基于图像块相关性分类的加密域可逆数据隐藏

考虑到不同图像块中像素的重要位(高位)具有不同的相关性,本文提出了一种基于图像块高位相关性分类的加密域可逆数据隐藏算法.在数据嵌入前,对各图像块的高位进行相关性划分,然后根据相关性强弱对加密图像的相应像素执行不同程度的低位(不重要位)取反,以达到减小嵌入失真和提高数据提取正确率的目的.同现有的两个主要方法相比,大量的实验结果表明该算法在保证解密后图像具有相同峰值信噪比的情况下,能有效减小数据提取和图像恢复的错误率.     

基于CUDA并行的全球海洋表面温度场等值线提取算法研究

在分析GPU并行架构和CUDA灵活可编程性基础上,提出了一种基于区间块搜索的等值线并行提取方法,可应用于全球海洋表面温度格网数据的分析.算法有效减少了等值线追踪过程中重复性的格网遍历及不必要的格网搜索.最后,实验采用了不同规模的海表温度场格网数据进行等值线的提取并比较串并行耗时,结果表明:(1)算法能实现全球海洋表面温度等值线的有效提取并提高其效率,尤其对于大规模格网数据;(2)基于所有实验数据,格网规模大于720×1 440时,相较于串行过程GPU执行体现了其效率上的优势,GPU与CPU串行耗时的加速比最大可达3.124.     

一种改进的Chelex-100法提取单头螨DNA

提供了一种改进的Chelex-100法从单头螨中提取DNA,通过充分研磨以及反复冻融从单头螨得到的DNA可直接用于PCR.实验结果表明:与酚-氯仿法相比,此方法提取单头螨的DNA效果理想,操作简单,稳定性好;以3种不同类群螨为验证样,表明Chelex-100法可广泛用于各种螨的单头螨DNA提取;对于70％的酒精和奥氏螨保存液分别保存的个体,以及永久玻片标本,运用此方法均可提取出DNA,其中酒精保存标本提取效果最好;所提取的DNA在-20℃条件下可做长期保存.实验证明,改进的Chelex-100法是一种获取螨类等微小动物基因的较好方法.     

鰤鱼诺卡氏菌全肽聚糖的提取及鉴定

以鰤鱼诺卡氏菌(Nocardia seriolae)为研究材料,经扩大培养,离心集菌,用三氯乙酸处理以除去细胞壁上的磷壁酸及菌体内的核酸,甲醇、丙酮脱脂后,再经胰蛋白酶及中性蛋白酶复合酶解去除菌体内部的蛋白质,离心清洗、冻干即可制得肽聚糖.经过溶菌酶溶解试验,紫外可见光谱扫描分析证明所得产物为肽聚糖,透射电镜观察显示所提取的肽聚糖为囊状结构,且仍保持着原有的细菌细胞形态,证实所提取的肽聚糖为全肽聚糖.     

布朗运动的非马尔可夫效应

本文试图讨论布朗粒子运动的“记忆”效应,应用投影算子方法,在布朗运动随机动力学方程的基础上,引进函数H(t)。它描述了速度对位移的影响。在记忆函数K(t)适当假定后,我们得到含有非马尔可夫效应的位移方均值。它除了包含与t成正比的无记忆项外,将出现额外的项。这些项显示出     

基于注意力机制的复杂背景连续手语识别

提出一种基于注意力机制的连续手语识别算法ACN(attention-based 3D convolutional neural network),能够识别复杂背景下的连续手语。该算法首先利用背景去除模块,对包含复杂背景的手语视频进行预处理;然后,通过基于空间注意力机制的3D-ResNet(3D residual convolutional neural network)提取时空融合信息;最后,采用结合时间注意力机制的长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络进行序列学习,得到最终的识别结果。算法在大规模中国连续手语数据集CSL100上表现优异;在面向不同复杂背景的情况下,算法表现出良好的泛化性能,模型引入的时空注意力机制是切实有效的。     

超声辅助提取伽师瓜籽油工艺及其脂肪酸成分研究

采用超声辅助提取伽师瓜籽油,筛选了提取伽师瓜籽油的理想溶剂,通过正交试验考察了提取温度、提取时间、料液比对伽师瓜籽油得率的影响.结果表明,石油醚为提取伽师瓜籽油的理想溶剂;三个因素对伽师瓜籽油得率的影响大小依次为:超声温度＞料液比＞超声时间;优化的提取参数为:超声温度60℃、料液比1∶6(W/V)、提取时间20 min,此条件下伽师瓜籽油的得率达到36.97%.利用气相色谱-质谱联用(GC/MS)技术对伽师瓜籽的脂肪酸组成进行了分析,发现甜瓜籽油中共有11种脂肪酸,脂肪酸组成为棕榈酸,亚油酸,油酸,硬脂酸,十八碳烯酸,蓖麻醇酸,11-二十碳烯酸,花生酸,榆树酸,以及山嵛酸.从相对含量看,亚油酸含量最高.     

