基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

Learning dynamic causal relationships among sugar prices

In this paper, we are interested in exploring the dynamic causal relationships among two sets of three variables in different quarters. One set is futures sugar closing price in Zhengzhou futures exchange market (ZC), spot sugar price in Zhengzhou (ZS) and futures sugar closing price in New York futures exchange market(NC) and the other includes futures sugar opening price in Zhengzhou (ZO), ZS and NC. For each quarter, we first use Bayesian model selection to obtain the optimal causal graph with the highest BD scores and then use Bayesian model averaging approach to explore the causal relationship between every two variables. From the real data analysis, the two conclusions almost coincide, which shows that the two methods are practical.     

自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

一个二元叠加码M_q(t,k,d)生成的二元等重码

研究了二元叠加码Mq(t,k,d)也是一个二元等重码,给出了它成为最佳等重码的条件,研究了它的检错性.     

基于最终类集的复杂样本设计研究

本文依据最终类集样本可以近似均等选择概率下各种多阶段抽样设计样本的理论,构建出多阶段抽样下复杂样本设计的理论分析框架,解析出影响复杂样本估计量设计效应的两个基本因素:最终类集同质系数和最终类集规模,分析了它们对复杂样本估计量设计效应的影响机理及相互作用机制,并应用于我国一体化住户调查的主样本设计。     

手性的数学模型及应用

手性是一种在自然界中广泛存在的奇妙的对称现象.它背后的数学机理是什么呢?此项研究尝试从数学建模的角度来研究手性,运用微分几何的理论和方法,给出了手性的数学定义,并研究了它的性质及两个应用.     

MnWO4/生物质衍生碳纳米复合催化剂的制备及催化性能

通过共沉淀法合成了双金属氧化物MnWO₄镶嵌生物质衍生碳（MnWO₄/BC）纳米复合催化剂,并将其作为对电极（counter electrode,CE）催化剂组装了染料敏化太阳能电池（dye-sensitized solar cell,DSSC）,探究了MnWO₄/BC在非碘体系中的催化性能和光伏性能。结果表明：在铜氧化还原（Cu²⁺/Cu⁺）电对DSSC中获得的光电能量转换效率（power conversion efficiency,PCE）为3.57%（D35）和1.59%（Y123）,高于Pt电极的PCE（3.12%,1.16%）;50次连续循环伏安测试表明,MnWO₄/BC催化剂具有较好的电化学稳定性。     

电致化学发光法高灵敏度测定血清中的辛可宁

利用金电极为工作电极,研究了辛可宁-Ru(bpy)2+3体系的电致化学发光行为。研究表明,辛可宁对Ru(bpy)2+3在电极表面的电致化学发光具有显著的增强作用,据此建立了一种高灵敏度测定辛可宁的电致化学发光分析方法。考察了硼酸-硼砂缓冲溶液的浓度、p H值、联吡啶钌浓度、光电倍增管电压等参数对实验的影响。在12 mmol/L硼酸-硼砂缓冲溶液(p H 9.0)中,辛可宁浓度的对数lgc在3.0×10-9~6.0×10-6mol/L范围内与Ru(bpy)2+3的电致化学发光强度变化值(ΔI)呈线性关系,检出限(S/N=3)为1.76×10-10mol/L。应用此法对血清中辛可宁的浓度进行测试,加标回收率为102.1%~109.5%。     

基于自适应权重的函数型数据聚类方法研究

基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数据分类问题下的灵活性和普遍适用性。     

基于反应时间的中间视觉道路照明功率密度分析及显色性能研究

给出了一种在人眼中间视觉条件下道路照明光源安全节能性能分析的研究方法.通过构建基于中间视觉行车行为反应时间模拟测试系统,建立了人眼中间视觉条件下的光视光效模型,获得了中间视觉下的光视光效曲线.并通过该模型,给出了基于照明功率密度LPD的光源节能性评价方法.从色度学理论出发,选用Luv均匀颜色空间,基于显色指数的光源显色性评价分析计算方法,探讨了不同主波长光源的相对光谱功率分布变化对光源颜色的影响,建立了光源主波长与显色指数的函数关系表达式,可计算获得人眼敏感度与光源颜色各个波长点的关系.对上述方法进行了反应时间模拟测试实验和道路照明图像清晰度计算实验验证,数据分析与计算结果表明,在中间视觉条件下,以540～ 550 nm为主波长的白绿色照明光源的功率密度和显色性最佳.