【摘 要】
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该文对高分辨裂解气相色谱法(PyGC)的应用做了比较系统的研究,将人工神经网络、模式识别等化学计量学方法应用于裂解气相色谱研究.论文共分六章.第一章综述了裂解气相色谱的
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该文对高分辨裂解气相色谱法(PyGC)的应用做了比较系统的研究,将人工神经网络、模式识别等化学计量学方法应用于裂解气相色谱研究.论文共分六章.第一章综述了裂解气相色谱的发展和裂解谱图解析方法.在第二章里,对所用的PyGC实验系统做了考察,用熔盐法测定和校正了裂解器的热丝温度.第三章主要研究了PyGC和裂解气相色谱/质谱法(PyGC/MS)在新材料分析中的应用,用F-t曲线法考察了它们的热稳定性,探讨了几种聚合物的裂解 机理.在第四章里,首次建立了军用材料裂解气相色谱数据库框架,其中的数据库管理系统具备有数据处理和谱图解析功能.利用先进的软件,结合专业知识,可以制作性能良好的Windows 98环境下的军用材料裂解气相色谱数据库.把化学计量学方法用于裂解气相色谱谱图解析是该文的主要内容之一.在第五章里,作者首次将模糊聚类方法应用于不同产地、不同种类的聚乙烯材料的分类鉴别,取得了较好的分类效果,该法首先将高密度聚乙烯和低密度聚乙烯分开;随着样品间相关系数的提高,该法将所有样品中的线怕低密度聚乙烯明确归为一类.最后第六章,总结全文,给出结论.
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