基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法

在太阳能热水器及太阳能电池等太阳能发电领域,下雨、下雪、阴天等气候因素将严重影响发电效果,而太阳能随动系统工作也必须消耗能量,所以迅速判断当前的天气状况,并设计自适应的开关随动系统极其重要。当天气状况为阴雨或者雪天时,系统应当关闭从而减少能耗。鉴于传统的天气识别方法效率低、准确度差、计算量大的问题,在公开的天气图像基础上创建了一个具有多种类别的天气分类集,并提供了一种基于卷积神经网络与特征融合的天气图像识别技术。通过采用传统方式获取图像的颜色、纹理、形状3种特征作为整个模型的底层特征,在原本的VGG16(visual geometry group-16)模型基础上进行了改进,从而提取图像的深层特征,最后将底层特征与深层特征融合起来在Softmax上进行输出,总识别率达到94%。     

基于PCAU-Net的快速多通道磁共振成像方法

多通道磁共振成像方法采用多个接收线圈同时欠采样k空间以加快成像速度,并基于后处理算法重建图像,但在较高加速因子时,其图像重建质量仍然较差．本文提出了一种基于PCAU-Net的快速多通道磁共振成像方法,将单通道实数U型卷积神经网络拓展到多通道复数卷积神经网络,设计了一种结构不对称的U型网络结构,通过在解码部分减小网络规模以降低模型的复杂度．PCAU-Net网络在跳跃连接前增加了1×1卷积,以实现跨通道信息交互．输入和输出之间利用残差连接为误差的反向传播提供捷径．实验结果表明,使用规则和随机采样模板,在不同加速因子时,相比常规的GRAPPA重建算法和SPIRiT重建方法,本文提出的PCAU-Net方法可高质量重建出磁共振复数图像,并且相比于PCU-Net方法,PCAU-Net减少了模型参数、缩短了训练时间．     

钙钛矿相界面插层对SrFeOx基忆阻器的性能提升

SrFeO_x(SFO)是一种能在SrFeO_2.5钙铁石(BM)相和SrFeO₃钙钛矿(PV)相之间发生可逆拓扑相变的材料.这种相变能显著改变电导却维持晶格框架不变,使SFO成为一种可靠的阻变材料.目前大部分SFO基忆阻器使用单层BM-SFO作为阻变功能层,这种器件一般表现出突变型阻变行为,因而其应用被局限于两态存储.对于神经形态计算等应用,单层BM-SFO忆阻器存在阻态数少、阻值波动大等问题.为解决这些问题,本研究设计出BM-SFO/PV-SFO双层忆阻器,其中PV-SFO层为富氧界面插层,可在导电细丝形成过程中提供大量氧离子并在断裂过程中回收氧离子,使导电细丝的几何尺寸(如直径)在更大范围内可调,从而获得更多、更连续且稳定的阻态,可用于模拟长时程增强和抑制等突触行为.基于该器件仿真构建了全连接神经网络(ANN),在手写体数字光学识别(ORHD)数据集进行在线训练后获得了86.3%的识别准确率,相比于单层忆阻器基ANN的准确率提升69.3%.本研究为SFO基忆阻器性能调控提供了一种新方法,并展示了它们作为人工突触器件在神...     

基于LSTM的激光混沌同步通信

针对激光混沌保密通信系统中混沌信号接收双方硬件参数难以完全匹配的问题,用长短期记忆神经网络对发射端产生的大量混沌加密信号和部分载波信号进行充分训练,最终得到一个与发射端激光器系统高度相似的神经网络模型,并用此非线性模型代替接收端进行解密,实现了2 Gbit/s的混沌同步通信。该方法明显降低了混沌同步的复杂性。探讨了不同节点数量、耦合系数以及信噪比对于同步通信的影响,结果表明同步系数可以高达0.999 966,均方根误差达到10^-3量级,误码率低至10^-10量级。最后通过图像传输系统验证了方案的可行性。     

