中文摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-10页 |
目录 | 第10-13页 |
第1章 绪论 | 第13-67页 |
·分子筛材料简介 | 第13-31页 |
·分子筛的发展史 | 第14-15页 |
·分子筛材料的分类 | 第15-16页 |
·开放骨架磷酸铝和金属杂原子磷酸铝分子筛 | 第16-20页 |
·分子筛的合成方法及影响因素 | 第20-31页 |
·无机晶体材料数据库简介 | 第31-44页 |
·无机晶体数据库 | 第32-36页 |
·假想分子筛数据库 | 第36-39页 |
·分子筛合成数据库 | 第39-44页 |
·数据挖掘方法简介 | 第44-52页 |
·支持向量机 | 第45-46页 |
·最近邻算法 | 第46-47页 |
·人工神经网络 | 第47-48页 |
·决策树 | 第48-49页 |
·进化算法 | 第49-50页 |
·k-均值聚类 | 第50-51页 |
·主成分分析 | 第51-52页 |
·本论文选题目的和意义 | 第52-53页 |
·本论文所取得的主要成果 | 第53-54页 |
·本论文才采取的表征方法和测试手段 | 第54-56页 |
参考文献 | 第56-67页 |
第2章 根据磷酸铝数据库补值结果定向合成AFI分子筛 | 第67-81页 |
·前言 | 第67-68页 |
·合成实验 | 第68-70页 |
·原料与试剂 | 第68页 |
·合成方法与条件 | 第68-70页 |
·样品的表征及讨论 | 第70-79页 |
·粉末X-射线衍射表征 | 第70-72页 |
·扫描电镜照片 | 第72-74页 |
·~(13)C核磁分析 | 第74-76页 |
·热重分析 | 第76页 |
·化学组成分析 | 第76-77页 |
·氮气吸附分析 | 第77-79页 |
·本章小结 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-81页 |
第3章 支持向量机方法预测具有(6,8)元环磷酸铝的生成 | 第81-103页 |
·前言 | 第81-82页 |
·实验 | 第82-85页 |
·数据的选择 | 第82页 |
·数据编码和特征选择 | 第82-83页 |
·实验过程 | 第83-85页 |
·结果与讨论 | 第85-99页 |
·在磷酸铝数据库中(6,8)元环分类 | 第86-88页 |
·(6,8)元环磷酸铝中AEN,AWO,ERI,CHA分类 | 第88-95页 |
·磷酸铝数据库中AEN,AWO,ERI,CHA分类 | 第95-99页 |
·本章小结 | 第99-100页 |
参考文献 | 第100-103页 |
第4章 基于遗传编程方法的微孔磷酸铝的定向合成研究 | 第103-122页 |
·引言 | 第103-104页 |
·实验 | 第104-117页 |
·遗传编程简介 | 第104页 |
·统计学方法简介 | 第104-105页 |
·数据及参数的选择 | 第105-106页 |
·实验过程 | 第106-109页 |
·结果与讨论 | 第109-117页 |
·本章小结 | 第117-119页 |
参考文献 | 第119-122页 |
第5章 结论与展望 | 第122-124页 |
作者简历 | 第124-125页 |
攻读博士期间发表论文以待发表论文 | 第125-126页 |
致谢 | 第126页 |