催化光度法研究血红素受体类过氧化物酶活性

介绍含血红素的过氧化物酶作为超分子受体在仿生催化体系中的应用研究 .以动态分光光度分析法研究血红素蛋白质作为过氧化物酶的催化作用和其在胶束中的类酶活性 .通过对催化过程及反应活性中间体的分子吸收光谱研究 ,发现血红蛋白催化活性与氢供体底物邻苯二胺浓度之间遵从米氏方程 ,并获得牛血红蛋白、血红素及其血红素的环糊精衍生物作为生物催化试剂所具有的类酶特征常数 .     

基于人类视觉系统的交通标志优化分割方法

交通标志的有效分割是交通标志识别系统中的关键问题.针对禁令标志颜色特征,结合人类视觉系统的颜色感知特点,首先以颜色分量R（红）、G（绿）、B（蓝）作为输入特征量构造颜色特征粗分类器,再通过计算粗分类结果的特征量与红色特征类标准样本中心的矢量余弦,得到颜色相似度特征灰度图,用改进的Otsu方法实现标志的最终分割,最后给出了通过训练粗分类器优化分割结果的方法.实验结果表明,本文的分割方法可在不同气候条件下,有效地提高交通标志分割效率,具有较好的鲁棒性.     

半单闭包类的构造

本文利用半单类的特征,给出了结合环范类W中任意环类M的半单闭包的构造.     

野外砾石统计方法的应用与对比

砾石对于研究构造活动和气候变化具有重要意义，而砾石粒径是其中的重要参数，如何准确地获取粒径数据则是砾石统计分析中的基础性工作。为了能更全面地了解和使用砾石统计方法，对地表砾石统计和地层砾石统计这2种方法从操作流程、抽样过程、样本容量、误差分析和适用条件等方面进行了分析和总结。地表砾石统计，主要有沃尔曼法和面积样本法，前者强调抽样的随机性，多适用于对粒径>2 mm砾石的统计，常用于研究砾质河床的砾石粒径顺流变化趋势；后者适用的粒径范围更广，可达细砂级沉积物，多用于探索河床砾-砂转换带和生物栖息环境划分等领域。地层砾石统计，大多使用体积样本法，强调砾石的成层性，可根据研究目的确定相应的网格筛，粒径范围也可达细砂级别，多用于沉积地层粒度对气候与构造的响应、河床监测和泥沙运移等方面。砾石统计方法的选择很大程度上取决于研究目的及野外工作条件，可根据实际情况灵活选择。     

野外砾石统计方法的应用与对比

砾石对于研究构造活动和气候变化具有重要意义，而砾石粒径是其中的重要参数，如何准确地获取粒径数据则是砾石统计分析中的基础性工作。为了能更全面地了解和使用砾石统计方法，对地表砾石统计和地层砾石统计这2种方法从操作流程、抽样过程、样本容量、误差分析和适用条件等方面进行了分析和总结。地表砾石统计，主要有沃尔曼法和面积样本法，前者强调抽样的随机性，多适用于对粒径>2 mm砾石的统计，常用于研究砾质河床的砾石粒径顺流变化趋势；后者适用的粒径范围更广，可达细砂级沉积物，多用于探索河床砾-砂转换带和生物栖息环境划分等领域。地层砾石统计，大多使用体积样本法，强调砾石的成层性，可根据研究目的确定相应的网格筛，粒径范围也可达细砂级别，多用于沉积地层粒度对气候与构造的响应、河床监测和泥沙运移等方面。砾石统计方法的选择很大程度上取决于研究目的及野外工作条件，可根据实际情况灵活选择。     

Cayley图与变换图（Interchange Graph）

设s_x是n次对称群,M_x是由s_x的一些奇置换组成的共轭类,对任意n本文得到了Cayley图类Cay(M_x,S_x)的点连通度、直径、Hamiltonian 性及其它一些图论性质,同时本文还发现一类变换图G(R~x(1),S~x(1))与Cay(M,S_x)是同构的图类,(其中R~x(1),S~x(1)分别是n维全1行和、列和向量,M是s_x的对换全体),从而得到这类变换图与Cayley图Cay(M_x,S_x)相平行的一些性质。     

基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。     

一种基于步态的身份识别新方法

步态识别是通过人走路的姿态进行身份识别的新兴生物特征识别技术.算法利用步态的动态特征和形状信息进行步态识别.首先,对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,然后对特征姿态采用主成分分析法处理特征空间,最后用最近邻法进行识别.利用USF/NIST数据库对本文方法进行了验证,取得了较高的识别率.并对体形变化具有较强的鲁棒性.     