不同结构的DNA激活序列对Cas12a反式切割活性的影响

CRISPR－Cas12a系统的反式切割活性在其识别特定的DNA激活序列后被激活,这不仅能实现特定DNA靶标的直接定量分析,同时也为构建针对多种生物标志物的体外传感体系带来了新的思路。然而,已有文献中所采用的双链DNA（dsDNA）和单链DNA（ssDNA）激活序列结构多种多样,缺乏全面、系统的设计指导原则。针对该问题,该文系统研究了不同结构的DNA激活序列对LbaCas12a反式切割活性的影响。通过对比研究,得出以下结论：（1）前间区序列邻近基序（PAM）位点有助于LbaCas12a更高效地靶向结合dsDNA激活序列和ssDNA激活序列;（2）PAM近端区域缺少序列片段会降低Cas12a-crRNA定位激活序列的效率;（3）删除PAM远端序列片段有利于增强LbaCas12a的反式切割活性;（4）由于省略了dsDNA解链过程,ssDNA激活序列在激活LbaCas12a的反式切割活性方面普遍比dsDNA激活序列产生的效果更好。根据这些发现,该文提出了一种LbaCas12a所青睐的高效激活序列结构,其激活的LbaCas2a反式酶切活性较采用含PAM位点的标准dsDNA激活序列高出3.7倍。研究结果为构建基于CRISPR-Cas12a的高效体外生物传感系统提供了重要支撑。     

基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络的近红外模型转移方法研究

该文提出了一种基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络（SSA－DFN）的近红外光谱模型转移方法。使用深度前馈神经网络拟合不同仪器采集到的光谱之间的非线性函数映射,并将麻雀搜索算法用于网络各层连接权值和阈值的初始化,通过种群中个体位置的迭代更新,求得连接权值和阈值的最优初始值;通过多次调整深度前馈神经网络模型的超参数,使网络拟合效果趋于最优,最终确定转移函数。为验证方法的有效性,分别从烟叶近红外光谱谱图、主成分投影和预测结果的角度,将SSA－DFN方法与分段直接校正算法（PDS）、典型相关性分析算法（CCA）转移前后的效果进行了对比。结果表明SSA－DFN方法转移后的从机光谱与原主机光谱重合度最高,转移后主、从机总糖、烟碱含量的预测结果差异不显著,预测平均误差从8.32%、9.15%分别降至4.65%、4.82%,预测均方根误差（RMSEP）和决定系数（R2）等指标均优于PDS和CCA,取得了最佳的转移效果,可满足企业需求。结果表明该方法是一种有效的模型转移方法。     

毛细管电泳分析检测豆芽中植物生长调节剂残留

建立了一种用于测定豆芽中植物生长调节剂残留的毛细管电泳分析方法。通过3-氨基苯磺酸对10种植物生长剂进行柱前衍生,在16 min内可实现高效的基线分离、测定。实验考察了缓冲溶液pH及浓度对分离的影响,在优化条件下,各标准品衍生物在0.07～5.0μmol/L浓度范围内呈良好的线性关系,相关系数为0.9980～0.9998,保留时间和峰面积的相对标准偏差分别为0.59%～1.09%和0.69%～1.44%,检测限(3倍信噪比)为0.035～0.058μmol/L。该方法准确可靠,对实际样品进行定性定量检测,结果令人满意。     

职前化学教师实验教学表现性评价研究——以“化学教学论实验研究”教学为例

教学评价要与课程设置和教学活动整合起来。以化学教师教育课程群的主干课程"化学教学论实验研究"为例,将国外教师表现性评价方案本土化后,形成"课前、课中、课后"全过程的表现性评价量表。结合国内本门课程教学模式特色,将量表的使用镶嵌于该门课程的教学过程中。以清晰的表现性目标、具体的表现性任务、明确的评分规则,解困该课程学习者众、指导者寡、教学要求高、课时少的窘境,从而将表现性评价理念落到实处,促进职前化学教师自我引导的专业学习,促进课程质量和教学效率的提升。