借助中考单元复习 渗透分类讨论思想——以“三角形”中考单元复习为例

中考单元复习不仅要回顾知识点,还要归纳易错点,“三角形”的主要失分点是多解题,可以在边边角、特殊三角形、相似三角形三块内容中渗透分类讨论思想,总结分类方法和技巧,提高解题的正确性和完整性.     

基于长光程技术的痕量海水营养盐自动分析仪的设计与测试

海水中可溶性的营养盐浓度是海洋监测的常规项目之一;大洋水体中的营养盐含量很低,使用传统的分光光度计难于定量测量。文章基于液芯波导长光程技术,设计了高灵敏度的痕量海水营养盐光谱分析仪。分析仪以1.02 nm的光谱分辨率实现350～900 nm光谱范围的水样吸光度连续光谱测量,并由嵌入式PC104微机自动实现了水样采集、吸光度测量和数据分析的功能。针对亚硝酸盐的测试实验结果表明,仪器检出限达到nmol·L-1的量级,比传统分光光度计的检测限提高了三个量级,且显色反应时间可缩短到3 min,能适用于大洋水体中营养盐的现场痕量分析。     

大功率超声用有源频率自动跟踪系统

在超声加工中,大振幅换能振子的频率漂移是一个多途径在解决的问题。本文介绍的频率跟踪电路利用了运算放大器的函数运算特性,对换能器的传输函数进行补偿,较容易地实现了一个频段上的频率跟踪。     

基于卷积神经网络特征提取的拉曼光谱分类研究

拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。     

高光谱成像的垃圾分类识别研究

高光谱成像因光谱分辨率高、图谱合一、可实现快速无损检测等特点现已广泛应用于农业、医学、遥感等领域。现有的对可回收生活垃圾检测与分类的方法,都存在检测时间长,分类效率低,而大量多种垃圾无法同时快速分拣等问题。考虑到不同类别的生活垃圾由于其主要组成分子结构的差异,对不同波长的光有不同的吸收特性。高光谱图像在记录待分类垃圾的空间信息的同时,可以获得垃圾对不同波长的光的反射率光谱信息,通过建立识别分类模型对反射率光谱信息进行分析可以实现对高光谱图像中待分类垃圾的识别与分类。收集常见纸质、塑料、木质三种材料的可回收的垃圾样本,包括塑料瓶、食品包装袋、塑料玩具(饰品)碎片、一次性筷子、雪糕棒、木制家具碎片、木制包装盒、废旧课本、广告纸、办公用纸等多种物品共30个样本,进行清洗和裁剪处理,避免样本表面污渍对样本反射率产生影响。利用高光谱成像系统采集样本在近红外(780～1 000 nm)范围内的高光谱图像,其中18个样本做训练样本集,12个样本做测试样本集。对采集的样本图像数据做预处理,包括去噪声以及黑白校正反演反射率信息等处理;通过主成分分析(PCA)方法对训练样本集感兴趣区域(ROI)进行分析,提取到的特征波段为795.815,836.869,885.619,916.409,929.239,934.37,957.463,972.858和988.253 nm;在特征波段下分别提取这三种类别垃圾的参考光谱,通过光谱角度填图法(SAM)对测试样本ROI区域内提取的测试样本点集在特征波段下与参考光谱进行匹配,由匹配程度进行样本点归类,分析结果表明,测试样本集中纸制样本(A类别)、塑料样本(B类别)、木制样本(C类别)的分类准确度分别为100%,98%和100%,测试样本点集整体的分类准确度为99.33%;通过Fisher判别方法分析训练样本集得出判别函数式和判别准则,对测试样本点集分类,评价结果为A,B和C类样本分类准确度分别为100%,100%和97%,测试样本点集整体分类准确度为99%。通过SAM和Fisher两种判别方法对测试样本集的光谱图像进行目标物的检测与分类,结果表明,利用SAM判别方法在可回收垃圾的高光谱图像中实现检测与分类有更高的分类准确度,可达到99.33%。同时,也验证了使用高光谱成像进行可回收垃圾快速分类的科学性以及可行性,对未来系统化、机械化、智能化地解决生活中可回收垃圾的分类具有一定的实用意义。     

基于形态学成分分析的静态极光图像分类算法

为了解决海量极光图像手工分类效率低下的问题,提出一种静态极光图像自动分类系统,使用形态学成分分析将极光纹理从复杂背景中分离出来,从纹理中提取特征并利用支持向量机进行分类.实验结果表明:该算法分类正确率较之于传统方法均提高约10%,当分类器支持向量机+线性核函数时,分类速度最快,最适合于海量数据的处理.     

抗癌新药德氮吡格及其衍生物的定量构效关系

按氢分类的分子电性距离矢量（Hydrogen-association classified molecular electronegafivity-distance vector,H-MEDV）是由4种类型原子间的相互作用得到的一种描述分子二维结构的拓扑描述子.本文根据H-MEDV来研究创新构型抗肿瘤药物德氮吡格（TNBG）及其衍生物活性与其结构之间的关系,利用多元线性回归和逐步回归,建立的4变量模型的相关系数R=0.862.对筛选后建立的模型用留一法交互检验的结果为Rcv=0.713,结果表明模型具有较好的预测能力和稳定性.     

扬州大学成功研制环境监测机器人

据扬州时报报道,扬州大学能动学院成功研制出一款无线环境监测智能机器人,该智能机器人能够对一些要求严苛的特殊环境进行巡视、监控、数据采集、自动分析等工作。机器人监测车载有摄像头、超声波传感器及各种环境参数传感器,车身小巧灵活,适于完成机舱、管道等狭窄区域的环境监测工作。国内研发的移动智能小车,一般都定点安装监测器件或大型移动车载监测器件,而这款无线环境监测智能机器人则具备无线遥控的优势,可以“随心所欲”地进入任何不适合人类进入的危险区域或情况未知区域的环境监测场所。     

高效毛细管电泳法分析蓝色签字笔字迹色痕种类及相对形成时间

选用毛细管区带电泳分离模式,对13种市售蓝色签字笔样品字迹色痕进行了分析。当电压为15 kV、柱温为25 ℃时,以0.03 mol/L 四硼酸钠水溶液(外加10%(体积分数)的甲醇)为缓冲液,所有样品都可以得到良好的区分;依据紫外区检测结果,样品可以分为三大类、五小类;依据可见区检测结果,样品可以分为四类;两种分析结果相结合有助于增大不同样品之间的区分度;选择3种样品进行暗处保存老化制样,根据字迹中色料成分相对含量的变化,对字迹的相对形成时间进行了初步探讨。研究还发现纸张类型对于上述研究结果无影响。     

半导体所国内首台48片MOCVD样机研发工作取得重大进展

在中国科学院和广东省共同支持下,由中科院半导体研究所负责研制开发的国内首台48片MOCVD样机取得重大进展。样机不仅经过了真空、压力、温度、旋转、自动传输等一系列设备性能指标实验考核,还进行了氮化镓以及氮化物LED的外延工艺考核。所外延的氮化物材料分别由山东华光、杭州士兰明芯、武汉迪源、上海蓝