膦基调变型金属催化剂及其催化乙烯齐聚生产1-己烯~1-十二烯的方法

    公开(公告)号:CN109092367A

    公开(公告)日:2018-12-28

    申请号:CN201810795723.3

    申请日:2018-07-19

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 膦基调变型金属催化剂及其催化乙烯齐聚生产1-己烯~1-十二烯的方法,涉及金属催化剂。膦基调变型金属催化剂以PC3NP为主体骨架,化学通式为[R1R2PCH2CH2CH2N(R5)PR3R4]MXn。膦基调变型金属催化剂用于乙烯齐聚制备1-己烯~1-十二烯中应用。将膦基调变型金属催化剂在有机溶剂中进行乙烯齐聚反应,得1-己烯~1-十二烯偶碳数线性α-烯烃。膦基调变型金属催化剂可高选择性地合成1-己烯~1-十二烯,线性α-烯烃的质量分数占比最高达到76%。

    基于多源遥感数据的沿海水质分类反演方法及系统

    公开(公告)号:CN119131608A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411072335.4

    申请日:2024-08-06

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 张彩云 刘睿

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的沿海水质分类反演方法及系统,方法包括:数据收集与预处理步骤,对两颗卫星所有波段的遥感反射率进行一致性分析,获得相似波段及对应的遥感反射率;训练样本数据集构建步骤,将匹配数据点按水质分类类型进行分配,获得各水质类别的训练集和测试集;水质分类模型训练步骤,选取出水质分类模型的输入特征,对水质分类模型进行训练;水质分类反演步骤,获取目标海域的待反演卫星遥感影像,使用训练好的水质分类模型对待反演卫星遥感影像进行水质分类反演,得到目标水域的水质等级空间分布情况。本发明通过对水质分类模型训练样本进行均衡及对输入特征进行选择优化,提高了沿海水质分类遥感反演的精度与效率。

    膦基调变型金属催化剂及其催化乙烯齐聚生产1-己烯~1-十二烯的方法

    公开(公告)号:CN109092367B

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN201810795723.3

    申请日:2018-07-19

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 膦基调变型金属催化剂及其催化乙烯齐聚生产1‑己烯~1‑十二烯的方法,涉及金属催化剂。膦基调变型金属催化剂以PC3NP为主体骨架,化学通式为[R1R2PCH2CH2CH2N(R5)PR3R4]MXn。膦基调变型金属催化剂用于乙烯齐聚制备1‑己烯~1‑十二烯中应用。将膦基调变型金属催化剂在有机溶剂中进行乙烯齐聚反应,得1‑己烯~1‑十二烯偶碳数线性α‑烯烃。膦基调变型金属催化剂可高选择性地合成1‑己烯~1‑十二烯,线性α‑烯烃的质量分数占比最高达到76%。

    一种水质分类机器学习模型的特征选择方法

    公开(公告)号:CN119128469A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411072337.3

    申请日:2024-08-06

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 张彩云 刘睿

    Abstract: 本发明公开了一种水质分类机器学习模型的特征选择方法,包括以下步骤:利用相关分析法对收集到的现场水质观测参数和卫星遥感数据进行分析,获得原始特征子集;采用沙普利加性解释法(SHAP)计算原始特征子集中各个特征对水质分类机器学习模型的贡献值,根据贡献值筛选排序在前面的特征作为初始优化特征子集;采用粒子群算法(PSO)对初始优化特征子集进行计算优化,得到最优特征子集。本发明设计了SHAP‑PSO优化算法来筛选机器学习算法所需的最优特征子集,显著提升了沿海水质分类遥感模型的精度。

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