本发明属于量子点 LED 封装领域，具体涉及一种低工作温度的量子点白光 LED，其中，LED 芯片固定设置在基板表面，量子点硅纳米球附着在 LED 芯片表面，透光壳体内表面附着有一层荧光粉胶，该透光壳体直接安装在基板上或通过一模塑料固定在基板上方，并将LED 芯片和量子点硅纳米球密封在内，透光壳体内还填充有封装胶将量子点硅纳米球和荧光粉胶隔离。本发明还公开了一种低工作温度的量子点白光 LED 的制备方法。本发明的量子点 LED 利用封装胶将荧光粉胶和量子点硅纳米球隔离，可降低量子点工作温度，减少重吸收损失，提高白光 LED 的发光效率；还能减少量子点的用量，控制量子点与荧光粉各自的发光光谱，得到所需的理想型发光。

本实用新型公开了一种用于高空飞行大气环境温度模拟实验的气体混合装置，其中混合室外筒、测量室外筒、混合室内筒和测量室内筒均为圆柱形空心套筒结构，并共同构成了具备四个内部空间的双层腔体结构；热源喷枪插入混合室内筒中，并用于向其中的高低温气体混合空间喷入等离子体高温气体；混合室外筒上开设有气体入口，混合室内筒的壁面上开设有沿着圆周均布的孔，由此使得低温气体以射流混合方式与高温气体执行均匀混合，然后进混合气体测量空间；温度传感器的探头布置在混合气体测量空间中，并用于对混合后的气体执行实时温度测量。通过本实用

本发明属于地面模拟飞行高空飞行半实物仿真领域，并公开了一种用于高空飞行大气环境温度模拟实验的气体混合装置，其中混合室外筒、测量室外筒、混合室内筒和测量室内筒均为圆柱形空心套筒结构，并共同构成了具备四个内部空间的双层腔体结构；热源喷枪插入混合室内筒中，并喷入等离子体高温气体；混合室外筒上开设有气体入口，混合室内筒的壁面上开设有沿着圆周均布的孔，由此使得低温气体以射流混合方式与高温气体执行均匀混合，然后进混合气体测量空间；温度传感器的探头布置在混合气体测量空间中，并用于对混合后的气体执行实时温度测量。通

本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

产品介绍 CK-M1超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，核心部件采用 R2000 为核心平台，R2000是一款高性能高度集成的读写器 IC,集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能。用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过 API 函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。  产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，行业内最强，每秒可识别超过600张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M1 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） RFID主芯片 Impinj R2000 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 1通道 RF输出功率（端口） 33dbm±1dbm（MAX） 输出功率调节 ±1dbm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 标签识别速度 >600次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dbm）：8W 物理参数 外观尺寸 42*76*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压   操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

本发明提供一种电子节气门控制系统的控制方法，包括油门踏板预测单元、阻力分析单元、特性分析单元、电机驱动缓存单元以及节气门控制单元，其所提供的电子节气门系统包括了两种工作模式，其在预测模式下，可以利用预设的多层神经网络模型，根据车手开始踩踏板的初始位置以及初始加速度，对踏板最终的位置进行预测，并且根据油门踏板的预测终止位置对节气门进行控制，可以有效减少节气门控制时间，从而减少加减速过程中的时间延迟。

本发明公开了一种基于 RBAC 访问控制模型的用户信息访问控 制方法，应用于电子商务，包括以下步骤：1、安全服务器记录物流发 送方注册的基本信息，包括名称及各级网点分布；2、安全服务器将交 易方的用户信息保存至数据库；3、安全服务器将用户信息中的收货地 址划分为多个地址区段，并为物流发送方的各级网点指派角色，向不 同角色授予允许访问不同地址区段的权限；4、安全服务器建立交易链， 将收货方的用户信息以条码形式发送给物流

采用独立一体化模式，将各种控制实验专用测量仪器集成在实验箱中，一个实验箱就能支持自动控制原理的全部实验，测量分析手段全面升级，全新信号源，升级控制计算机及其接口电路，更加符合现代主流系统应用的需求。

本发明公开了一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法，控制系统包括基于RBF神经网络模型的预测控制器、控制量初始化模块以及被控对象，被控对象为双进双出球磨机模型，其输出连续被控量经离散化后生成的离散被控量和被控量当前设定值输入控制量初始化模块和预测控制器，控制量初始化模块输出控制量初始值输入给预测控制器，预测控制器输出离散控制向量经零阶保持器转换为连续控制量输出给双进双出球磨机模型。控制方法采用RBF神经网络正向模型和RBF神经网络逆向模型实现对被控对象的预测控制。本发明可以对系统进行提前控制和调节，适用于大滞后系统的控制，被控量响应快、超调量小，同时具有良好的鲁棒性。