关键词： 鼻敏水   HPLC指纹图谱   化学模式识别   含量测定   质量控制  

摘要： 目的：建立鼻敏水（BM）的高效液相指纹图谱和含量测定方法，并对指纹图谱数据进行化学模式识别分析。方法：采用高效液相色谱法测定10批BM样品，利用相似度评价软件建立其共有特征图谱，将共有峰与处方药味相关联，并指认部分共有峰；以各共有峰峰面积为原始数据，采用SPSS软件做聚类分析（HCA）,SIMCA软件做主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA），以变量投影重要性分析值（VIP）大于1筛选质量差异物；建立HPLC法同时测定BM中绿原酸、丹皮酚、木兰花碱、芍药苷含量。结果：BM指纹图谱共标定16个共有峰，10批样品色谱图相似度在0.972～0.999之间，对各共有峰进行药材归属，并指认出峰4（木兰花碱）、峰6（绿原酸）、峰14（丹皮酚）。HCA和PCA结果均显示10批样品（B1～B10）可分为2大类，B3～B5、B7、B8为一类，其余为一类。OPLS-DA筛选得到BM的质量差异物共5个，VIP从大到小依次为峰14（丹皮酚）、峰6（绿原酸）、峰13、峰1、峰3。10批样品中绿原酸、丹皮酚、木兰花碱、芍药苷4种成分的含量分别为28.87～50.77,50.20～110.25,21.06～46.87,97.13～146.98μg·mL-1。结论：所建立的HPLC指纹图谱和含量测定方法能较全面的反映产品质量信息，方法操作简便快捷、重复性好，可为BM的质量控制和评价提供参考。

关键词： 鲜铁皮石斛   HPLC法   指纹图谱   含量测定   化学模式识别  

摘要： 目的:建立不同产地鲜铁皮石斛的指纹图谱及成分含量测定方法,结合化学模式识别法对鲜铁皮石斛进行质量评价。方法:采用HPLC法建立鲜铁皮石斛指纹图谱,并对指标成分进行含量测定。通过相似度评价、聚类分析、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)综合评价不同产地鲜铁皮石斛的差异。结果:10批鲜铁皮石斛指纹图谱共匹配12个共有峰,共指认出6个成分,包括维采宁-2、夏佛塔苷、异夏佛塔苷、芦丁、三色堇黄苷、柚皮素;其与对照图谱的相似度均在0.970以上,聚类分析与OPLS-DA结果显示各产地样品的部分化学成分差异明显。结论:所建立的HPLC指纹图谱和多指标成分定量方法可客观、有效地确定不同产地鲜铁皮石斛中差异成分,为鲜铁皮石斛质量控制及评价等研究提供参考。

关键词： 模式识别   相位敏感光时域反射计   变分模态分解   递归图   改进EfficientNet-B0  

摘要： 【目的】相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)因其高灵敏度，被广泛应用于大型工程的安全监测。然而，传感光纤通常暴露在外部环境中，易受噪声干扰，导致系统产生误报。针对这一问题，提出了一种基于变分模态分解(VMD)、递归图（RP）和改进EfficientNet-B0的φ-OTDR振动事件识别方法，降低了环境噪声及相似特征的干扰，提高了振动事件识别的准确率。【方法】首先，文章利用VMD 将φ-OTDR信号分解为多个模态，剔除噪声主导的模态以重构降噪信号；然后，采用RP对降噪信号进行编码，生成二维图像数据集；最后，引入多头注意力机制对轻量级模型EfficientNet-B0进行改进，以实现六类振动事件的识别分类。【结果】实验结果显示，该方法对噪声、挖掘、树枝划、石头划、石头敲击、货车经过事件的识别准确率分别为94.78%，99.23%，96.03%，94.81%，96，82%，99.81%，平均识别准确率高达97.19%。【结论】与CNN、ResNet及EfficientNet-B0相比，改进后的EfficientNet-B0模型的准确率最高且收敛最快，验证了该方法的有效性和可行性。