基于高斯混合模型的肿瘤纯度估计

在癌症基因组学研究中，临床所得的肿瘤组织是由癌症和正常细胞组成的混合物，肿瘤不纯会对后续的数据分析产生严重影响。基于DNA甲基化的芯片数据，构造了一种简单的肿瘤纯度估计方法GmmPurify。首先借助公共正常样本，利用高斯混合模型定义了一个重要的统计量“信息贡献值”；然后筛选出具有高信息贡献值的DNA甲基化位点，构成差异甲基化位点集合；最后利用核密度方法估计肿瘤的纯度。将GmmPurify方法应用于9类肿瘤，得到的纯度估值与两类先进方法的结果高度一致。研究结果表明，在与肿瘤样本相匹配的正常样本缺失的情况下，借助公共正常样本，GmmPurify可以给出令人满意的肿瘤纯度估计。     

吞水音信号的数字特征提取与识别

本文介绍了提取吞水音信号的数字特征,利用统计模式识别的方法对数字特征进行分析选择。获得分类能力较强的特征。用这些特征形成训练集,设计了多级二分类的Ficher线性分类器和最小错误概率Bayes分类器,并对这两种分类器进行比较。用Baycs分类器对正常人(N类)、炎症病人(I类)、     

基于小波子带能量加权的人脸识别方法

针对人脸识别中小波变换后信息利用不充分和权系数选择困难的缺点,提出一种基于小波子带能量加权的人脸识别算法.首先应用二维离散小波变换（2D-DWT）对图像进行二层小波分解,然后将得到的第2层4个子带进行加权组合,并给出一种基于小波子带能量权系数求解法,无需进行人工实验选取.在此基础上,采用PCA＋LDA方法进行特征提取,并在ORL人脸库中进行实验,与传统的算法相比有较快的识别速度和较高的识别率.     

关于两个单形顶点的距离、侧面积及体积的不等式及其应用

研究欧氏空间E'中两个单形顶点的距离、侧面积及体积之间的不等式问题。利用幂平均不等式、算术-几何不等式、Chebyshev不等式的性质以及$τ_{n}=[1+\frac{(M-m)^{2}}{(n+1)M^{2}}]^{\frac{n+1}{2n}}\ge 1,τ'_{n}=[1+\frac{(M'-m')^{2}}{(n+1)M^{'2}}]^{\frac{n+1}{2n}}\ge 1$，得到涉及两个单形顶点的距离、侧面积和体积的一些几何不等式。所得不等式是对已有结果的指数推广和加强推广。     

Hamming极小距离最小上界的研究

Hamming极小距离在扩散码、纠错码、检错码等领域有广泛的应用. 本文提出了 F2、 Fq上矩阵总行间距、平均行间距等概念 , 给出并证明了总行间距、极小行间距的最小上界定理 ,在此基础上得到了 Vn( F 2 )、 Vn( Fq) 中 Hamming极小距离的最小上界 , 同时给出了多比特扩散码中参数 d的上确界、线性码 ( n, k) 是最优码的一个必要条件.     

基于统计形状分析的人脸基本表情分析

人脸的表情识别分析在虚拟交互和情感计算中具有重要意义,为得到一个精确的表情分析模型,采用统计形状分析方法对人脸表情进行建模分析,可将人脸表情的形状看作随机变量并在高维空间中服从一定的概率分布的.首先使用统计形状分析方法对表情形状进行归一化后,采用PCA方法对表情的变化建立点分布模型;在表情的分析阶段采用高斯分布模型估计表情空间的统计参数,并采用贝叶斯分类实验验证分类效果.实验结果表明：统计形状分析方法可以有效地对人脸的基本表情进行分析分类.     

