基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展,迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱,为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要,结合中文分词技术特点,基于联合学习思想,提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型,使其共享实体类别和置信度;同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算,减少了识别误差累积。结果表明,在不需要人工构建特征的情况下,方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

基于高斯曲率极值点的桥梁结构损伤识别方法

目前中小桥梁日常安全巡检存在对检查人员依赖性高、缺乏可量化的科学依据等不足.针对这些问题,本文提出了一种利用高斯曲率极值点对结构进行损伤识别的方法.将桥面视为受弯弹性薄板,根据弹性薄板的弯曲理论得到了在荷载作用下结构刚度变化与桥面弯曲程度(高斯曲率)的理论关系,并由此推导了高斯曲率对结构刚度损伤的敏感程度公式.通过有限...     

CdS薄膜及其光电化学电池阳离子识别特性的研究

半导体材料CdS薄膜具有优良的光电特性,一直受到人们的关注,广泛用于许多无机薄膜太阳电池的n型窗口层[1,2]。用CdS薄膜组装的光电化学电池也一度引起人们的极大兴趣。二十世纪七十年代以来,半导体光电化学在光能-电能转换、光能-化学能转换和太阳能的光电化学利用方面得到了蓬     

基于(C-H)+…X-氢键作用的阴离子识别与传感的研究进展

对基于(C—H)+…X-氢键类型的阴离子识别以及识别过程所引起的光化学传感和电化学传感的研究进展进行了评述.     

概率神经网络和FTIR光谱用于食道癌的辅助分析

利用正常与相应癌化食道组织的主要FTIR特征峰aυs,CH3、sυ,CH2、σCH2、aυs,po4-、υc-o、sυ,po2-及sυ,磷酸化蛋白作为概率神经网络的输入向量,对网络的主要参数(网络径向基函数分布spread(0~5))、输入向量和网络表现(m ean accurate rate of recogn ition)之间的关系进行了研究。主要结论如下:i)无论输入向量是哪种特征频率的组合,其平均识别正确率都高于71.40%;ii)当输入向量为特征频率sυ,po2、sυ,磷酸化蛋白或υc-0、sυ,po2、sυ,磷酸化蛋白时,网络表现较佳,平均识别正确率较好。当spread介于1.4~2.3时,两者均达到网络具有的最高平均识别正确率(85.71%);iii)大多数情况下,网络的平均识别正确率与spread之间呈现二个高峰的特征,即spread介于0.1~0.3和1.5~5.0之间时,网络均具有较高的平均识别正确率。研究表明,以傅里叶变换红外光谱的主要特征峰为概率神经网络的输入向量,用于食道组织样品的癌化识别分析是完全可能的,其平均识别正确率可达85.71%。     

氨基甲酸酯型α-猪去氧胆酸分子钳对分子的识别性能研究

用差紫外光谱滴定法考察了新型猪去氧胆酸分子钳1~6对苯胺、对甲氧基苯胺、对硝基苯胺等中性分子的识别性能,测定了主客体间的结合常数(Ka)和自由能变化(△G°)。结果表明,分子钳主体对所考察的客体分子显示良好的识别作用,主客体间形成1∶1型超分子配合物,最大结合常数可达3123.46L.mol-1,识别作用的主要推动力为氢键,范德华力等的协同作用。讨论了主体与客体的识别模式以及客体间形状、大小匹配和几何互补等因素对形成超分子配合物的影响,并利用核磁共振氢谱与计算分子模拟作为辅助手段对实验结果与现象进行了解释。     

瓜环对氨基酸的分子识别研究

使用¹H NMR和UV-Vis光谱法研究了七、八元瓜环对九种天然氨基酸盐酸盐的分子识别作用. 结果表明, 瓜环对芳香侧基取代的L-酪氨酸、L-色氨酸、L-苯丙氨酸均能进行有效识别, 而侧链上不带芳香基团的氨基酸, 如L-组氨酸、L-谷氨酸、L-蛋氨酸、L-缬氨酸、L-白氨酸、L-丙氨酸, 与这些瓜环的作用相对较弱. 对于七元瓜环, 主客体间都以1∶1化学计量比形成包结物, 并得到它们相互作用的稳定常数; 八元瓜环与L-酪氨酸及L-色氨酸也以1∶1形成包结物, 而与L-苯丙氨酸以1∶2形成包结物. L-酪氨酸、L-色氨酸和L-苯丙氨酸荧光性质研究表明, 七、八元瓜环既可成为这些氨基酸荧光性质的增敏试剂, 也可成为它们荧光淬灭试剂, 这与氨基酸的结构有关.     

基于视觉辐条图案识别方法的蓝宝石引晶机制研究

工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。     

环糊精对(R)、(S)-2-丁醇手性分子识别的电喷雾电离质谱研究

电喷雾质谱(ESIMS)是一种极弱的离子化过程,它不仅能在不断裂共价键情况下使分子离子化,而且可以在离子化过程保持分子间的弱相互作用(非共价键作用),因此ESIMS在超分子领域已有不少报道[1-3]。分子手性识别对分析科学家、生物医药科学家而言是一项既具挑战性又十分重要的问题,