羧酸酯的合成方法
    11.
    发明公开

    公开(公告)号:CN1844075A

    公开(公告)日:2006-10-11

    申请号:CN200610031481.8

    申请日:2006-04-11

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种羧酸酯的合成方法。是在中性环境中,以烷烃、环烷烃、烯烃、芳烃,或其它低碳烃混合物为原料,以分子氧为氧化剂,选用由通式(I)的单金属卟啉或通式(II)的μ-氧双金属卟啉的一种或多种或它们的固载物单独作催化剂或它们与过渡金属盐或氧化物构成的复合催化剂,催化剂中金属卟啉浓度为1-100ppm;控制反应温度为80-200℃,反应压力为0.1~2MPa.,反应1-10小时,分子氧先将碳氢化合物氧化成羧酸和醇,然后羧酸和醇进一步氧化生成酯。本发明可以将碳氢化合物的氧化与酯化反应同时完成、对金属设备无腐蚀、工艺简便、原料来源广泛、不要分离中间产物、产物纯度高、能生产出各种类型羧酸酯。

    空气氧化六碳环化合物制备己二酸的方法

    公开(公告)号:CN1535947A

    公开(公告)日:2004-10-13

    申请号:CN03118249.6

    申请日:2003-04-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明涉及在金属卟啉催化下,环己烷、环己醇、环己酮、环己烯或环己醇和环己酮的混合物被空气氧化成为己二酸的新工艺。在1-20atm空气条件下,反应温度为50-200℃,选用μ-氧双金属卟啉和单金属卟啉或它们的固载物单独作催化剂,也可选用金属卟啉或它们的固载物作为主催化剂,以过渡金属盐或氧化物作为共催化剂,金属卟啉能在生物浓度下象生物酶一样高效、高选择性催化空气直接将环己烷氧化成为己二酸。该工艺还能够通过催化剂的选择和调整工艺条件,将环己醇、环己酮、环己烯或环己醇和环己酮的混合物氧化得到己二酸。金属卟啉的用量小,催化效果好。可以均相催化,也可以固载后进行异相催化。

    一种提升功率放大器回退区间平均效率的电路及其设计方法

    公开(公告)号:CN119382634A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411514303.5

    申请日:2024-10-29

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种提升功率放大器回退区间平均效率的电路及其设计方法。相比传统的非对称Doherty结构和三级Doherty结构,本发明在输出功率回退区间内具有更大的平均效率。该功率放大器的结构包括:功率分配器,移相器,主功放(M1),辅助功放(A1、A2),平衡功放(B1、B2),两根四分之一波长线(ML1,ML2),合路器,四根四分之一波长阻抗变换线(TL1、TL2、TL3、TL4),隔离电阻Rios,输入耦合器,输出耦合器以及后匹配网络。该设计将三级Doherty功率放大器作负载平衡功率放大器的控制功放,使功放在功率回退区间拥有四个效率峰值,能够显著提升功率放大器在输出功率回退范围的效率。此外,本发明能根据系统需求灵活设置相应的功率回退点,具有高度的系统适应性。

    一种基于置信度滤波的水体图像提取方法及其系统

    公开(公告)号:CN114998738B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202210660652.2

    申请日:2022-06-10

    Applicant: 湖南大学

    Inventor: 方乐缘 鲁鸣 刘强

    Abstract: 一种基于置信度滤波的水体图像提取方法及其系统,方法包括如下步骤:1、获取水体遥感图像;2、将遥感图像划分为有标签的样本集和无标签的样本集,训练基准网络;3、计算获得平均预测结果;4、对平均预测结果进行滤波,得到无标签样本掩膜,并对无标签样本掩膜取反得到有标签样本掩膜;5、形成新的样本集;6、生成新样本集对应的标签;7、训练一个最终模型,将最终模型预测的结果作为最终水体图像提取结果。本发明能够将一致性准则和模型预测的熵极小化相结合,充分利用无标签数据,提高模型的泛化能力与鲁棒性,大幅降低在仅使用少量有标签数据情况下模型的错误率,实现了对水体图像的精确提取。

    基于原型对比学习的遥感图像目标检测系统及方法

    公开(公告)号:CN114972737B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202210643115.7

