简介：本文采用氢火焰分子发射法，用自制仪器直接测定水溶液中的含硫、磷化合物，该法装置简单、分析时间短。本文寻找到了硫、磷的特征发射光谱，并讨论了形成发射的最佳火焰气氛为低温、还原性气氛，然后将384．64nm和527．89nm作为分析波长进行了含硫、磷化合物溶液的定量分析。利用氢火焰分子发射法检测含硫、磷化合物溶液具有可行性，但为了降低分析检出限、消除分子结构对分子发射的影响，从而使该方法应甩到实际水样中的微量分析变成可能，需要进一步对实验仪器进行改进。

简介：运用N2O-C2H2火焰原子吸收光谱法进行氢镍电池材料用氧化锆布膜中铁的测试研究。介绍了铁的最佳测试条件，对样品的消化处理，以及在测试过程中对样品干扰因素进行了分析。测定样品中铁含量相对标准偏差均小于1．0％（测定次数n=6），加标回收率均在97．0％～98．3％（n=6）范围。该方法具有简便、快速、灵敏度高、重现性好等特点，准确度与精密度均能满足氢镍电池研制工作的要求。

简介：本文研究了双氧水工作液的各组分紫外光谱,用系数倍率紫外分光光度法建立了同时测定二乙基蒽醌和四氢二乙基蒽醌的快速分析方法,并与经典的极谱法进行比较,方法误差小于10％,回收率为97.5～105％。

简介：短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机（SVM）的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.