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氨基硫脲-罗丹明6G荧光探针的合成及对Hg^(2+)的选择性识别
被引量：
3
1
作者
谢黎霞
闫文波
+1 位作者
李瑞歌
李鑫
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期2865-2871,共7页
设计合成了一个基于氨基硫脲和罗丹明6G的衍生物作为金属阳离子检测探针,其结构得到核磁和X射线单晶衍射分析确认,研究了其对汞离子的选择性识别性能。结果表明,含水体系中,探针在汞离子诱导下生成分子内胍类衍生物,伴随罗丹明螺酰内环...
设计合成了一个基于氨基硫脲和罗丹明6G的衍生物作为金属阳离子检测探针,其结构得到核磁和X射线单晶衍射分析确认,研究了其对汞离子的选择性识别性能。结果表明,含水体系中,探针在汞离子诱导下生成分子内胍类衍生物,伴随罗丹明螺酰内环开环,荧光信号实现由“关”到“开”的状态变化。在551 nm处荧光强度随着汞离子的加入呈现显著的线性增强,同时溶液颜色由无色变为粉色。该探针对环境中汞离子有高灵敏度和高选择性,可以实现荧光和显色双重传感检测。
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关键词
环境科学技术基础学科
Hg^(
2
+)选择性识别
罗丹明衍生物
光谱性质
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职称材料
基于L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别
被引量：
4
2
作者
宋相法
张延锋
郑逢斌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第2期306-308,323,共4页
结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用...
结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用线性分类器Liblinear进行分类。在MSR Action3D数据库上的实验结果表明,所提方法使用2%的超法向量特征获得的识别率为94.55%,并且具有比其他方法更高的识别精度。
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关键词
行为识别
深度图像序列
超法向量
稀疏特征选择
L
2
1范数
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职称材料
题名
氨基硫脲-罗丹明6G荧光探针的合成及对Hg^(2+)的选择性识别
被引量：
3
1
作者
谢黎霞
闫文波
李瑞歌
李鑫
机构
河南农业大学理学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期2865-2871,共7页
基金
国家自然科学基金项目(21201057)
河南农业大学研究生教育教学改革研究与实践项目(NDYJSJG2021-18)。
文摘
设计合成了一个基于氨基硫脲和罗丹明6G的衍生物作为金属阳离子检测探针,其结构得到核磁和X射线单晶衍射分析确认,研究了其对汞离子的选择性识别性能。结果表明,含水体系中,探针在汞离子诱导下生成分子内胍类衍生物,伴随罗丹明螺酰内环开环,荧光信号实现由“关”到“开”的状态变化。在551 nm处荧光强度随着汞离子的加入呈现显著的线性增强,同时溶液颜色由无色变为粉色。该探针对环境中汞离子有高灵敏度和高选择性,可以实现荧光和显色双重传感检测。
关键词
环境科学技术基础学科
Hg^(
2
+)选择性识别
罗丹明衍生物
光谱性质
Keywords
basic disciplines of environmental science and technology
Hg^(
2
+)
selective
recognition
rhodamine derivatives
spectroscopic properties
分类号
X502 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别
被引量：
4
2
作者
宋相法
张延锋
郑逢斌
机构
河南大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第2期306-308,323,共4页
基金
国家自然科学基金(U1504611
61272282)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(15A520010)资助
文摘
结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用线性分类器Liblinear进行分类。在MSR Action3D数据库上的实验结果表明,所提方法使用2%的超法向量特征获得的识别率为94.55%,并且具有比其他方法更高的识别精度。
关键词
行为识别
深度图像序列
超法向量
稀疏特征选择
L
2
1范数
Keywords
Activity
recognition
Depth image sequences
Super normal vector
Sparse feature
select
ion
L（
2
1）-norm
分类号
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
氨基硫脲-罗丹明6G荧光探针的合成及对Hg^(2+)的选择性识别
谢黎霞
闫文波
李瑞歌
李鑫
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
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职称材料
2
基于L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别
宋相法
张延锋
郑逢斌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
4
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职称材料
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参考文献
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