关键词： 模式识别   虚拟仿真实验平台   Matlab   教学改革  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,虚拟仿真实验平台在教育领域的重要性日益凸显。本文聚焦模式识别课程教学,鉴于其理论与实践紧密结合特性及传统教学局限,提出利用Matlab构建虚拟仿真实验平台。Matlab具有强大数值计算、丰富工具箱函数库及便捷可视化功能,为平台提供坚实技术基础。平台采用分层架构,涵盖用户界面层、功能模块层与数据管理层。功能模块层包含数据准备预处理、特征提取、模型训练评估等核心功能,借助Matlab可实现多样算法与操作。数据管理层保障数据高效存储等多方面管理。平台交互性良好,学生能实时调整参数观察结果。平台为学生提供沉浸式、交互式学习环境,提升教学效果与学生实践能力,推动教学改革创新,同时也为相关课程的教学改革提供有益的参考。

关键词： 传统村落空间结构   垂直分异   遥感影像识别   “三生空间”   湘西州  

摘要： [目的]从区域尺度和垂直角度探究传统村落空间结构,识别其特征和模式,为传统村落空间结构的研究提供新视角,以期促进传统村落空间协调和优化、推动村落人居环境改善。[方法]以湘西州178个传统村落为样本,引入“三生空间”理论,利用遥感影像解译方法,探讨传统村落生产、生活、生态空间结构的垂直特征、模式及影响因素。[结果](1)湘西州传统村落总体呈现出“生态空间—生产空间—生活空间”的垂直结构特征。(2)空间结构垂直分异规律显著,可细分为6种基本模式。(3)空间结构分异影响因素中,自然条件是空间结构形成的基础、人文因素是关键支撑、经济发展是空间结构形成的重要推手。[结论]湘西州传统村落空间结构垂直特征分异明显,是自然条件、人文和经济因素共同作用的结果,未来以此为基础可进一步开展定量、动态研究,同时针对不同模式下的村落韧性和可持续发展能力进行分析和探讨。

关键词： 局部放电   模式识别   MATLAB   K-means算法  

摘要： 局部放电是电力设备中一种常见的故障现象,其及早识别对设备的维护和电力系统的稳定运行至关重要。据此提出了用MATLAB作为强大工具的应用,以解决局部放电模式识别中的技术问题。MATLAB提供了丰富的特征提取工具局部放电特高频图谱一共能识别4种类型的放电,图谱特征存在比较大的差异。通过图像还原成点阵,用K-means算法进行聚类,得到4种类型的放电图像,根据点阵的分布特征进行放电模式的分类。实验结果表明:利用MATLAB可以通过信号处理、特征提取和分类方法的应用,可以提高模式识别的准确性和可靠性。

关键词： 截长补短   线段关系   初中数学  

摘要： “截长补短”法是解决线段之间数量关系问题的一种有效方法.通过作辅助线将较长的线段截短,或将较短的线段补足,使问题中所求数量关系的两个相关线段长度趋于一致,容易构造全等三角形,从而快速找到解题的突破口.本文通过一道例题展现“截长补短”法解决线段间数量关系问题的具体思路.

关键词： 骨疏宁片   HPLC指纹图谱   化学模式识别   质量评价  

摘要： 目的:建立骨疏宁片指纹图谱检测方法,为骨疏宁片质量评价提供依据。方法:采用Shim-pack VP ODS-C 8色谱柱,流动相为0.1%磷酸-乙腈,进行梯度洗脱,流速为1.0 mL/min,检测波长为270 nm。对骨疏宁片的HPLC图谱使用中药色谱指纹图谱相似度评价系统分析,计算其相似度,并进行聚类分析、主成分分析、偏最小二乘判别分析。结果:23批骨疏宁片有11个共有峰,其相似度均在0.97以上,聚类分析、主成分分析、偏最小二乘法显示23批骨疏宁片共分为两类,VIP值分析显示1、2、5、11号峰可能是骨疏宁片主要标志物。结论:所建立的骨疏宁片HPLC指纹图谱检测方法快速、简便,能够反映骨疏宁片主要化学成分信息,为提高其质量控制标准和研究方法提供了科学依据。

关键词： 森登-4   定性分析   定量分析   化学模式识别分析   含量测定   质量评价   差异性成分  

摘要： 目的基于定性、定量及化学模式识别分析对蒙药森登-4进行质量评价,以期为其质量控制提供参考。方法采用高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(HPLC-Q-Exactive-MS)技术对森登-4中化学成分进行定性分析;采用高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)技术定量分析15批森登-4样品(S1~S15)中16个成分(没食子酸甲酯、没食子酸乙酯、表儿茶素、二氢杨梅素、京尼平-1-O-β-D-龙胆双糖苷、咖啡酸、儿茶素、柯里拉京、去乙酰车叶草苷酸甲酯、芦丁、栀子苷、木犀草素、杨梅素、槲皮素、阿魏酸、川楝素)的含量;对15批样品进行聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘-判别分析,并以变量重要性投影(VIP)值大于1为标准筛选差异性成分。结果在森登-4中共鉴定出73个化学成分,包括20个黄酮类、16个鞣质类、14个有机酸类成分等。定量分析结果显示,上述16个成分的含量分别为3.683~7.730、2.391~6.952、2275.538~4377.491、2699.188~3537.924、858.266~1377.393、3.366~11.003、140.624~315.683、414.629~978.334、285.501~1510.457、27.799~48.325、3625.415~6309.563、0.506~0.656、442.337~649.283、47.093~59.736、12.942~15.822、127.738~326.649μg/g。聚类分析和主成分分析结果显示,15批森登-4样品可聚为2类:S1~S3、S5~S6、S9~S10、S13样品聚为一类,S4、S7~S8、S11~S12、S14~S15样品聚为另一类;表儿茶素、京尼平-1-O-β-D-龙胆双糖苷、去乙酰车叶草苷酸甲酯、栀子苷的VIP值大于1。结论本研究采用HPLC-Q-Exactive-MS和HPLC-MS/MS技术对森登-4进行了定性、定量分析,并结合化学模式识别分析筛选出了栀子苷、表儿茶素、去乙酰车叶草苷酸甲酯、京尼平-1-O-β-D-龙胆双糖苷4个差异性成分。

