灰色关联识别在发汞影响因素研究中的应用

应用灰色关联识别,对山西地区人体中汞浓度的主要影响因素从总样本,性别,区域三个不同角度进行排序,分析结果表明,山西整体生活环境中[Hg]在正常上限值内,各区域汞污染水平及污染途径及具有明显的区域性。     

基于级联神经网络的实用型三维复合不变性多目标识别

以三 飞机模型作为待识别目标,模型真实场景,对用于多目标分类识别的级联神经网络重新进行了研究。实验发现畜产品上降的主要原因是实际采集的目标发生的复杂畸变与计算机模拟产生的效果并不一样。用采集得到的目标图像作为训练样本,对网络重新构造和训练,取得了好的实验结果。分析了其中涉及到目标定位、图像分割等图像预处理问题,提出了一种基于二值图像开矿学腐蚀运算的快速目标检测位法,可快速有效地对目标进行检测定 。     

IGCC中燃气轮机全工况网络特性

本文基于对ＩＧＣＣ系统的全面分析研究,归纳总结了导致燃气轮机工况变化的主要原因;应用双开口变量（整体空分系数（Ｘａｓ）和氮气回注系数（Ｘｇｎ））和折合系统效率的概念,建立了ＩＧＣＣ中燃气轮机全工况特性简化模型;并通过大量定量计算,得出不同Ｘａｓ和Ｘｇｎ组合条件下,ＩＧＣＣ中燃气轮机全工况网络特性,为确定系统变工况最佳调节规律提供全面信息。     

带有反馈的因果模型中的独立性识别

在本文中,直接利用计算要概率分布的办法证明了在史包含离散变量４ 反馈系统产生的因果图中的条件独立关系可以由ｄ－分离识别出．     

基于深度学习的校园欺凌行为检测研究

为通过校园监控网络实时发现校园欺凌事件, 提出采用人体姿态检测模型与递归神经网络相结合的方法来分析视频中的每一对个体行为, 并通过一个完全连接的网络来识别一系列视频帧的行为, 进而判断是否存在校园暴力行为. 此外, 还建立一个包含了来自校园不同地方的3000多个视频片段数据库, 并对视频中的运动行为进行标注, 以用于训练及测试. 通过对照实验发现 与传统方法相比, 本文设计算法的实时分析准确率更高.     

中草药迈入标准化基因鉴定时代入选

<正>不久前,由世界中医药学会联合会评选的2014年度"世界中医药十大新闻"在京发布。国际标准化组织发布首批中医药国际标准、中草药鉴定迈入规范化标准化基因鉴定时代等重大新闻入选其中。由中国中医科学院中药研究所所长陈士林为首的科研团队历经近10年研究完成的"中草药DNA条形码生物鉴定体系",完成了8 000余种中草药及其混伪品的DNA条形码研究,创建了中草药DNA条形码生物鉴证体系,为中药材建立了"基因身份证",从基因层面解决了中草药与混伪品的     

改进的非接触式在线掌纹识别模拟系统

为了保证非接触式掌纹识别系统所采集的掌纹图像清晰度能够满足识别要求,缩短用户的测试时间,建立了图像清晰度与掌纹错误识别率的关系模型,并实现改进的非接触式在线掌纹识别模拟系统.引入图像清晰度评价函数,建立图像清晰度函数与物距(手与镜头的距离)之间的关系模型;进一步建立图像清晰度与该清晰度下掌纹识别系统错误识别率的关系模型...     

三维激光扫描系统中曲面空洞的识别与修复

为了解决三维激光扫描系统中重构曲面存在的空洞问题,提出了基于Floyd最短路径选择算法的空洞识别与修复方法。该方法对三维曲面中所有可能构成空洞的边界点进行逐个处理,采用树搜索算法获得与处理点直接或间接相连的边界点;将搜索到的边界点作为路径选择的节点,将连接节点的边界边作为路径选择的边并根据节点的搜索级别设置边的长度。当新搜索到的边界点与已搜索点发生重复时,首先,利用Floyd算法处理距离矩阵和路由矩阵找到空洞端点;然后,根据重复点与空洞端点生成空洞边集,最后,采用波前法对空洞边集进行处理。实验结果表明:本文所提方法能够准确识别连接有孤立边的空洞以及两个相邻空洞的特殊空洞结构,与传统方法相比,该方法具有更强的通用性和鲁棒性,空洞修复数量与两个传统方法相比分别提高了54.1%和21.3%。     

基于硼酸-二醇特异性识别作用的层层组装薄膜对肌红蛋白的吸入及其电化学研究

合成了既含有苯硼酸(PBA)基团又含有羧酸基团的聚电解质PAA-PBA(PAA:聚丙烯酸).采用层层组装(Lb L)技术,利用PAA-PBA和葡聚糖(Dex)之间的硼酸-二醇特异性识别作用,在热解石墨电极(PG)表面构筑了{PAA-PBA/Dex}_nLb L薄膜,该薄膜从溶液中吸入肌红蛋白(Mb)形成{PAA-PBA/Dex}_n-Mb薄膜.采用循环伏安方法研究了{PAA-PBA/Dex}_n薄膜中Mb的直接电化学及对氧气和过氧化氢的电催化还原过程.结果表明,该薄膜为保持Mb的生物活性提供了良好的微环境,是一种新型的可固定蛋白质的Lb L薄膜,为设计基于酶的直接电化学生物传感器提供了新思路.     

面向自然场景图像的三阶段文字识别框架

文字识别技术在文档管理、图像理解、视觉导航等中具有重要应用。然而，自然场景中的文字通常排列任意、形状不一、字体多样，难以被检测和识别。提出了面向自然场景图像的三阶段文字识别框架，该框架包括文字检测、文字矫正和文字识别。首先，利用特征金字塔网络分割图像中的字符，基于双向长短期记忆网络获取字符间的亲和度，连接孤立字符构建单词行，文字检测率（F分数）高达91.97%。然后，通过多目标矫正网络矫正被检测文字，以应对场景图像文字的复杂形变，增强阅读性。最后，通过注意力序列识别网络按序输出预测结果，实现单词级识别，文字识别正确率达84.98%。