基于自主扰动变异差分视频的关键帧提取算法

针对传统的支持向量机学习算法(SVM)在对视频关键帧提取过程中普遍存在学习参数不易确定,准确度偏低的问题,提出一种自主扰动变异差分SVM算法用来对视频进行关键帧提取.首先,对差分进化算法的生物学机理进行研究,提出一种改进的自主扰动变异方式.其次,结合改进形式的自主扰动差分进化算法对SVM参数进行选取优化,设计了基于该改进差分SVM算法的视频关键帧提取算法.通过在标准测试函数及视频测试数据库中的实验表明,改进的自主扰动变异差分视频关键帧提取算法能够更加有效地优化支持向量机参数,从而有助于改善视频检索的查全(准)率两个算法性能评价标准.     

基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法

任务分配是多移动机器人调度系统的关键问题之一,为了提高任务整体完成效率,提出了一种基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法.该方法对机器人群体采用分布式控制方法,彼此共享且动态更新任务集,采用分布式的拍卖机制竞拍任务,增加了调整任务执行顺序环节,考虑任务整体完成效率,最后在Linux系统下搭建了多机器人和障碍物的仿真环境.结果表明,该算法分配效率高于线性(CLP)算法和混合整数求解(CBC)算法,且具有稳定性,相比执行效率高的深度强化学习(DQN)算法和空缺链(VC)算法,执行效率稳定,移动代价降低了55%,实现了较高执行效率和低移动代价之间的平衡,可应用于实际仿真环境,具有可行性.     

响应曲面法优化大粒车前子苯乙醇苷乙醇回流提取工艺

在单因素试验的基础上,研究提取温度（℃）、乙醇体积分数(v·v^-1)及液料比(mL·g^-1)等因素对苯乙醇苷类提取得率的影响,优化车前子苯乙醇苷的乙醇回流提取工艺。应用Design-Expert.8.0.6软件进行响应曲面分析,模拟得到二次多项式回归方程的预测模型。苯乙醇苷的最佳提取工艺条件为温度90℃、乙醇体积分数71%、液料比47mL·g-1,在此条件下苯乙醇苷的提取得率为0.99%,与模型预测值1.02%吻合良好。优化后的工艺参数可为乙醇回流提取大粒车前子中苯乙醇苷的产业化提供指导。 更多还原     

宁波民众对"非典疫情"风险认知的调查研究

运用问卷，通过对宁波地区730名民众的调查，研究了人们对非典疫情的风险认知特点及其行为反应，结果表明：非典疫情发布的信息渠道影响民众对非典的风险认知，宁波民众主要是通过分析控制患者死亡的数量来评估非典风险的大小；民众对非典疫情的熟悉度也影响风险认知；不同性别和不同职业群体对非典疫情的心理反应和预警存在一定差异，女性在面对非典危险时相对表现更紧张，农村居民面对非典疫情的认识、心理及行为状况与其他群体的差异较大。     

KT和6-BA诱导绿豆子叶培养物 器官发生的比较研究

KT与6-BA处理使离体绿豆子叶培养物不定芽形成的前期与对照间有明显差别，对不定根则存在显著差别。6-BA出芽进程快于KT，KT处理部分抑制培养物不定根的形成，6-BA处理则完全抑制不定根形成。6-BA抑制根形成，影响了再生枝的干物质积累。KT与6-BA处理使子叶培养物的内源Put水平升高，特别是KT处理与对照相比达显著程度。KT处理显著降低子叶培养物的内源ZT水平，6-BA处理则显著提高内源ABA水平。对器官发生和内源激素测定结果的对比提示，6-BA和KT对不定芽发生的不同影响与二者对子叶内源CTK/IAA比值的影响不同有关。     

纳米羟基磷灰石对大鼠肝线粒体酶活性的影响

探讨了纳米羟基磷灰石（nHAP）作用于大鼠肝线粒体时对线粒体酶活性的影响.将不同浓度的nHAP与线粒体直接作用,测定了线粒体标志酶琥珀酸脱氢酶（SDH）与超氧化物歧化酶（SOD）的比活性.结果显示：nHAP中水含量〈10%时,线粒体酶活性保持稳定;nHAP浓度≤0.56 g.L-1时,无吸光度值;在相同作用时间内,nHAP随浓度的增大,对线粒体SDH的比活性抑制作用增强;在不同作用时间（1~28 h）段,琥珀酸脱氢酶（SDH）的比活性较对照组有显著差异性（p〈0.05）,组内两两相互比较有显著差异性（p〈0.01）.nHAP对SOD比活性的影响随着时间的延长而增强,对SOD的比活性抑制作用随浓度的增加而增强,与对照组相比有显著差异性（p〈0.05）.因此,nHAP对线粒体SDH及SOD比活性的抑制有剂量和时间的依赖性.     