关键词： 复方雪参胶囊   HPLC指纹图谱   含量测定   化学模式   质量评价  

摘要： 目的:采用HPLC建立复方雪参胶囊指纹图谱及多成分的含量测定方法,为其质量标准建立提供依据。方法:采用Alltima C18(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱;以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相,梯度洗脱;流速、柱温、检测波长分别为1.0 mL/min、37℃、242 nm。采用HPLC法对10批复方雪参胶囊进行检测,通过指纹图谱和含量测定的方式对该药进行质量评价。结果:建立的复方雪参胶囊指纹谱图得到了14个共有峰,通过将其与对照品的色谱图进行对比,确定了其中咖啡酸、淫羊藿苷、淫羊藿定A、大黄酚、刺桐碱、槲皮素、新妇苷7个成分,上述7个成分的线性范围分别为0.0931～139.65μg/mL、0.836～83.60μg/mL、1.006～100.60μg/mL、0.504～50.40μg/mL、0.673～67.30μg/mL、0.185～18.50μg/mL、0.166～16.60μg/mL,r>0.9990,平均加样回收率为99.44%～102.18%,RSD为0.60%～1.28%。结论:该研究建立的方法简便易行、重复性好,可为复方雪参胶囊质量评价提供依据。

关键词： 小儿清咽颗粒   高效液相色谱   指纹图谱   化学模式识别   含量测定  

摘要： 目的建立小儿清咽颗粒的HPLC指纹图谱,结合化学模式识别开展多组分含量测定。方法采用XR-C_(18)反相色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm);以乙腈-0.1%磷酸水溶液为流动相梯度洗脱;可变波长检测,流速1.0 mL·min^(-1),柱温35℃,进样量10μL。通过中药指纹图谱相似度评价系统(2012版)建立10批小儿清咽颗粒的HPLC指纹图谱,计算相似度并开展共有峰的化合物指认和药材归属。采用SPSS 20.0和SMICA 14.1软件开展聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA),推测质量差异性成分的同时开展多组分的含量测定。结果指纹图谱共标记16个共有峰,确认9个化学成分,分别为没食子酸(峰1)、咖啡酸(峰4)、连翘酯苷I(峰5)、连翘酯苷A(峰6)、菊苣酸(峰7)、连翘苷(峰9)、牛蒡苷(峰S)、哈巴俄苷(峰11)和牛蒡苷元(峰15),归属于处方中的牡丹皮、蒲公英、连翘、玄参和牛蒡子;10批样品的相似度均大于0.90。CA和PCA的结果将10批样品分为2类,OPLS-DA推测了4个影响药品质量差异性的成分。含量测定结果显示,上述9个成分的质量分数分别为0.094~0.232、0.024~0.062、0.207~0.842、0.439~1.913、0.039~0.131、0.162~0.467、1.121~2.251、0.028~0.073、0.117~0.224 mg·g^(-1)。结论结合化学模式识别分析建立的小儿清咽颗粒HPLC指纹图谱和多组分含量测定方法可为本品的质量评价提供科学依据。

关键词： 模式识别   区域边界分割   高分辨率网络   全钢子午线轮胎   直方图均衡化   边界优化  

摘要： 针对全钢子午线轮胎中纹理复杂、结构多变的钢丝圈区域边界分割困难的问题,提出一种基于高分辨率网络的轮胎钢丝圈区域边界分割方法;根据垂直投影曲线信息实现轮胎X射线衍射图像各区域的划分;利用直方图均衡化提高图像的明暗对比度,增强纹理信息;根据高分辨率网络输出的热图,基于自适应阈值方法进行边界分析,通过计算热图不同区域的阈值得到对应的二值图,统计热图中边界区域面积并筛除过小的部分,根据剩余区域重构热图并利用边界上下文信息填补被筛除的位置,从而得到整体边界分布均匀、精细的热图;在自建数据集上测试所提出方法的检测性能,通过消融实验探讨所提出的方法及其优化模块对最终边界分割结果的影响,并将所提出的方法与2种常用方法进行定量和定性对比。结果表明,钢丝圈区域的包布、反包边界分割准确率分别达到98.94%、97.23%,相对于2种常用方法,所提出的方法具有较强的稳健性和适用性。

