65、导电聚合物:从基础到应用的全面解析

导电聚合物:从基础到应用的全面解析

1. 苯型和蒽型前体

低带隙或窄带隙系统(带隙 < 0.5 eV)在室温下就含有大量的热激发电子。这些材料可以在低氧化电位下进行电化学氧化,从而形成导电聚合物。经过化学或电化学掺杂后,其电导率可达 10 S/cm。Bakhshi 等人曾对导电聚合物进行理论设计,其中提到了基于噻唑的聚合物以及聚(异萘并噻吩)的含氮和含氧类似物。

2. 电荷转移复合物

电荷转移复合物是电子供体化合物与电子受体化合物的组合。例如,通过芳烃与 ClO₄⁻ 的电化学充电可以合成电荷转移复合物。这些复合物会以特定的堆叠方式排列,电导率可达 10³ S/cm,在某些情况下还具有超导性。以下是一些例子:
|复合物名称|相关特性|
| ---- | ---- |
|双乙烯二硫代四硫富瓦烯 - I₃ 复合物|Tc = 8.1 K|
|二氰基二亚胺醌 - 铜复合物|σ = 10³ S/cm|

所有导电有机材料都归因于各种掺杂剂电荷转移复合物。早在 20 世纪 60 年代,就发现聚合物 CT 复合物是电导率可达 10² S/cm 的导电材料。

3. 二维聚合物

已经开发出了多种以独特起始单体进行聚合的路线,例如:
- 含吡咯、噻吩、 - Si 基团的拓扑化学聚(二乙炔)合成;
- 马来酰亚胺的亲双烯加成反应;
- 通过环戊二烯酮衍生物合成 Diels - Alder 聚合物。

对于“具有极高电子迁移率的聚合物”的制备方法、性质和表征也有相关研究。


                
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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