基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别

随着信息技术的发展，数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护，民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰，少数民族服饰具有更多的细节特征信息，对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础网络结构，设计并使用了多尺度密集连接单元，用不同大小的卷积提取不同尺度的特征信息，以提高网络的学习能力；此外，为进一步提高网络的鲁棒性，提出一种局部和全局注意力机制方法进行分类识别。实验结果表明，改进的DenseNet-BC模型对少数民族服饰的识别准确率达95.18%，较ResNet-18、ResNet-34和DenseNet模型的识别准确率分别提升了3.84%、2.27%和1.18%。改进的DenseNet-BC模型具有更好的特征提取能力，能够提取更多的细节特征信息，一定程度上解决了普通模型提取特征尺度单一、特征丰富度低的问题。     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

浙江省旅游用海质量时空变化特征分析

考虑海洋旅游发展程度、区域经济社会发展水平以及海域环境条件等因素,构建旅游用海质量评价指标体系,依据官方渠道采集的统计数据,采用信息熵模型量化指标权重,根据TOPSIS法原理对沿海县（市、区）旅游海域质量进行排序并应用系统聚类法划分海域等级。结果表明：（1）人均海洋旅游总产值、海洋生物多样性指数以及海水质量指数3个评价因子对旅游用海质量影响显著,海水质量指数有反向影响。（2）2007―2016年,浙江省沿海18个县（市、区）旅游用海等级变动较大,“北强南弱”特征明显。（3）比较2007年标准,第二、三、四等级县（市、区）数量有较大幅度增加,五、六等级县（市、区）数量明显减少,旅游海域质量等级整体提高,等级数量变化与沿海县（市、区）海洋旅游发展态势和海洋生态环境变动相吻合。     

混沌神经网络的延时反馈控制

提出了一种适合于混沌神经网络的混沌控制方法,延时反馈控制方法,其目的是将混沌神经网络的丰富动力学特性应用于联想记忆、信息检索、组合优化、模式识别、数据压缩等智能信息处理中.利用本文提出的控制方法,对混沌神经网络进行控制,被控网络能收敛于与初始状态相关的记忆模式和反相模式的二周期状态上,从而实现了记忆搜索、模式识别的功能.     

浙江省旅游用海质量时空变化特征分析

考虑海洋旅游发展程度、区域经济社会发展水平以及海域环境条件等因素,构建旅游用海质量评价指标体系,依据官方渠道采集的统计数据,采用信息熵模型量化指标权重,根据TOPSIS法原理对沿海县（市、区）旅游海域质量进行排序并应用系统聚类法划分海域等级。结果表明：（1）人均海洋旅游总产值、海洋生物多样性指数以及海水质量指数3个评价因子对旅游用海质量影响显著,海水质量指数有反向影响。（2）2007―2016年,浙江省沿海18个县（市、区）旅游用海等级变动较大,“北强南弱”特征明显。（3）比较2007年标准,第二、三、四等级县（市、区）数量有较大幅度增加,五、六等级县（市、区）数量明显减少,旅游海域质量等级整体提高,等级数量变化与沿海县（市、区）海洋旅游发展态势和海洋生态环境变动相吻合。     

不同底质、饵料种类和日投饵量对管角螺幼螺生长的影响

通过单因子试验,研究了不同底质、饵料种类和日投饵量对管角螺生长的影响.结果表明:不同底质对幼螺存活率无显著影响(P>0.05),但对其生长影响显著,有底质比无底质效果佳,尤以粗沙底质组为宜;4种饵料对幼螺的存活率和生长率均有影响,以投喂缢蛏和冰鲜杂鱼存活率最大(96.67%);生长效果以特定生长率作为指标进行比较,依次为:缢蛏组(0.54%)>冰鲜杂鱼(0.34%)>软饵(0.18%)>硬饵(0.07%)>不投饵(0.06%);日投饵量对幼螺存活率无显著性差异(P>0.05),但对其生长影响显著,日投饵量以体重的4%效果最佳.     

基于2DPCA的眉毛识别方法研究

分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别率与特征个数之间,识别率与图像尺寸之间的关系,以及它们对时间和空间的需求.实验结果表明,利用2DPCA方法进行眉毛识别在训练时间和识别率上明显优于PCA方法,识别率最高可达97.62%.