55、芳香分子光物理特性与过程解析

芳香分子光物理特性与过程解析

1. 重原子效应

重原子效应分为外部和内部两种情况。外部重原子效应涉及多个方面,如在 167、197 - 198、209 - 214、236、266 - 267、436 - 437、447 - 448、(663 - 664) 等位置有所体现。而内部重原子效应则在 35、107、209 - 211、213、230、233、264 - 265、538、(663 - 664) 等位置发挥作用。以下是一个简单的表格总结:
| 重原子效应类型 | 涉及位置 |
| — | — |
| 外部 | 167、197 - 198、209 - 214、236、266 - 267、436 - 437、447 - 448、(663 - 664) |
| 内部 | 35、107、209 - 211、213、230、233、264 - 265、538、(663 - 664) |

2. 特定化合物相关特性

2.1 并苯类化合物

并苯类化合物如并四苯、并五苯等具有各自独特的性质。以并四苯为例,其吸收特性在 56、71、81、118、238、273、280、454、459、527 等位置有所体现,晶体状态下有 238、362、459、527、529、531、533 - 534、536 - 537、557、563 - 564、603 等相关特性,延迟荧光在 542、557 等位置出现。

2.2 萘类化合物

萘的吸收特性较为复杂,在 46、56、58、62、64、67、70、77 - 78、80、118、215、217 - 218、220、223 - 226、232、269 -

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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