关键词： 叉联问题   模式识别   模式整合   认知模型   知识表征  

摘要： 叉联问题是指属于多个类族的问题的复合,依赖多个作为知识的数学模式共同解决,其模式识别过程分为刺激审查、模式整合和模式评价3个阶段.研究旨在探索模式整合过程的心理机制,通过对3名高中教师和3名高中生出声思维的质性分析,以及分别对100名和91名高中生的两项问卷测试的量化检验,发现了解题者同时存在自下而上和自上而下的双向加工、分别存在因果形式或并列形式的两种模式整合规律,并基于知识表征理论作出了更深层次的解释.从而在理论方面完善了叉联问题模式识别过程的认知模型,在实践方面给出了叉联问题模式识别策略的教学启示.

关键词： 局部放电   模式识别   噪声分离   在线监测  

摘要： 发电机局部放电在线监测技术是掌握运行时定子绝缘状况的重要手段。在线监测的难点在于如何有效地获取真正的定子绝缘产生的局部放电,最大限度地降低和抑制定子外部设备在机组运行时产生的干扰和噪声,特介绍鲁地拉公司在升级发电机局部放电在线监测技术过程中的应用经验。实施中,依据国家能源局2023年25项反措技术指导意见,遵循模式分析和噪声分离两大设计要求,详细调研和了解了市场上众多产品和技术,最终选择了GuardII Prime系统,优化和改进了安装方案。通过对改造后实际应用数据进行分析,表明GuardII Prime系统符合模式分析和噪声分离技术要求,可真实反映定子绝缘放电状况,可为生产运行和检修提供技术支撑和指导,也可为其他水电厂改造提供借鉴经验。

关键词： 龙葵   高效液相色谱法   指纹图谱   化学模式识别   质量评价  

摘要： 目的建立评价龙葵质量的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱和化学模式识别方法。方法色谱柱为Waters C18柱(150 mm×4.6 mm,5μm),流动相为乙腈-0.3%磷酸溶液(梯度洗脱),流速为1.0 mL/min,检测波长为205 nm,柱温为26℃,进样量为10μL。建立13批样品的HPLC叠加指纹图谱,采用中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2004A版)进行相似度评价,确定并指认共有峰,同时测定指认成分的含量。通过层次聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)对不同批次样品进行聚类。结果13批样品共标定了9个共有峰,相似度为0.701~0.984;指认出2个成分,分别为澳洲茄碱(6号峰)和澳洲茄边碱(7号峰),其质量浓度均在3.9~500.0μg/mL范围内与峰面积线性关系良好(R^(2)≥0.9950,n=5)。越南产少花龙葵中澳洲茄碱含量(895.57 mg/kg)远高于国内含量最高的广西南宁产少花龙葵(68.05 mg/kg),但越南产少花龙葵中澳洲茄边碱含量(68.05 mg/kg)仅为广西南宁产少花龙葵(867.42 mg/kg)的7.85%。HCA,PCA,OPLS-DA结果显示,13批龙葵药材按基原被分为2类,1类为龙葵,另1类为少花龙葵。结论该方法操作简单、结果准确,能快速、科学、准确地评价龙葵的质量。

关键词： 自闭症   脑连接性   特征优化   模式识别  

摘要： 自闭症谱系障碍是一组复杂的神经系统疾病,通常出现在幼儿期,目前,自闭症儿童的诊断主要依赖于行为观察和诊断量表,然而由于儿童的某些行为症状可能不明显,诊断结果往往存在一定的主观性。为了提高自闭症儿童早期诊断辨识的准确性,本文提出一种基于时-频-空三域特征以及改进快速相关滤波算法的诊断方法。首先利用脑电信号中时-频-空特征之间的互补性全面分析脑功能网络。其次,采用改进快速相关滤波算法进行特征优化,筛选出相关但非冗余的特征,最后采用BP-Adaboost分类器辨识诊断。通过实验对比分析发现,该模型效果较为优异,BP-Adaboost分类器具有较高的辨识精度,平均诊断准确率达到98.72%,该模型可用作辅助神经科医生诊断自闭症的辅助工具。