针对赤铁矿渣中存在杂质，影响其综合回收利用的问题，开展赤铁矿渣高温水热法脱杂，制备铁红的研究。研究了不同酸度、温度、时间和液固比条件，对铁红产品中铁、锌、硫含量以及锌、硫脱除率和铁溶出率的影响。实验结果表明：pH值为1，温度220 ℃，保温时间3 h，液固比6∶1，转速400 r·min?1条件下，铁红产品中铁质量分数由58.66%上升为66.83%；赤褐铁类矿物含铁由占总铁质量分数94.05%，上升为97.79%；硫质量分数由2.96%下降至0.82%；锌质量分数由1.03%下降至0.18%。经X射线衍射检测，与赤铁矿渣相比，铁红产品中氧化铁信号峰值提高，杂峰减少。通过扫描电镜/能量散射X射线分析，铁红产品表面附着的硫酸盐等杂质经高温水热法处理后明显减少；实验前后，赤铁矿渣与铁红产品颗粒形貌与大小没有发生变化。实验处理后的铁红产品经检测，满足国家标准氧化铁红含铁量C级，水溶物和水溶性氯化物及硫酸盐含量III型，筛余物2型，105 ℃挥发物V2型，来源a型标准

1.光分析法 2.分离分析法 3.电分析法 4.联用技术

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

通过密炼?注塑成型工艺制备了不同苎麻纤维含量的聚乳酸基复合材料，研究了纤维含量对复合材料性能的影响规律，并揭示了纤维增强机理。研究表明，苎麻纤维的添加提高了复合材料的耐热性能，尤其是当纤维质量分数为40%时，复合材料的热变形温度提高了10.5%。此外，苎麻纤维均匀地分散在基体中，由于纤维与聚乳酸的界面强度较弱，断面上有大量的纤维拔出和纤维孔洞；差示扫描量热仪测试表明高含量的纤维限制了聚乳酸分子链的运动，促进复合材料形成更加致密完善的晶核；同时，流变行为也表明苎麻纤维含量的增加有助于提高复合材料的黏弹响应和复合黏度；最后，苎麻纤维的加入提高了复合材料的拉伸和弯曲强度，且随纤维含量的增加而增大。与聚乳酸相比，当纤维质量分数为40%时复合材料的拉伸和弯曲强度分别提高了30%和21.9%

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1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

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