以工业TiOSO4为原料,尿素为沉淀剂,采用水热均匀沉淀及其后续的掺氮热处理方法制备了氮掺杂的纳米TiO2粉体.分别采用XRD、XPS、BET、UV-VisDRS、FT-IR、TEM等方法对所制备的粉体进行了表征.以电子节能灯为光源、亚甲基蓝溶液为目标污染物研究了所制备产物的光催化活性.结果表明,水热粉体产物在900℃以下均为纯锐钛矿相,1000℃时几乎全部转变为金红石相;由XRD计算得出的颗粒尺寸与TEM的分析结果基本一致;以尿素为氮源,热处理水热粉体的XPS分析表明,N1s峰在399eV处,红外光谱进一步确认是氮取代了二氧化钛中少量晶格氧,形成TiO2-xNy(y ≥ x);UV-VisDRS分析显示,热处理并加入活性氮源对于吸收边的红移及降低光生电子的复合几率是必要的;水热粉体在热处理前BET为266.490m2·g-1,热处理掺氮后为144.908m2·g-1;光催化实验结果显示热处理掺氮粉体表现出较高的可见光光催化活性

测定了半工艺无取向电工钢热轧(终轧温度在Ar1以下)到成品各工序的织构,以取向分布函数(ODF)的形式对加临界变形的半工艺无取向硅钢的织构演变作了分析.发现其热轧板表层织构基本是典型的铁素体再结晶{111}组分,心部和1/4厚度处以铁素体剪切织构和轧制变形织构为主.冷轧变形后,心部和表层织构组分比较接近,{111}、{112}和{100}面织构都增加,但{111}组分增加最明显.软化退火后,{001}与{112}组分迅速降低,织构组分以γ纤维织构为主.通过增加临界变形,在最终去应力退火后,{111}不利面织构大量减少,高斯组分增加明显.Taylor因子可以表征不同取向晶粒对变形能的储存能力,从轧制变形时Taylor因子的分布可以解释该实验结果

为了探讨低氧特殊钢中大尺寸DS类夹杂物的生成机理,通过ASPEX PSEM explorer自动扫描电镜对比分析国内外低氧特殊钢试样中夹杂物特征（国内、外试样各两个）,发现国内试样中夹杂物平均尺寸大于国外试样,夹杂物的最大尺寸则数倍于国外试样：国内试样中夹杂物的最大尺寸分别为24.9和13.1μm,国外试样分别为7.6和7.5μm.对比国内外特钢试样中大尺寸与小尺寸夹杂物可发现二者成分基本相同,推断大尺寸DS类夹杂物可能是细小夹杂物碰撞长大而形成.通过分析大尺寸夹杂物的可能来源,在实验室通过高温共聚焦激光扫描显微镜观察夹杂物在钢中固/液相界面处的行为.结果发现,总氧降低至7×10-6时,尺寸5μm以下的微细夹杂物可被固/液相界面所捕捉,并在固/液相界面处发生碰撞、聚集、长大而生成大尺寸（>12μm）DS类夹杂物

采用半固态混合-机械搅拌-超声施振的方法制备了体积分数为10%的SiCp/7085复合材料，通过金相显微镜、扫描电镜和X射线衍射对颗粒分布与界面进行研究，重点研究超声外场对复合材料颗粒团聚与界面结合的作用机理.实验结果表明：单纯机械搅拌对400目颗粒的团聚与界面结合的作用效果有限；超声外场下，空化作用产生的微射流与瞬时高温高压能够有效破除颗粒团聚体的包裹层，打散颗粒；超声破除颗粒表面氧化膜，除去气体层，使熔体中的镁元素与颗粒直接接触并反应是改善熔体与颗粒润湿性的重要因素；最终在界面处生成MgAl2O4强化相，从而获得更优的界面结合

铁氧化物是具有非化学计量比的化合物,非化学计量对铁氧化物的还原过程带来一系列影响.本文采用Dieckmann缺陷模型和Weiss的浮氏体理想固溶体模型分别对非化学计量比的磁铁矿和浮氏体进行了热力学计算.同时根据电荷守恒和物质守恒,对铁氧化物固溶体的综合缺陷度δ与还原失重率和亚铁含量的关系进行了分析,以期对实验终产物的判定提供依据.通过理论分析与计算,最终明确了不同化学计量比的磁铁矿和浮氏体在不同温度下的平衡还原势PCO(H2),即相应的优势区图.在给定还原势的纯赤铁矿等温还原过程(未有金属Fe生成时),当失重率小于6%时,还原产物属于Fe3+占优势的磁铁矿区域;当失重率高于6%时,反应进入Fe2+占优势的浮氏体区域

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导

采用等温凝固实验、差示扫描量热仪(DSC)研究了K424合金的凝固行为以及冷却速度对其影响.利用光学显微镜、扫描电镜以及能谱分析仪分析了合金在不同温度等温凝固、不同冷却速度下的微观组织以及凝固后期的元素的偏析行为,确定K424合金的固相线、液相线和主要相的析出温度等凝固特性以及冷却速度对γ'相、MC碳化物以及共晶组织的影响规律.研究结果表明:K424合金的凝固顺序为:1345℃,γ相从液相析出,随后在1308℃析出MC型碳化物,在非平衡凝固条件下,共晶组织在1260℃析出,1237℃,凝固结束;共晶组织的形成与凝固末期Al、Ti元素的偏析行为以及冷却速度密切相关;随着冷却速度的增加,MC和共晶组织尺寸及数量均呈现先增大后减小的趋势;γ'相形貌从花瓣形状向规则立方及球形转变,尺寸也从2 μm减小至60 nm

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