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La-Ho-Fe合金的制备及其微波吸收特性(英文)
1
作者
罗家亮
潘顺康
+3 位作者
乔自强
成丽春
何煜
常
鋆
青
《稀有金属材料与工程》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期3645-3650,共6页
采用电弧熔炼及高能球磨工艺制备出La_xHo_(2-x)Fe_(17) (x=0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8)合金微粉,借助XRD、SEM、VSM和网络矢量分析仪等仪器分别研究La替换对合金微粉的结构、形貌、磁性能及其微波吸收性能的影响。结果表明,随着La含量的...
采用电弧熔炼及高能球磨工艺制备出La_xHo_(2-x)Fe_(17) (x=0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8)合金微粉,借助XRD、SEM、VSM和网络矢量分析仪等仪器分别研究La替换对合金微粉的结构、形貌、磁性能及其微波吸收性能的影响。结果表明,随着La含量的增加,饱和磁化强度和平均颗粒大小都有所增加。La_xHo_(2-x)Fe_(17)合金的最小反射峰频率向低频方向移动。其中La_(0.2)Ho_(1.8)Fe_(17)合金具有最好的吸波效果,在最佳匹配厚度1.8 mm下,La0.2Ho1.8Fe17合金的最小反射损耗在8.72 GHz处达到–28.72 dB,反射损耗小于–10 dB的频带宽度达到2.32 GHz。当厚度在1.2~2.4 mm范围里,La0.2Ho1.8Fe17合金的反射损耗均小于–10dB,这表明La_xHo_(2-x)Fe_(17)是有前途的微波吸收材料,并具有良好的吸收特性。
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关键词
LaxHo2-xFe17合金
球磨
电磁参数
磁性能
微波吸收特性
原文传递
VOCs分子的半导体型传感器识别检测研究进展
被引量:
10
2
作者
刘弘禹
孟钢
+4 位作者
邓赞红
李蒙
常
鋆
青
代甜甜
方晓东
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期26-42,共17页
具有体积小、功耗低、灵敏度高、硅工艺兼容性好等优点的金属氧化物半导体(MOS)气体传感器现已广泛地应用于军事、科研和国民经济的各个领域。然而MOS传感器的低选择性阻碍了其在物联网(IoT)时代的应用前景。为此,本文综述了解决MOS传...
具有体积小、功耗低、灵敏度高、硅工艺兼容性好等优点的金属氧化物半导体(MOS)气体传感器现已广泛地应用于军事、科研和国民经济的各个领域。然而MOS传感器的低选择性阻碍了其在物联网(IoT)时代的应用前景。为此,本文综述了解决MOS传感器选择性的研究进展,主要介绍了敏感材料性能提升、电子鼻和热调制三种改善MOS传感器选择性的技术方法,阐述了三种方法目前所存在的问题及其未来的发展趋势。同时,本文还对比介绍了机器嗅觉领域主流的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和神经网络(NN)模式识别/机器学习算法。最后,本综述展望了具有数据降维、特征提取和鲁棒性识别分类性能的卷积神经网络(CNN)深度学习算法在气体识别领域的应用前景。基于敏感材料性能的提升、多种调制手段与阵列技术的结合以及人工智能(AI)领域深度学习算法的最新进展,将会极大地增强非选择性MOS传感器的挥发性有机化合物(VOCs)分子识别能力。
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关键词
金属氧化物半导体
气体传感器
电子鼻
热调制
模式识别
机器学习
卷积神经网络
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职称材料
题名
La-Ho-Fe合金的制备及其微波吸收特性(英文)
1
作者
罗家亮
潘顺康
乔自强
成丽春
何煜
常
鋆
青
机构
桂林电子科技大学材料科学与工程学院
桂林电子科技大学广西信息材料重点实验室
中南大学
出处
《稀有金属材料与工程》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期3645-3650,共6页
基金
National Natural Science Foundation of China(51361007)
Guangxi Natural Science Foundation(2014GXNSFAA118317)
+1 种基金
