年科学基金(批准号:20125101)资助
文摘
以氧氯化锆(ZrOC l2.8H2O)和磷酸三丁酯(C4H9O)3PO为原料,在正庚烷(C7H10)-十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)/正丁醇(C4H9OH)-水的反向微乳体系中制备了Zr(HPO4)2.H2O,(H3O)+Zr2(PO4)3和Zr(HPO4)8.H2O三种不同结构的层柱状磷酸锆.运用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射仪(XRD)等仪器对产物进行了表征,考察了不同微乳组成对磷酸锆结构及尺寸的影响.结果表明,微乳体系对层柱状磷酸锆的可控制合成具有广泛意义.
关键词
磷酸锆
反向微乳体系
油包水微乳
Keywords
Zirconium phosphates
Reverse microemulsion
Water in oil microemusion
分类号
O614 [理学—无机化学]
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职称材料
题名
薄水铝石和AFI层状晶体自组装过程的表征
2
作者
袁晓红
许中强
杨为民
唐康健
机构
中国石化上海石油化工研究院
出处
《电子显微学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期484-488,共5页
基金
国家973项目(2003CB615802)
文摘
材料的结构和形态设计灵感大多来自于自然。本文用气相合成法,通过薄水铝石(AlO(OH))和层状沸石AFI晶体自组装,得到了一些非常有趣的晶体形貌,采用XRD、EDS和SEM等测试手段,对得到的系列样品进行了表征,并对其生长过程的机理进行了分析研究。
关键词
生长过程
AFI
AlO(OH)
Keywords
biomimetic inorganic chemistry
forming mechanism
AFI
AlO（OH）
分类号
O611.3 [理学—无机化学]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型研究应用
被引量：
3
3
作者
唐康健
文展
李文藻
机构
成都信息工程大学通信工程学院
出处
《成都信息工程大学学报》
2021年第4期374-379,共6页
基金
电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室开放课题项目(NDS2021-7)。
文摘
传统的垃圾分类方法往往借助于传感器完成垃圾识别分类,存在分类的准确率不高、模型复杂、缺乏高效操作性等问题。为解决这一问题,提出结合卷积神经网络的垃圾分类方法。使用具有高效特征提取性能的Inception-V3和ResNet50两种卷积神经网络对华为公开垃圾数据集Garbage Date进行训练,建立垃圾分类模型。实验表明,在训练集上的Inception-V3和ResNet50训练的准确率分别为89.9%和95.1%,交叉熵损失函数分别为1.463和1.363。使用可视化界面验证测试集中随机6类单张图片,ResNet50的准确率均高于Inception-V3。但ResNet50却不及Inception-V3稳定,Inception-V3准确率曲线更平滑。Inception-V3的收敛速度也比ResNet50快,消耗资源更少。
关键词
垃圾分类
卷积神经网络
准确率
交叉熵
Inception-V3
ResNet50
Keywords
garbage classification
convolutional neural network
accuracy
the cross entropy
Inception-V3
ResNet50
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
油包水型微乳中层柱状磷酸锆的制备与表征
唐康健
刘阳
印志磊
曹学静
于吉红
徐如人
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
薄水铝石和AFI层状晶体自组装过程的表征
袁晓红
许中强
杨为民
唐康健
《电子显微学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型研究应用
唐康健
文展
李文藻
《成都信息工程大学学报》
2021
3
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职称材料
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