简介：密封垫是气相色谱误差的主要来源之一。在进行痕量分析时，密封垫所引起的问题更加突出。尽管采用阀进样可以避免密封垫问题，但当无法使用进样阀时，本文所采用的方法可以减小密封垫降解，泄漏。
简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。
如何减小气相色谱中的密封垫问题
基于改进K-SVD算法的傅里叶叠层成像识别技术研究
