不同校正策略预测性能的比较——生物样本中6-巯基嘌呤的表面增强拉曼光谱定量分析

比较了单变量比率校正方法、偏最小二乘回归法、基于各种预处理方法的偏最小二乘回归法,以及波谱形变定量分析理论对生物基质(血浆和尿液)中6-巯基嘌呤(6-MP)的表面增强拉曼光谱(SERS)数据的定量分析结果。研究表明,只有波谱形变定量分析理论能够对加标血浆和尿液样本中6-MP的SERS光谱数据进行准确的定量分析,其预测结果的平均相对误差小于7%,回收率在93.6%～107.4%,检出限约为6.0 nmol/L。SERS光谱技术结合波谱形变定量分析理论有望成为一种适用复杂生物样本中6-MP定量分析的替代方法。     

基于样本的等距特征映射的行为分析方法

针对运动捕捉数据分析和应用的效率要求,提出了一种基于样本-Isomap的行为分析方法.通过计算运动数据中样本帧的距离矩阵得到样本嵌入空间的特征向量,用其近似表示嵌入空间的特征向量,然后在该空间上计算非样本帧的投影,得到非样本帧的近似流形嵌入.结果表明当样本帧的选取比例在10%时可以近似得到整个运动数据的低维流形嵌入,且处理效率比原方法提高10倍以上.应用该算法对高维运动捕捉数据进行降维,能够提高运动捕捉数据分析和应用的效率.     

犯罪现场中土壤物证的采集与应用

物证鉴定需要比较物证与相应比对样本之间的相似性,进而判断物证与比对样本有无共同的来源。因此,检材及比对样本的采集与物证鉴定有着同样重要的意义。土壤物证是由多种物质组成的一个非均质、多相、分散、多空的系统。通过对现场土壤的分析检验,可以查找犯罪现场,判断出其出自区域或来源,提供很多有关受害者及犯罪嫌疑人的信息。土壤物证按其存在的状态可分为承载着形象痕迹的泥土物证,室内现场的灰尘形象痕迹,嫌疑交通工具、纺织品上泥土物证,室外尸体现场的泥土物证,实践中可根据它们各自的特点进行采集与应用。     

神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法研究

神经网络室内定位算法的定位精度取决于训练样本的数量和样本对数据特征的表征性,针对样本采集工作量大的问题,本文提出了一种多点多映射概率样本的增强方法.该方法首先根据无线信号的传播特性以及空间相关性,利用少量实测点数据,快速构建多点反应环境影响的特征,然后利用概率法生成表征无线信号波动的多映射正态分布样本数据.实验结果表明...     

Determination of Pesticide Ethion by Linear Sweep Stripping Voltammetry

IntroductionOrganophosphorus pesticides( OPPs) are widelyused in agriculture as insecticides, but they are foundto contaminate agricultural products such as fruits andvegetables to variable extents. Because of their toxicproperties[1,2]and the potential r…     

基于变分模态分解和神经网络的风速组合预测

风速预测在风能开发和利用中起着关键作用,然而风速序列往往存在强波动性和非平稳性的特征。为了提高风速预测的精度,文章提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列;其次计算各子序列的样本熵(sample entropy, SE)以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,对复杂度较高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行预测;最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京测风塔实测样本进行建模预测,验证所提出预测模型的可行性,并与6种不同风速预测组合模型开展对比分析,证明所提出的预测模型具有更好的鲁棒性和预测精度。     

尾矿坝振动实验数据样本容量的优化研究

针对铀尾矿坝振动实验逸出氡累积浓度数据样本容量设计的主观性,本文基于偏向角绝对值均值递减还原逸出氡累积浓度曲线,采用随机起点等距抽样方法,得到不同样本容量的数据子集;通过曲线拟合和样本决定系数度量不同子集对还原实验数据集的代表能力。在保障实验研究精度条件下,得到使实验成本较优的最小样本容量,实验结果表明在样本决定系数大于0.98时,优化后样本容量为实验数据样本容量的10%以下。     

记录值样本下具有“浴盆”型失效率寿命分布的最优置信集估计

本文针对具有一种具有“浴盆”型失效率曲线的寿命分布,在记录值样本下研究模型参数的置信集估计问题.通过构造枢轴量,首先建立了模型参数的精确置信区间和置信域.进一步,在给定显著性水平下,利用拉格朗日乘子法,构造了模型参数的最优置信区间和最优置信域估计.最后,通过算例分析研究了结果的优良性.     

基于样本库的人脸图像处理方法

本文给出了一种基于样本库的人脸图像超分辨率方法,这一方法结合了人脸图像全局相似性和局部特征相似性的约束.局部结构的相似性将超分辨率解约束到人脸局部结构空间,不同尺度上的局部相似性指导搜索最优解,然后将局部结构重建的人脸图像投影到由人脸图像确定的特征人脸空间.实验结果表明该算法得到的人脸具有很好的准确性和视觉效果.     

基于多模块关系网络的2D足迹分类

由于足迹数据的样本量有限,类间差小、类内距大,一般方法难以获取有效的足迹特征表示,导致足迹分类准确度不高.针对双模态2D足迹分类问题,文中提出一种基于小样本学习的多模块网络算法(MulRN),该算法在嵌入单元与关系单元使用了多个模块来提高网络的特征提取能力与特征度量能力,使用具有多分支结构的Inception模块与MR...