铁质破片的高光谱图像识别研究

高光谱成像凭借高的光谱分辨率、图谱合一、波段多的特点,能够为待分类目标提供多维的参考信息,从而提高分类精度。爆炸破片的识别回收能够为爆炸威力的评估和防爆措施的设计提供参考。针对当前破片检测中多采用可见光波段或红外波段等单个波段进行检测,忽略了破片目标与背景对不同波长的光有着不同的吸收程度,没有将多波段破片特征充分利用,为此结合高光谱检测手段,提出了一种空间分割结合光谱信息的爆炸破片识别方法。在实验室环境下,首先采集铁质破片、石头、树叶的高光谱图像,对采集的样本图像数据做预处理,包括去噪声以及黑白校正反演反射率信息等,感兴趣区域随机提取三类样本像素点共750个,随机选取600个点作为训练集其余作为测试集,通过训练后得到预测准确度分别为88%、 88%、 94%的决策树模型。其次模拟了铁质破片散落在含有石头树叶的沙土中的场景并采集其高光谱数据,通过前后级联的空谱融合方法,在空域经过图像增强和去噪等预处理之后,采用边缘检测结合区域生长以及形态学处理的方法对空间图像进行分割,得到沙土上有形态的目标,空间分割的交并比(IOU)达到93.5%,真阳率(TPR)达到97.4%;然后结合光谱域训练得到...     

基于Mel频谱值和深度学习网络的鸟声识别算法*

为了增强网络对鸟鸣声信号的特征学习能力并提高识别精度,提出一种基于深度残差收缩网络和扩张卷积的鸟声识别方法。首先,提取鸟鸣声信号的对数梅尔特征及其一阶和二阶差分系数组成logMel特征集作为网络模型的输入;其次,通过深度残差收缩网络自动学习噪声阈值,减少噪声干扰;然后,引入扩张卷积增大卷积核感受野并利用注意力机制使网络更关注关键帧特征;最后,通过双向长短时记忆网络从学到的局部特征中学习长期依赖关系。以百鸟数据birdsdata鸟声库中的19种中国常见鸟类作为实验对象,识别正确率可以达到96.58%,并对比模型在不同信噪比数据下的识别结果,结果表明该模型在噪声环境下的识别效果优于现有模型。     

金属-有机框架衍生的多功能光催化剂

在光催化过程中,光催化剂被太阳能激发产生光生电子和空穴,来实现环境净化或能量转换,是应对全球变暖和能源短缺的有效途径之一.然而,光催化技术面临的主要瓶颈问题是光生载流子的低分离效率和高反应能垒.而催化剂本身的特性对这一点起到了决定性的作用.因此,催化剂的合理设计和改性是提高光催化效率的关键.金属有机框架(MOFs)是一类由金属节点和有机配体组成的新型结晶多孔材料.基于结构多样性、超高比表面积、形状和尺寸可调的纳米孔或纳米通道等优异的特性,MOFs基材料在光催化领域引起了广泛关注.然而,MOFs的主要问题之一是低导电性和稳定性,这限制了其更广泛应用.正是由于MOFs的不稳定性,其可以作为牺牲模板制备纳米材料.由MOFs衍生的纳米材料继承了MOFs的优异特性,同时避免了MOFs较差的导电性和稳定性的问题.并且可以通过选择特定的金属节点和有机配体对MOFs衍生的纳米材料进行调控,从而实现光催化剂的多功能性.因此,MOFs衍生物在光催化领域展现出更广阔的应用前景.而且MOFs衍生物不仅可以作为半导体光催化剂,还可以作为光催化析氢、CO₂还原、污染物降解等反应的助催化剂.本文重点介绍MOFs衍生物在光催化领域的多功能应用.从MOFs衍生物的制备、修饰和应用等方面对近年来的研究进行了分析和总结.最后,对MOFs衍生物应用于光催化领域的挑战进行了分析,并对未来发展和机遇进行了展望,以期为该领域的进一步研究提供更多参考,并带来新的启示.     

