-
公开(公告)号：CN113675358A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110857809.6
申请日：2021-07-28
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于B4PYMPM的激基复合物主体的绿磷光OLED器件效率改善方法，通过将电子传输能力较强的B4PYMPM与mCP共蒸形成了具有分子间TADF效应的激基复合物主体，优化了发光层的能量转移过程，分散了发光层中激子的浓度，增强发光层的电子传输能力，改善了发光层载流子的传输平衡，使器件的电流效率、功率效率以及外量子效率得到显著提升，同时降低了器件的启亮电压，器件的效率滚降也更小。本发明通过将电子传输层和空穴传输层的材料结合形成激基复合物主体，在不增加能级势垒的前提下使绿磷光OLED器件的性能整体得到较大的提高。
-
公开(公告)号：CN115308370A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210905830.3
申请日：2022-07-29
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于多种神经网络融合的空气质量预测方法，CNN卷积神经网络提取并筛选出输入时序数据的主要特征，降低数据维度，再经过BiLSTM双向长短期记忆神经网络以及GRU门控循环单元网络层的学习，再经过反归一化，最终得到下一时刻的污染物浓度值。本发明融合了CNN、BiLSTM、GRU三种神经网络算法，保留了各算法的优势，CNN可以提取具有代表性的特征，降低数据维度，BiLSTM神经网络较好的捕获各特征之间前后较长距离的依赖关系，并且其表达能力比GRU更强，对于时间序列的可控制粒度更细；GRU作为LSTM长短期记忆神经网络的变体，其网络参数更少，因此更容易收敛，并且可以防止梯度弥散。
-
公开(公告)号：CN113867116A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111214975.0
申请日：2021-10-19
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种用于无透镜显微的亚像素位移成像方法，采用激光器和透射式闪耀光栅形成衍射光作为光源照射至待观测样品，由图像传感器感测待观测样品的全息图，通过改变激光器出射光的中心波长使全息图发生位移。本发明还公开了无透镜显微的亚像素位移成像系统，包括激光器、透射式闪耀光栅、图像传感器，激光器的出射光经过透射式闪耀光栅后形成衍射光照射至待观测样品。本发明提出的这种成像方法和系统为像素或亚像素位移方法开辟了一条新途径，可以应用在无透镜显微成像中。
-
-
公开(公告)号：CN115295747A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210908624.8
申请日：2022-07-29
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于激基复合物的多量子阱结构改善OLED器件性能的方法，通过在fac‑Ir(ppy)3的相邻层交替插入CBP和B3PyMPM薄层，在CBP/B3PyMPM异质界面之间形成多量子阱结构，制备无掺杂超薄绿色磷光OLED器件。将每个CBP或B3PyMPM层的厚度设为2 nm是为了保证有效的激子隧穿。因此，载流子可以被有效的分布在每一个界面，增加量子阱结构的数量可以使激子的分布更加均匀，从而避免了激子大量聚集导致的激子猝灭。利用激基复合物和量子阱结构的协同作用来拓宽激子复合区域，提高了激子利用率，它能为提高绿磷光OLED器件的效率、减小效率滚降提供一条新思路。
-
公开(公告)号：CN115295746A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210905838.X
申请日：2022-07-29
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于PEG掺杂准二维钙钛矿材料的蓝色发光二极管的制备方法，通过将掺杂PEG的DMA2CsPb2Br7薄膜作为发光层，制备蓝光PeLEDs。由于PEG是一种能与路易斯酸Pb2+结合的路易斯碱，掺杂PEG后，钙钛矿膜中的PEG不仅物理地填充了晶界，还与钙钛矿晶体相互作用，使晶粒钝化，减少了无辐射复合，提高器件效率。
-
公开(公告)号：CN113675359A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110857825.5
申请日：2021-07-28
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种双极性TADF材料辅助掺杂的混合主体绿磷光OLED器件效率改善方法。在传统主‑客体掺杂体系OLED中，选取mCP为主体材料，绿色磷光材料fac‑Ir(ppy)3为客体材料，DMAC‑DPS为辅助掺杂主体材料，制备了绿色磷光OLED器件。以调控DMAC‑DPS浓度的方式，调节三重态激子的分布，抑制其浓度淬灭效应。DMAC‑DPS的双极性传输特性有利于载流子的注入和发光层中的激子复合，并促进从主体到磷光客体的正向能量转移。本发明优化了发光层的能量转移过程，大幅度提升了绿色磷光OLED器件的发光性能，为实际应用提供了新思路。
-
公开(公告)号：CN113379146A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110703108.7
申请日：2021-06-24
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于多特征选择算法的污染物浓度反演方法，先对数据集进行归一化，再基于SVD分解协方差矩阵的PCA方法，实现数据集的降维处理，减少冗余数据，将降维后的数据作为带有弹性网络惩罚的自适应多项式回归学习机的输入，该学习机可以自适应调整不同的权重进行特征学习，且该自适应多项式回归学习机具有群组选择能力，结合群组选择结果和He方法初始化长短期记忆神经网络的权重，从而更好的解决梯度消失和梯度爆炸问题，将降维后的数据作为长短期记忆神经网络的的输入，在长短期记忆神经网络中使用TBPTT算法得到更精确的污染物浓度反演值。本发明可以提升数据处理的速度并且提高污染物浓度反演的精度。
-
公开(公告)号：CN113379149A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110704272.X
申请日：2021-06-24
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的空气微站浓度预测方法，采用孤立森林算法对空气微站获得的污染物浓度数据进行预处理，并且深度学习中融合了批量梯度下降算法，以提高整个系统的稳定性，同时在输入层和隐藏层中加入Dropout算法和L2正则化算法，以避免过拟合现象的产生,整个算法用以使用低成本传感器处理颗粒物浓度，气体浓度的输入以及多个空气质量输出的复杂时空关系。
-
公开(公告)号：CN113379148A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110704245.2
申请日：2021-06-24
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于多种机器学习算法融合的污染物浓度反演方法，该方法融合了CNN、SVM、XGBoost三种机器学习算法，保留了各算法的优势，CNN可以提取具有代表性的特征，SVM算法具有非线性映射和小样本学习的优势，XGBoost算法加入正则化项，可避免过拟合，提高算法效率以及污染物浓度反演的精度。CNN部分作为模型结构的上层，通过卷积层和池化层提取并筛选出数据的主要特征，再经过全连接层展平后输入到模型结构的下层。SVM、XGBoost部分作为模型结构的下层，得到两部分算法的反演结果后，采用模糊逻辑算法进行权重分配，得到最终结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
44 条记录 (耗时 0.053 秒)