Scientific Research Project of Guangxi Education Department(YB2014139)
Guangxi Key Laboratory of Information Materials(131010-Z)
文摘
采用电弧熔炼及高能球磨工艺制备出La_xHo_(2-x)Fe_(17) (x=0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8)合金微粉,借助XRD、SEM、VSM和网络矢量分析仪等仪器分别研究La替换对合金微粉的结构、形貌、磁性能及其微波吸收性能的影响。结果表明,随着La含量的增加,饱和磁化强度和平均颗粒大小都有所增加。La_xHo_(2-x)Fe_(17)合金的最小反射峰频率向低频方向移动。其中La_(0.2)Ho_(1.8)Fe_(17)合金具有最好的吸波效果,在最佳匹配厚度1.8 mm下,La0.2Ho1.8Fe17合金的最小反射损耗在8.72 GHz处达到–28.72 dB,反射损耗小于–10 dB的频带宽度达到2.32 GHz。当厚度在1.2~2.4 mm范围里,La0.2Ho1.8Fe17合金的反射损耗均小于–10dB,这表明La_xHo_(2-x)Fe_(17)是有前途的微波吸收材料,并具有良好的吸收特性。
关键词
LaxHo2-xFe17合金
球磨
电磁参数
磁性能
微波吸收特性
Keywords
LaxHo2-xFe17alloys
ball milling
electromagnetic parameters
magnetic properties
microwave absorbing properties
分类号
TG139 [一般工业技术—材料科学与工程]
原文传递
题名
VOCs分子的半导体型传感器识别检测研究进展
被引量:
10
2
作者
刘弘禹
孟钢
邓赞红
李蒙
常
鋆
青
代甜甜
方晓东
机构
中国科学院合肥物质科学研究院
中国科学技术大学
出处
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期26-42,共17页
基金
国家自然科学基金(11604339,11674324)
中国科学院“百人计划”
+2 种基金
中国科学院-日本学术振兴会协议项目(GJHZ1891)
中国科学院与泰国科技发展署合作研究资助项目(GJHZ202101)
量子光学与光量子器件国家重点实验室开放课题(KF201901)资助。
文摘
具有体积小、功耗低、灵敏度高、硅工艺兼容性好等优点的金属氧化物半导体(MOS)气体传感器现已广泛地应用于军事、科研和国民经济的各个领域。然而MOS传感器的低选择性阻碍了其在物联网(IoT)时代的应用前景。为此,本文综述了解决MOS传感器选择性的研究进展,主要介绍了敏感材料性能提升、电子鼻和热调制三种改善MOS传感器选择性的技术方法,阐述了三种方法目前所存在的问题及其未来的发展趋势。同时,本文还对比介绍了机器嗅觉领域主流的主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和神经网络(NN)模式识别/机器学习算法。最后,本综述展望了具有数据降维、特征提取和鲁棒性识别分类性能的卷积神经网络(CNN)深度学习算法在气体识别领域的应用前景。基于敏感材料性能的提升、多种调制手段与阵列技术的结合以及人工智能(AI)领域深度学习算法的最新进展,将会极大地增强非选择性MOS传感器的挥发性有机化合物(VOCs)分子识别能力。
关键词
金属氧化物半导体
气体传感器
电子鼻
热调制
模式识别
机器学习
卷积神经网络
Keywords
Metal oxide semiconductor
Gas sensor
E-nose
Thermal modulation
Pattern recognition
Machine learning
Convolutional neural network
分类号
O649 [理学—物理化学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
La-Ho-Fe合金的制备及其微波吸收特性(英文)
罗家亮
潘顺康
乔自强
成丽春
何煜
常
鋆
青
《稀有金属材料与工程》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
0
原文传递
2
VOCs分子的半导体型传感器识别检测研究进展
刘弘禹
孟钢
邓赞红
李蒙
常
鋆
青
代甜甜
方晓东
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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职称材料
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