古董瓷器鉴别新技术在澳问世

如今,要想在跳蚤市场里淘到古董瓷器决不是件容易的事情,古玩藏品真假赝品鱼目混珠,困扰着许多古董收藏爱好者.最近,澳大利亚科学家表示,他们的研究成果可避免此类情况的再次发生.     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA, FLDA和KNN算法的模型鉴别准确...     

一种有效的RGPO干扰鉴别算法及性能分析

本文研究目标跟踪时的距离门后拖(RGPO)干扰鉴别问题,分析了现有χ²检验算法的不足,在χ²检验算法的基础上,提出了一种采用信号似然比预处理和移位寄存器后处理相结合的鉴别算法,称之为Chi+SLR+register算法.该算法在最佳寄存器长度下,能使误判概率最小.在相当宽的寄存器长度范围内,该算法都有很好的鉴别性能.此外,该算法在有SOJ干扰时,也能保持高的鉴别率,因而是一种更有效的RGPO干扰鉴别算法.     

基于UMAP辅助的模糊C聚类方法进行太赫兹光谱识别

太赫兹(THz)具有低能性、瞬态性、波谱分析能力强的优点,在物质鉴别方面具有广阔的应用前景。现有的基于THz的物质鉴别方法,虽然取得了一定的效果,但是存在容易陷入局部最优的问题,从而导致识别精度不高。均匀流形逼近与投影(UMAP)作为一种非线性降维方法,其假设数据均匀分布在黎曼流形上,可以对具有模糊拓扑结构的流形进行建模。UMAP降维的过程是通过最小化两个拓扑表示之间的交叉熵,从而实现低维空间中数据表示的布局优化。传统的模糊C聚类方法(FCM)在聚类时,初始聚类中心往往随机给定,当初始聚类中心选择不恰当时,容易导致错误的聚类。为此,提出一种基于UMAP辅助的模糊C聚类算法,首先运用UMAP对输入的THz样本矩阵进行降维;再根据类与类之间距离最大化的原则,选择合适的初始聚类中心;最后利用模糊C均值聚类的方法进行聚类。所提出的方法不仅能够解决聚类过程中类与类之间过度拥挤的现象,而且能够反映出类别间的距离信息以便于给样本选择合适的初始聚类中心。为了验证提出的聚类方法的可靠性,运用太赫兹时域光谱技术对鲁棉研28、鲁棉研29、鲁棉研36、中棉28四种不同类型的转基因棉花种子进行了探测,利用基于U...     

ATM网络信息安全技术

本文描述ATM网络中的信息安全、可能受到的威胁、安全结构和端系统之间的鉴别技术。     

一种基于变化检测技术的SAR图像舰船目标鉴别方法

该文引入变化检测思想,利用SAR图像中海杂波和目标之间的灰度差异,通过对潜在舰船目标切片的目标像素和背景像素进行分离,计算目标像素聚集度(TPAM)特征,实现对高亮像素在图像切片中聚集程度的定量评估,从而鉴别目标切片中是否包含有舰船目标,有效去除杂波虚警。首先,基于感兴趣区域(ROI)切片中心为目标像素及四周为海杂波的合理假设,构建似然比变化检测量获取差异图像;然后,利用KSW熵阈值选择方法实现差异图像中目标像素和海杂波像素的自动分离,生成二值图像;最后,利用切片中心像素为种子点,对二值图像进行区域生长,计算目标像素聚集度特征,并判断目标切片是否包含舰船目标。基于RADARSAT-1 SAR实测数据的实验结果表明,该文方法得到的目标像素聚集度特征计算简单、稳健性好、可区分度高,具有良好的鉴别性能,能够去除大部分海杂波干扰产生的虚警,有效地降低目标检测虚警率。     

基于三角靶标的目标传递概率函数确定方法

目标传递概率函数是连接成像系统实验室度量性能与现场性能的桥梁.依据三角形方向鉴别阈值（TOD）性能度量思想,针对典型试验环境,.统计了不同距离处目标红外图像的识别概率;以三角形靶标的视觉锐度为基准,设计了无缝三角形网格划分算法,对典型识别概率的实测红外目标图像进行了等效三角形划分,确定了目标对应的等效三角形数目;然后,利用Weibull视觉心理测量函数拟合目标等效三角形样条数目与对应的识别概率数据,首次建立了基于三角形靶标的目标传递概率函数,为利用TOD曲线进行现场性能预测奠定了基础.     

基于小波变换和不变矩的脱机签名鉴别

在以前研究的基础上，本文针对脱机中文签名的特点，提出利用小波变换及特征不变矩相结合的方案进行鉴别。与通常的小波变换提取细节信息不同，本文提取的是近似信息，反映了签名灰度图像灰度分布的走势。另外再结合利用伪Zemike不变矩计算的静态特征与在高密区域(HDR)基础上计算的其他动态特征。组成17维特征向量，构建脱机签名鉴别系统，并利用290个签名进行实验，实验结果表明FAR(错误接受率)和FRR(错误拒绝率)可分别达到7．83％、6．88％。     

结合小波压缩和APTLD的三维荧光光谱技术在掺伪麻油鉴别中的应用

将三维荧光光谱技术、小波压缩和交替惩罚三线性分解算法(APTLD)结合,提出了一种鉴别掺伪芝麻油的新方法。利用荧光光谱仪测量纯芝麻油及掺伪芝麻油样本的三维荧光光谱,通过激发校正和发射校正消除仪器带来的误差,得到样本的真实三维荧光光谱数据;利用小波压缩对处理后的真实数据进行压缩,以减少冗余信息,其中压缩分数和数据恢复分数分别大于94.00%和98.00%;利用APTLD算法对压缩后的数据进行定性及定量分析,得到的回收率为97.0%～99.8%,预测方均根误差不大于0.120。研究结果表明,所提方法能够准确鉴别纯芝麻油及掺伪芝麻油样本,并对其组分含量进行预测。     

一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。