距离矩阵指数W*对部分有机污染物性质的研究

提出了反映有机分子几何特征和化学性质的距离矩阵指数W^*，并用W^*研究了烃、醛、酮、胺、氯代苯多种化合物的气相色谱保留指数。结果表明，W^*与这些化合物的气相色谱保留指数具有良好的相关性．通过氯代苯和部分烃类化合物的气相色谱保留指数与其正辛醇／水分配系数的相关研究表明，有机化合物的气相色谱保留指数与其正辛醇／水分配系数具有良好的相关性，弱极性固定相上的气相色谱保留指数能更准确地预测其正辛醇／水分配系数。     

基于遗传算法的人脸精确定位

提出一种基于遗传算法的人脸图象精确定位方法,作为人脸检测与人脸识别之间的一个中间优化处理过程,以解决由于人脸检测技术的定位误差导致人脸识别错误的问题。精确定位问题转化为一个在离散空间中的优化搜索问题,以遗传算法作为优化搜索方法,利用其收敛速度较快、鲁棒性强和全局寻优等优点,改进了基于身份子空间统一模型的人脸识别系统的识别效果。实验结果表明,基于遗传算法的人脸图象精确定位方法能够有效地提高人脸识别系统的识别率。     

面向并行设计的局部特征识别技术研究

为支持在并行设计过程中设计特征模型到加工特征模型的逐步转换，提出了局部特征识别的方法．在并行设计中，设计特征模型和加工特征模型通过面名历史图共享零件的实体模型，设计特征的变动通过局部特征识别自动地转换为相应的加工特征．局部特征识别是由基于最小条件子图特征识别方法改进来的，它以零件的局部区域为识别对象，通过搜索匹配局部区域构成的边界模式，识别出该局部区域中所包含的加工特征．局部特征识别方法的特点是只对设计中发生变动的区域进行识别．     

3D人脸线框模型的自动调整

3D人脸线框模型是自然人脸表述的重要方法.如何将通用的模型调整到特定的人脸上涉及脸部特点的自动提取和模型的调整两个主要过程.对通过皮肤颜色分割和形态滤波得到复杂背景的视频场景中的候选人脸,用区域惯量椭圆方向进行调整并用先验人脸模板校验以找出人脸和脸部特征区域.根据人脸特征区域所具有的颜色特性和空间分布采用基于特征的人脸识别算法提取部分重要的脸部特征点,由曲线和活动轮廓模型拟合脸部特征边缘,从中提取特征点,用来估计头部姿势和作为插值结点的使用径向基函数插值,可将3D人脸线框模型自动调整到特定的人脸上.     

基于小波的光照补偿及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于小波分析的人脸图像光照补偿技术,通过舍弃图像中的低频分量,仅用高频分量进行图像重构,便可较好地消除原始人脸图像中光照的影响.并将该技术应用于特征脸法人脸识别,在Yale库和自建库图像中,实验测得在较大尺度的情况下,图像识别率都有明显提高.     

旅游者感知距离的影响因素分析

感知距离对旅游者的目的地选择行为具有重要影响.运用独立样本T检验法和单因素方差分析法对旅游者感知距离的影响因素进行了研究.得到：在同等实际距离水平下①性格是影响感知距离的显著因素,性格外向的旅游者的感知距离比性格内向的旅游者的感知距离近. ②目的地有无亲友是影响感知距离的显著因素,在目的地有亲友的旅游者的感知距离比在目的地无亲友的旅游者的感知距离近. ③旅游目的是影响感知距离的显著因素,以商务会议或探亲访友为目的的旅游者的感知距离比以纯旅游为目的的旅游者的感知距离近. ④旅游次数是影响感知距离的显著因素. 随着旅游者去同一旅游目的地次数的增多,旅游者对该旅游目的地的感知距离会逐渐变近. ⑤旅游经验是影响感知距离的显著因素,并且旅游者的旅游经验越丰富对距离的感知越近. ⑥性别、年龄、学历、家庭收入、职业、旅游方式和交通方式7个因素对感知距离的影响不显著. 但总体上,女性旅游者的感知距离比男性旅游者近;家庭收入高的旅游者的感知距离比家庭收入低的旅游者近;团队旅游者的感知距离比自驾车和散客旅游者近.