关键词： 暂态稳定   主导失稳模式   关键曲线选取   多随机卷积核变换   集成学习  

摘要： 电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱动DIM识别方法。首先,提出基于K-means聚类和多随机卷积核变换的DIM高精度智能识别基础模型,利用K-means自适应选取关键暂态曲线,基于多随机卷积核变换表征暂态曲线斜率、失稳持续时间等重要DIM判断特征,从而适应拓扑变化并高效提取暂态曲线时序特征。其次,针对单个基础模型输出不确定性、可信度不足问题,提出基于Bagging集成学习和误差-分歧分解理论的DIM智能识别框架,自适应最优选择多个基础模型共同决策,提高结果的稳定性和可信性。最后,在中国电力科学研究院有限公司36节点系统及其修改系统、某实际电网8897节点系统上的算例分析表明,所提方法可在保证较高DIM识别精度的情况下适应拓扑变化,验证了方法的有效性。

关键词： LLC谐振变换器   时域分析   同步整流   模式识别  

摘要： LLC谐振变换器因其高效率、高功率密度和宽范围电压输出的优点,常应用于电动汽车充电装置中。为了进一步提高效率,该变换器的二次侧采用同步整流技术。因传统的同步整流方案受到了一系列限制,包括电流互感器成本高、高压检测困难、工作范围窄、计算负担重或准确度不高等问题。为解决这些问题,提出一种无高频采样的LLC谐振变换器同步整流方案。该方案基于简化的时域分析,在线识别LLC谐振变换器的不同工作模式并实时计算同步整流管的导通或延迟导通占空比。仿真结果表明,所提方法可在全频率范围与各种负载工况下实现同步整流管的精确驱动,且与其他基于模型的无高频采样驱动方案相比,该方案更为精确。最后,通过构建一台6.6 kW的实验样机,验证了该方案的稳态精确性和动态可靠性。

关键词： 孤独症谱系障碍   多模态磁共振   大脑功能和结构   辅助诊断   亚型分类  

摘要： 孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)是一组高度复杂的神经发育障碍。ASD患病率日趋升高、异质性强、会造成终生影响,但其神经病理机制仍不清楚。磁共振多模态脑影像为揭示ASD的影像学脑机制提供了新的手段。基于单模态磁共振脑影像的研究已经发现了ASD在大脑结构、功能及脑网络层面都表现出了广泛的异常,其异常区域包括了杏仁核、梭状回、眶额皮层、内侧前额叶、前扣带、颞顶联合区以及脑岛等,这些脑区大多都涉及到了“社会脑”网络。虽然图像级融合、特征级融合、决策级融合的多模态脑影像分析框架在揭示被试神经机制过程中提供了多维度、多层级的信息,但是基于多模态磁共振脑影像融合的ASD研究还处于起步阶段。基于磁共振脑影像的ASD辅助诊断及亚型划分有望为临床诊疗提供客观依据。未来的研究可以构建一个融合多模态脑影像的分析框架,结合大脑功能、结构以及网络等多维度信息,全面刻画ASD发生发展规律,揭示其非典型神经发育机制。除此之外,未来的研究需要深入挖掘ASD“社会脑”网络异常机制,探索ASD社交障碍环路,寻找潜在精准神经调控靶点,助力临床实现ASD精准诊疗。

关键词： 厌氧膜生物反应器   PBAT废水   负荷冲击   MACD算法   诊断识别  

摘要： 高浓度、有毒和酸性的聚己二酸/对苯二甲酸丁二醇酯(PBAT)废水负荷冲击使得传统厌氧处理工艺面临挑战。厌氧膜生物反应器(AnMBR)具有良好的抗负荷冲击能力,但是PBAT废水负荷冲击模式识别尚未建立。基于气液两相参数的指数平滑异同移动平均(MACD)算法,遴选挥发性脂肪酸(VFA)、碱度、氢浓度、甲烷、跨膜压差(TMP)等为模式识别诊断指标,建立AnMBR的在线智能诊断系统。研究结果表明MACD算法增强了AnMBR状态参数的模式识别能力,可滤除状态参数的不规则噪声波动。选取膜污染速率(dTMP/dt)=1作为诊断阈值,通过对膜污染速率和MACD指标正/负符号特征进行组合,实现对冲击类型的快速、准确诊断,建立了多MACD指标响应综合诊断数据库映射反应器系统状态,进一步加强了PBAT废水厌氧处理的稳定运行。