基于RFID和指静脉识别的化学药品智能管理柜设计

为保障实验室中存放的药品安全, 提出一种基于射频识别(RFID)和指静脉识别的化学药品智能管理柜. 智能柜采用RFID、指静脉识别等物联网技术, 通过用户身份认证, 化学药品的自动识别、记录以及存储空间的智能控制, 实现实验室化学药品的高效安全管理. 样机实际测试结果表明, 系统可以较好地通过指静脉识别对使用者的身份进行认证, 也能够通过RFID快速识别化学药品; 系统智能化程度高, 各项功能完备, 可显著提高实验室化学药品管理能力.     

非正态变异下的非线性轮廓异常点识别方法研究

在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ²与控制图方法进行性能对比,结果证实新方法能够以更高的准确率和稳定性识别异常点,表现出更好的异常点识别性能。最后将新方法应用于木板垂直密度轮廓实例对新方法进行验证,分析结果表明本方法能够有效识别出异常轮廓数据。     

一种惯性/简化室内GIS组合的行人定位系统（英文）

惯性定位系统中的累积误差问题使得惯性定位系统无法长时间使用。室内地理信息系统(GIS)中的建筑物结构、地标点位置等信息可以用来修正和优化惯性定位算法,解决其累积误差问题,从而实现惯性定位系统的精度保持,延长系统使用时长。使用射频识别(RFID)系统和建筑物结构信息构建了简易室内地理信息系统,提出了一种基于GIS的增强型行人航迹推算(PDR)算法,通过该算法融合GIS与惯性定位系统。实验表明,融合简易室内GIS的惯性行人定位系统较传统行人定位系统性能更优。在GIS提供航向标定和步长估算系数标定的情况下,融合GIS的惯性系统能够在60 min之后,较惯性定位系统误差分别降低50%和67%;在GIS提供位置和高度标定的情况下,融合GIS的惯性系统并未出现误差累积的现象,在使用超过150 min后,依然能够将行人航迹推算误差保持在2 m范围之内(>80%概率)。     

一种时域载荷识别数值算法及其不适定性研究

某结构在试验中,经历了持续时间很短的出水过程,试验中获得了该状态下关键位置响应的时间历程,需进行结构试验环境适应性分析。本文将杜哈梅卷积积分离散化,推导了时域内载荷与响应之间的传递函数矩阵;基于该传递矩阵的逆运算发展了一种时域内载荷识别方法,该方法在数值仿真过程中往往出现累计误差过大导致不收敛的现象,研究分析发现这属于反问题中典型的不适定性问题,并采用最速下降法有效克服了该不适定性问题;同时还考察了该算法在不同信噪比下的识别精度。研究结果表明,正弦、随机、半正弦冲击等多种载荷均获得了较准确的识别结果。本文提出的方法便于复杂工程结构有限元模型的应用。     

LIBS中药材石斛等级识别研究

石斛是一种常用的中药材,经常使用新鲜的或干燥的茎条入药,有益胃生津、滋阴清热的效果。近年来,药理学研究探索出石斛具有抗白内障、抗氧化、抗肿瘤、提高免疫力的作用,其在许多病例中疗效显著,引起了国内外学者的关注,然而不同时间采集的石斛中氨基酸、微量元素等含量各不同,其对应药用价值,价格也不同,因此石斛价格等级分辨的研究具有重要意义。为快速鉴别不同价格、不同药效的石斛,研究了随机森林分类模型结合激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对石斛价格等级进行分析建模。选取5个等级的石斛样品进行建模,为了对样品进行精确稳定分析,所有石斛样品均通过粉碎压片减小实验误差。采用1 064 nm波长的Nd∶YAG脉冲激光器作为激发光源,设置激光脉冲能量50 mJ,探测延时1μs,采集五个等级石斛样本的光谱数据,每个等级的样本采集40组光谱,共200组数据,并采用归一化处理,使所有的光谱数据转换到-1~1之间。采用归一化处理后的光谱数据进行主成分分析,通过主成分分析获得前7个主成分的得分矩阵,其累计解释95.24%的光谱信息。将选取的7个主成分作为输入,建立波段为220~880 nm的随机森林鉴别模型。并将石斛样本编号打乱,任意选取50%的光谱数据作为训练集,剩下50%的光谱数据作为测试集,默认决策树个数ntree为500,分裂属性集中属性个数mtry为5,建立模型对不同等级的石斛进行分类。等级一、二、三、四、五的识别率分别为95.45%, 100%, 78.26%, 94.12%和85%,平均识别率为90.57%。为提高识别率,研究了不同的ntree和mtry对分类模型的影响,利用袋外数据误差率估计对随机森林的两个参数进行了优化。选择ntree为300,mtry为1,等级一、二、三、四、五的识别率分别为100%, 100%, 92.31%, 100%和90%,平均识别率为96.46%,识别率提高了5.89%。综上所述,采用LIBS技术结合优化后的随机森林模型鉴别石斛等级具有一定的可行性,为未来快速鉴定不同价格的石斛等级分类提供了可行性的判别系统。     

基于L1正则化的随机梁式结构静力损伤识别方法

提出了一种结合摄动法和L1正则化方法的随机梁式结构静力损伤识别方法。考虑初始模型误差和测量误差的影响,建立了关于随机损伤指数的控制方程,并将摄动法和L1正则化方法相结合,对随机损伤指数的控制方程进行求解,进而从概率的角度对结构的损伤进行识别。损伤试验结果表明,和传统的最小二乘求解法相比,本文方法能够更为准确地识别多处局部损伤的位置及大小,对实际结构损伤检测具有较好的参考价值。     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

封面图片说明

港珠澳大桥是世界桥梁史上里程碑式跨海大桥,地处台风多发区,长期服役中的不利载荷将不可避免导致其损伤积累和抗力衰减.因此结合损伤识别、传感测试、信号分析等多学科交叉的桥梁安全监测技术确保其安全运营,是一个重要而紧迫的科学问题.     

Fe（C5H4-CH2-Trp-OMe）2的合成、晶体结构及金属离子识别性能

摘要： 以优化的两步一锅反应法合成了生物金属有机化合物Fe（C₅H₄-CH₂-Trp-OMe）₂（FcL）,通过NMR、HRMS及IR等对其结构进行了表征,利用X射线单晶衍射测定了分子结构。循环伏安法研究表明FcL在0.00~0.90 V电位范围内,给出一稳定的、形态良好的氧化还原峰,这归于化合物中Fc/Fc⁺电对的氧化还原过程。电化学金属离子识别研究显示FcL在过渡金属离子Zn²⁺和Cu²⁺的存在下,导致了配体Fc/Fc⁺式量电位的显著阳极移动,其△E^0''对Zn²⁺和Cu²⁺分别为342和335 mV,表明了FcL对Zn²⁺和Cu²⁺具有良好的识别能力。