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161.
为了建立符合中药特点的增溶性药用辅料的筛选与评价方法,本研究以清开灵注射液为研究载体,采用介观动力学方法(MesoDyn)研究其难溶活性成分胆酸与增溶性辅料泊洛沙姆188之间的相互作用,探讨了胆酸对泊洛沙姆188临界胶束浓度的影响及泊洛沙姆188浓度、模拟时间、温度对两者聚集体构型的影响,并采用实验方法验证了部分模拟结果,为中药注射剂增溶性辅料的科学应用提供一定基础.结果表明:在清开灵注射液中活性成分胆酸的存在下,泊洛沙姆188的临界胶束浓度范围为0.6%~0.7%,降低了泊洛沙姆188自身的临界胶束浓度,为使清开灵注射液中的胆酸(3%)全部增溶,泊洛沙姆188浓度应为1.7%. 相似文献
162.
地球主磁场长期变化是影响地磁导航基准图时效性的一个重要因素。提出一种以模型预测值对基准图进行时变修正的方法,利用主磁场长期变化模型解决临近空间地磁导航基准图的时变修正问题。基于WMM2010建立地球主磁场长期变化模型,在此基础上建立中国地区临近空间(海拔高度30 km)的主磁场长期变化模型,利用该模型计算出的地磁场分量长期变化率对基准图时变进行修正。仿真实验结果表明,修正后的地磁导航基准图的匹配概率可以达到90%以上,相比修正前有显著提高,且修正前后间隔时间越长效果越明显。利用主磁场长期变化模型修正后的地磁导航基准图具有良好的适配性。 相似文献
163.
为了简化D-最优设计的过程,便于工程应用,提出了一种D-最优设计的数值构造方法——分部搜索数值构造方法。该方法以惯性器件测试为背景,以D-最优性为准则,将传统的D-最优设计分解为谱点寻优和测度寻优两个部分,降低了设计的复杂度,从而减少了运算量,又具有操作简单、思路清楚直观的特点,工程实用性强。提出并证明了相关的定理及推论,从理论上说明了这种构造方法的正确性。以陀螺加速度计误差模型系数辨识试验为例,运用此算法进行了D-最优设计。设计的结果证明了该方法的正确性,同直接搜索法相比,能将最小设计维数降低为原来的50%,提高了设计效率。 相似文献
164.
165.
蚜虫是棉花的主要害虫之一,我国棉花产量每年因蚜虫危害造成的损失高达5%~10%。田块尺度的棉花蚜害空间分布监测可以辅助精准定量施药,减少环境污染。利用无人机搭载成像光谱仪获取的“图谱合一”的遥感数据因其具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物病虫害监测提供了重要数据源。比值导数法模型简洁,运行效率高,结果精确,可以有效的应用于遥感反射率光谱解混处理,提取对目标信息较为敏感的波段,为构建虫害监测模型提供了有效的手段。因此本研究选择棉花典型生产区新疆库尔勒地区为实验区,开展以下工作: (1)以低空无人机搭载成像光谱仪获取棉花蕾期冠层成像光谱影像,结合地面调查数据,获取76个样点光谱数据及蚜害严重度(包含健康植株16个,蚜害严重度1~4级每级选取15个);(2)分析不同蚜害严重度棉花冠层光谱的特征,并利用比值导数法筛选出对蚜害胁迫敏感的光谱波段,分别为514,566和698 nm波段; (3)构建基于三个敏感波段的光谱反射率、比值导数光谱值的一元线性回归和偏最小二乘法的蚜害严重度估测模型。结果表明:(1)蚜害对棉花冠层的光谱反射率有显著影响。棉株受蚜害胁迫越严重,其在可见光区域的反射率越高,近红外波段反射率越低,发生红边区域“蓝移”;(2)比值导数法可有效提取蚜害棉花冠层光谱敏感波段,所筛选的514,566和698 nm三个波段与相关系数法所筛选的敏感波段一致;(3)利用敏感波段比值导数光谱值所构建的蚜害严重度估测模型精度优于敏感波段光谱反射率所构建的模型, 其中698 nm波段构建的模型精度最佳(R2=0.597, RMSE=0.91); (4)三个敏感波段的比值导数光谱值所构建的偏最小二乘多元回归模型精度优于单个波段比值导数光谱值所构建的模型(R2=0.612, RMSE=0.89);(5)基于比值导数法的棉花蚜害无人机成像光谱监测模型可以获取田块尺度的不同严重度蚜害空间分布图,对于精准定量施药有重要的指示意义。 相似文献
166.
机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳(内外)五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析(PCA),结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和神经网络(ANN)三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。 相似文献
167.
样品表面近红外光谱结合多类支持向量机快速鉴别枸杞子产地 总被引:2,自引:0,他引:2
采用便携式近红外光谱仪采集枸杞子表面不同部位的近红外漫反射光谱,结合多类支持向量机算法对枸杞子产地进行快速无损辨识。以识别率为评价指标进行光谱预处理方法的选择,为了消除样本划分偏性对结果的影响,本研究通过重复划分样本集多次建模与预测,利用识别率的统计结果考察各个光谱采集部位的建模结果。实验结果表明,原始数据经二阶导数加SG平滑处理后,所建模型具有良好的产地预测性能。除了枸杞子顶端部位外,其他部位模型的稳定性及准确性均较好,其外部验证识别率的中位数与平均值均大于97%。这表明利用枸杞子样品表面近红外光谱可实现产地的准确鉴别,便携式近红外光谱技术可作为中药材流通环节中的有效监控手段。 相似文献
168.
169.
在阐述马尔可夫随机场(MRF)视频运动检测算法理论的基础上,采用分级的方法,形成图像序列的时空多分辨率结构,大大优化了单一分辨率MRF算法 的初始化过程,并通过软件进行了实现,有效改进了单一分辨率算法检测的结果。该算法应用于数字视频监控系统,可明显提高检测精度,具有较好的应用前景。 相似文献
170.
The periodically forced spatially extended Brusselator is investigated in the oscillating regime. The temporal response and pattern formation within the 2:1 frequency-locking band where the system oscillates at one half of the forcing frequency are examined. An hexagonal standing-wave pattern and other resonant patterns are observed. The detailed phase diagram of resonance structure in the forcing frequency and forcing amplitude parameter space is calculated. The transitions between the resonant standing-wave patterns are of hysteresis when control parameters are varied, and the presence of multiplicity is demonstrated. Analysis in the framework of amplitude equation reveals that the spatial patterns of the standing waves come out as a result of Turing bifurcation in the amplitude equation. 相似文献