基于框架核酸的细胞表面受体配体相互作用研究进展

细胞表面受体与配体之间的特异性相互作用在细胞生物学过程中起着重要作用。然而,与均相溶液不同,受体分子在细胞膜上的分布是非连续的、动态的,因此细胞表面的受体配体相互作用通常呈现复杂的非线性结合模式。框架核酸作为一类具有确定几何形状的DNA纳米支架,可用于多价配体的偶联,为深入揭示受体配体相互作用机制提供了可靠的工具。利用框架核酸纳米分辨率的可寻址特性,可实现对配体数目、间距及空间构象等参数的精确调控,进而研究细胞表面受体配体的结合特性及影响因素,优化结合条件最终实现高效的分子识别及靶向治疗。本文综述了基于框架核酸的细胞表面受体配体相互作用研究进展,通过探讨细胞表面受体配体相互作用的重要影响因素及生物学应用,对该研究领域的发展前景和未来趋势予以展望。     

石墨烯应用于样品前处理的研究进展

样品前处理技术在样品分析中发挥着越来越重要的作用,而对分析物的富集能力和对样品基体的净化程度主要取决于高效的样品前处理材料,所以发展高性能的样品前处理材料一直是该领域的前沿研究方向。近年来,各类先进材料已经被引入样品前处理领域,发展了多种高性能的萃取材料。由于独特的物理化学性质,石墨烯已在各个研究领域获得广泛关注,在样品前处理领域也发挥着重要作用。基于高的比表面积、大的π电子结构、优异的吸附性能、丰富的官能团和易于化学改性等优点,石墨烯和氧化石墨烯基萃取材料被成功应用于各种样品的前处理,对不同领域中多种类型分析物表现出优异的萃取性能。该论文总结和讨论了近3年来石墨烯材料(石墨烯、氧化石墨烯及其功能化材料)在柱固相萃取、分散固相萃取、磁性固相萃取、搅拌棒萃取、纤维固相微萃取和管内固相微萃取等方面的研究进展。基于多种萃取机理如π-π、静电、疏水、亲水、氢键等相互作用,石墨烯萃取材料能够高效萃取和选择性富集不同类别的目标分析物,如重金属离子、多环芳烃、塑化剂、雌激素、药物分子、农药残留、兽药残留等。基于新型石墨烯萃取材料的各种样品前处理技术与多种检测技术如色谱、质谱、原子吸收光谱等联用,广泛应用于环境监测、食品安全和生化分析等领域。最后,总结了石墨烯在样品前处理领域中存在的问题,并展望了未来的发展趋势。     

基于虚拟响应信号的结构参数时域辨识研究

在充分考虑线性动力系统的时域响应特性以及小波包分析的频率空间剖分特性的基础上,提出了一种基于虚拟响应信息提取的信号去噪新方法.虚拟响应虽然没有在结构动力检测过程中真实发生,但却是在某种激励下可以实现的一个响应,因此,根据虚拟响应信息同样可以进行结构系统的动力识别.数值研究表明,对于地脉动响应这种有效信号频带与噪声频带相互覆盖的低信噪比信号而言,小波阈值去噪法已无能为力,而基于虚拟响应信息提取的信号去噪方法则有较好的去噪效果.     

爆炸破碎区域划分的模糊数学方法

本文以最大径向应力,最大剪应力和最大切向应力为主要的破碎准则,利用二元分配法分析了诸破碎准则间权的分配,采用正态函数、降正态函数和升正态函数为各个破碎准则的录属函数,由此提出了爆炸破碎的过粉碎区,初始裂缝区和纯粹拉断区划分的综合评价方法。实例证明,对于大药量或小药量爆炸,以上方法均可成立。     

圆平板挤压膜实验及其参数识别

完成了简谐激励下水中平行圆板的挤压膜振动实验．用最小二乘法识别出非线性粘性挤压膜力模型中的４个系数．不同挤压膜厚、不同频率和不同振幅情况的数值模拟结果与实验值吻合较好．研究结果表明，所用模型可较好地描述粘性挤压膜运动，识别出的系数在一定范围内给出良好精度的数值模拟．     

惯性平台台体结构实验模态参数识别及灵敏度分析

惯性平台台体的动态特性直接决定着惯性仪表的工作精度和可靠性，模态分析是研究机械系统动态特性的主要方法之一。在概述了实验模态分析理论的基础上，建立了某型号平台台体结构的实验模型，对其进行了实验模态分析。通过对实验结果与有限元计算结果比较，验证了有限元结果较为准确；同时针对结构存在的问题，通过灵敏度分析对结构的动力修改提出了改进意见。     

反演在骨生长方程参数识别中的应用

基于BFGS算法，根据自行设计的动物实验，得到在不同应力环境中，快速生长期大鼠股骨生 长与重建过程中骨密度实测数据，采用反演数值方法，获取了骨生长方程中随时间变化的 生物参数B和K. 通过正演验证，表明所建立的基于BFGS算法的参数识别方法具有较好的 稳定性和较高的识别精度，能够反演出比较切合实际的生物参数数值. 研究表明，反问 题方法是解决生命现象不可测性和未知性问题的有效手段，把反演方法应用到骨生长与重建 等生命现象的研究中，可确定、修正预设的数学模式，为数值量化骨适应生物模型的建立提 供了一条可行的途径.