    申请日:2022-06-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 基于原型对比学习的遥感图像目标检测系统及方法,所述系统包括连接的特征图提取模块、区域特征提取模块以及与区域特征提取模块分别连接的类别对比模块、位置预测模块和类别预测模块;特征图提取模块用于在遥感图像中提取多尺度的特征图;区域特征提取模块用于在特征图内筛选多个感兴趣区域,并提取每个感兴趣区域的特征向量;类别对比模块用于将特征向量与对应的初始类别原型进行比对;位置预测模块用于对目标进行位置预测;类别预测模块用于对目标进行类别预测;本发明利用目标的高级语义特征进行对比学习,具有较强的泛化性和可移植性;同时本发明在不增加训练与测试成本的情况下,对目标的判别性特征进行重点关注,提升了遥感目标检测的精度。

    一种高功率微波圆波导TM01-TE11模式转换器

    公开(公告)号:CN116169444A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202211648532.7

    申请日:2022-12-21

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明属于高功率微波技术领域,公开了一种高功率微波圆波导TM01‑TE11模式转换器,主要由一个输入圆波导、一个矩形波导以及一个输出圆波导级连组成。输入圆波导与输出圆波导的中心轴线在同一位置,器件端口共轴。矩形波导两端短路,两个短路面距离系统中心轴线的长度相差四分之一个导波波长,其宽边所在的波导壁分别设置输入接口与输出接口,输入接口与输入圆波导连接,输出接口与输出圆波导连接。为了减小圆波导TE11反射模式,输入圆波导内部沿径向设置两块金属板。本发明实现了圆波导TM01模式到圆波导TE11模式的转换,具有加工容易、结构紧凑以及输入端口、输出端口中心共轴的优点,可应用于高功率微波系统中。

    一种UHF频段RFID近场读写器天线
    18.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115759137A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211470119.6

    申请日:2022-11-23

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明属于射频识别读写器天线技术领域,公开了一种UHF频段RFID近场读写器天线,包括介质板、金属地、微带电路和辐射结构;所述金属地置于介质板的底面;所述微带电路和辐射结构置于介质板的顶面;所述微带电路包括第一微带线、第二微带线以及第三微带线;所述辐射结构包含N个“反向电流对”单元、4(2N‑1)个电容、5(2N‑1)个传输线和2(2N‑1)个电感,且1≤N≤8。本发明不仅能在读写区域内获得强而均匀的磁场分布,还能根据不同应用场景调节读写区域,可以广泛应用于UHF频段的近场RFID系统。

    一种高功率微波同轴TEM-圆波导TE11模式转换器

    公开(公告)号:CN115377638A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210717089.8

    申请日:2022-06-23

    Applicant: 湖南大学

    Inventor: 刘强 李应国 张晨

    Abstract: 本发明属于高功率微波技术领域,公开了一种高功率微波同轴TEM‑圆波导TE11模式转换器,由同轴波导、矩形波导和圆波导级联组成。同轴波导由一段规则同轴波导和一段外、内半径逐渐增大的锥形同轴波导级联而成;锥形同轴波导外、内导体之间沿径向对称设置两根金属杆,金属杆中心轴与同轴波导中心轴相交且垂直。矩形波导宽边所在两个波导壁分别设置输入接口和输出接口,输入接口与前级的锥形同轴波导外导体连接,同轴内导体延伸至矩形波导内部;输出接口与后级圆波导连接。圆波导中心轴与同轴波导中心轴重合。本发明实现从同轴TEM到圆波导TE11的模式转换,具有结构紧凑、转换效率高、功率容量高、输入端口和输出端口共轴等优点,能应用于高功率微波系统中。

    一种基于跨图像一致性的图像语义分割方法及其系统

    公开(公告)号:CN115049817A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210654528.5

    申请日:2022-06-10

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于跨图像一致性的图像语义分割方法及其系统,所述方法包括:1、训练语义分割网络;2、选择一张未标记图像,并到找一张具有相同类别k的标记图像,得到伪标签上区域为类别k的第二掩膜,和标签上区域为类别k的第一掩膜;3、用语义分割网络提取标记图像的第一深度特征,并找到第一深度特征中属于类别k的特征;4、共同优化语义分割网络;5、依据伪标签的可靠性修正未标注图像的伪标签;6、重复2至5,直至未标注图像库所对应的伪标签集全部修正完毕。本发明提出的图像语义分割方法,仅用少量的标记图像和大量的未标记图像进行训练,减少人工标注标签成本的同时,能准确地对图像进行语义分割。

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