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。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中,用户能准确识别数据类别,但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别,为此,提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度,引入数据的顺序信息,为降低标记难度,提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法,用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证,将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类,算法的分类结果模型一致度达近98%,验证了方法的有效性。     

基于支持向量机的肤色滤波器

为了探测图像中的肤色像素,提出了一种新的方法-支持向量机（SVM：Support Vector Machine）方法.它是一种基于肤色的非特定人的面部定位方法,是非接触人机交互技术和机器视觉中的一个重要内容.实验结果表明,采用支持向量机方法较传统人工神经网络方法不仅有更高的探测准确性,而且具有更好的推广性能.由于SVM采用结构风险最小化（SRM：Structural Risk Minimization）准则,在最小化训练误差（经验风险）的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,从而使模型有更好的泛化能力.     

稀土金属-有机框架在同分异构体传感材料中的应用

基于稀土金属离子独特的电子结构,稀土金属-有机框架的光致发光具有发射峰尖锐、量子产率高和发光寿命长等特点,可应用于针对特定功能化学物种的光学传感材料.稀土金属离子高的配位数和丰富的配位模式,使得稀土金属-有机框架具有结构多样性和可调性,可与不同的化学物种在结构和能级两个方面相匹配,是其具有传感功能的基础.关于同分异构体...     

表面配位金属-有机框架薄膜的制备及电催化应用

设计和开发高效电催化剂对能源的存储和转化具有十分重要的意义.金属-有机框架(MOF)在基底表面通过液相外延层层配位组装的MOF薄膜(也被称作表面配位MOF薄膜,SURMOF)具有厚度可调节、生长取向可控以及表面均匀致密等优点,在电催化反应领域得到了广泛的研究和应用.本文总结了SURMOF及其衍生薄膜(SURMOF-D)...     

基于SVM的固化土无侧限抗压强度模型

为实现较少试验次数下固化土无侧限抗压强度(qu)的准确预测, 提出了基于支持向量机(SVM)的固化土qu的预测模型. 以固化剂各组分掺入比、龄期、初始含水量、固化剂掺量等因素为输入量, 固化土的qu作为输出量, 以径向基为核函数, 采用网格搜索法和交叉验证法进行参数优化, 建立了基于SVM的固化土qu的预测模型. 算例分析表明: 该模型适用于任意条件下固化土qu的精确预测, 且在较小试验成本下实现与响应面法相当的预测精度.     

基于工作电流分析的回转副摩擦状态识别实验研究

回转副摩擦状态的变化对机械设备的运行有着重要影响. 针对回转副摩擦状态的识别问题, 设计了以回转副工作电流为摩擦特征来源的实验方案. 通过采集摩擦过程的回转副驱动电机工作电流信号, 分析实验信号的频域和时频域特征, 建立工作电流的摩擦特征库, 用于训练多分类支持向量机分类器, 并在分类器上完成摩擦状态的识别. 实验结果表明, 经特征提取与降维处理后建立的多分类支持向量机分类器具有近90%的识别正确率, 所提出的实验方案有利于实现远距离信号的采集, 适用实际生产加工.     

基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法

利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法(BSMS).该方法首先对经过支持向量机分类的原始不平衡数据按照所处位置的不同划分为支持向量区(SV),多数类非支持向量区(MN...     

基于荧光光谱的苹果汁品种产地分类研究

苹果的品种对于苹果汁的质量是极其重要的,因此检测苹果汁的品种产地对于打击假冒伪劣产品,维护消费者的合法权益是十分有必要的。本文采集了云南和陕西两个区域的不同品种的苹果所榨的89份苹果汁的荧光光谱,其中62个样品作为建模集利用支持向量机进行了建模并进行交叉验证,识别准确率为100%。剩余的27个样品作为验证集对模型进行验证,识别准确率为96.3%。实验结果证明荧光光谱结合支持向量机技术是一种可靠的检测果汁品种产地的技术手段。     

1,3,5-均苯三羧酸根金属-有机多重框架结构配合物

综述了近年来1,3,5-均苯三羧酸(H3BTC)与金属配位形成金属配合物的研究进展。对1,3,5-均苯三羧酸根(BTC)作为桥基时的配位特点及其桥联多核配合物的合成方法和结构特点进行了简要介绍,并对今后BTC类超分子网络配合物应用与结构研究的发展方向进行了展望。