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针对手写字体特征提取难、识别效率低甚至错误的问题,提出一种结合鬼成像原理和分类网络的思想用于手写字体的识别。首先,使用激光器、数字微镜阵列、单像素探测器等搭建鬼成像探测系统,利用系列哈达玛散斑场分别实现对17 239幅手写字体的照射;其次,利用单像素探测器对手写字体透射的总光强值进行采集,并将其转换为一维向量作为网络训练的输入;最后基于卷积神经网络在图像分类的优势搭建网络架构且为解决训练过程中的网络退化问题加入残差块。实验结果表明:对于手写数字来说,全连接神经网络与卷积神经网络的精密度、召回率、F1值分别提高86.50%/97.25%、86.40%/98.03%、86.31%/97.60%;对于手写字母来说,卷积神经网络在全采样下的精密度、召回率、F1值分别为91.87%、90%、90.23%。该方法利用鬼成像原理,仅通过手写字体透射的总光强值而无需对手写字体的特征进行提取与识别便可进行快速分类,大幅提升了手写字体的识别效率。 相似文献
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超高效液相色谱-串联质谱法测定牛奶和奶粉中6种聚醚类抗生素残留量 总被引:5,自引:0,他引:5
建立了用于检测牛奶和奶粉中拉沙洛菌素、莫能菌素、尼日利亚菌素、盐霉素、甲基盐霉素和马杜霉素铵6种聚醚类抗生素残留量的超高效液相色谱-串联质谱分析方法.用乙腈提取样品中的聚醚类抗生素,提取液经HLB固相萃取柱净化,采用超高效液相色谱分离,以电喷雾离子源正离子多反应监测模式进行质谱分析.6种抗生素在0.5~100.0 μg/L范围内均呈线性,相关系数r>0.99.在空白样品中添加6种聚醚类抗生素的回收率均在74.0%~98.5%之间; 精密度(RSD)4.8%~17.2%.牛奶中6种聚醚类抗生素检出限均为0.2 μg/L;奶粉中6种聚醚类抗生素检出限均为1.6 μg/kg. 相似文献
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建立了海洋水体与沉积物中30种光合色素的反相高效液相色谱检测方法。海水滤膜和沉积物分别采用95%甲醇和95%丙酮超声萃取。萃取液混合一定比例的超纯水后,采用Eclipse XDB C8反相柱进行分离,以乙腈(A)、甲醇(B)和四丁基羟胺-甲醇(C)混合液为流动相进行洗脱,检测波长为430,440和450nm,柱温为50℃。色谱分离梯度为:0min,100%C;22min,25%A,45%B和30%C;28~38min,70%A,20%B和10%C;38.1~40min,100%C。对23种已知浓度色素的线性关系、检出限和加标回收率进行分析。结果表明,相关系数范围为0.9972~0.9998,检出限范围为0.0305~0.7740ng,加标回收率范围为88.6%~103.3%。 相似文献
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在不同的表面活性剂和硫源的条件下,采用水热法制备了多种形貌的SnS2纳米材料,详细讨论了反应条件对其形貌和性质的影响,并采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、和BET比表面积法对制备的样品的物相、形貌和组成进行了表征,通过光催化降解罗丹明B研究了所得样品的光催化性能。结果表明:表面活性剂和硫源对产物的结构和形貌起到了重要的作用。当Sn4+与表面活性剂的物质量的比为1:1时,样品均为纯的六方相SnS2。采用柠檬酸三钠为表面活性剂、硫脲为硫源时制得的SnS2纳米片具有最大的比表面积,同时表现出了最优的光催化性能。 相似文献
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在光诱导条件下,利用纳米二氧化钛(P25)对荧光物质核壳型CdSe/ZnS量子点进行光催化降解实验,通过荧光光谱法与传统分光光度法对比研究,测定降解液的吸光度来进行分析与评价降解率,从而判断降解程度和效率.光催化降解结果表明:对荧光物质CdSe/ZnS量子点的荧光淬灭程度(F/F0)与反应时间(t)呈线性关系,符合CdSe/ZnS量子点光催化降解动力学拟合方程,证明了荧光光谱法与传统吸光光度检测结果的一致性.建立了一种高效灵敏检测光催化降解荧光物质方法,有助于分析荧光物质的光催化降解机理,为光催化降解其它荧光物质的相关研究提供参考. 相似文献