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公开(公告)号：CN112079995B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202010848246.X
申请日：2020-08-21
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种过渡金属修饰吡啶氮基共轭微孔聚合物复合光催化剂，所述的过渡金属为铁，钴，镍，吡啶氮基的共轭微孔聚合物通过醛酮缩合与共轭加成以及环胺化反应制得，然后采用气相沉积法制备过渡金属修饰吡啶氮基共轭微孔聚合物复合光催化剂，使其在光分解水产氢中有良好的应用。本发明得到的光催化剂具有良好的光催化制氢性能，产氢速率较高；本发明采用气相沉积法，工艺简单、设备简单、操作简单。
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公开(公告)号：CN112079995A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010848246.X
申请日：2020-08-21
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种过渡金属修饰吡啶氮基共轭微孔聚合物复合光催化剂，所述的过渡金属为铁，钴，镍，吡啶氮基的共轭微孔聚合物通过醛酮缩合与共轭加成以及环胺化反应制得，然后采用气相沉积法制备过渡金属修饰吡啶氮基共轭微孔聚合物复合新型光催化剂，使其在光分解水产氢中有良好的应用。本发明得到的光催化剂具有良好的光催化制氢性能，产氢速率较高；本发明采用气相沉积法，工艺简单、设备简单、操作简单。
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公开(公告)号：CN115238962A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210722212.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提出一种基于迁移学习的聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测方法，选取一条工况稳定且连续生产两个月以上的生产线作为源域，一条缺乏历史数据集且需要构建时间序列预测模型的生产线作为目标域，采用基于迁移学习的聚酯纤维酯化阶段性能指标的多生产线时间序列预测模型，从源域中的酯化阶段历史数据集中迁移可用知识，对目标域中酯化阶段性能指标未来一段时间内的真实值进行预测。本发明针对单一生产线获取历史标签数据有限，难以建立准确且泛化能力强的时间序列预测模型的问题，引入迁移学习策略，利用其他生产线的历史传感器数据增加数据集差异性，填补由于缺少样本而造成的数据空白，从而帮助目标域构建时间序列预测模型。
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