关键词： 茵陈蒿汤   高效液相色谱   指纹图谱   聚类分析   主成分分析   正交偏最小二乘法判别分析  

摘要： 目的:建立茵陈蒿汤高效液相(HPLC)指纹图谱并结合化学模式识别,对茵陈蒿汤整体质量控制进行评价。方法:采用超声纯甲醇浸泡法提取成分,“中药指纹图谱相似度评价系统”(2012版)对多批茵陈蒿汤药材进行共有峰指认。SPSS 20.0统计学软件进行聚类分析,SIMCA 14.0软件进行主成分分析和正交偏最小二乘法判别分析,筛选影响茵陈蒿汤质量的差异性成分。结果:11个有效成分可实现完全分离,RSD相对保留时间均<1.0%,相对峰面积均<2%,相似度0.90。聚类分析和主成分分析结果显示,8批茵陈蒿汤可聚为4类,S3聚为一类,S4聚为一类,S2、S5、S7聚为一类,S1、S6及S8聚为一类;正交偏最小二乘判别分析中芦荟大黄素、咖啡酸和绿原酸对区分产地的贡献较大。结论:HPLC指纹图谱法操作简便,结果准确,稳定性良好,重复性高,结合化学模式识别可用于茵陈蒿汤的质量控制。

关键词： 白茶   萎凋环境   风味品质   化学轮廓   模式识别  

摘要： 为实现基于萎凋环境(温度和湿度)的白茶加工品质目标控制,以茶鲜叶萎凋减重率达45%为环境调控节点,通过高温除湿[(30±2)℃,RH(35±5)%]或低温除湿[(20±2)℃,RH(55±5)%],研究了持续低温除湿(Low-Low)、持续高温除湿(High-High)、先高温除湿后低温除湿(High-Low)和先低温除湿后高温除湿(Low-High)4种不同控温除湿萎凋方式对福安大白茶、黄棪和黄观音等6个茶树品种鲜叶所制白茶感官品质和化学轮廓的影响。结果表明,白茶风味品质主要由鲜叶原料(茶树品种)的理化特性所决定。采用Low-Low萎凋处理的白茶滋味略淡、稍带青气;High-High和Low-High萎凋处理的同一茶树品种白茶的外形和汤色等较为相近,且Low-Low和High-Low萎凋加工的白茶亦具有较为类似的品质特征。各白茶样品的紫外和近红外光谱均有较为相似的吸收变化,并以近红外光谱可为供试茶样的模式识别提供更为丰富的化学信息;白茶样品中的没食子酸、表儿茶素没食子酸酯、没食子儿茶素、咖啡碱和可可碱含量在不同茶树品种间存在一定差异,但萎凋处理对已标定的儿茶素类和嘌呤碱均无显著性影响。基于紫外光谱,尤其是近红外光谱和生化组成(儿茶素类和嘌呤碱)的主成分分析可对白茶样品按鲜叶原料(茶树品种)进行较好的类群区分,但不同萎凋处理对其光谱和生化组成轮廓的影响则被茶鲜叶原料的品种特性所掩饰;采用多级主成分分析可有效呈现4种萎凋环境对不同茶树品种白茶样品近红外光谱和生化组成轮廓的影响趋势,且其对全部白茶样品的分类识别结果与呈现的风味品质感官特征较为一致。研究结果可为白茶风味品质工艺技术调控提供参考依据。

关键词： 表面粗糙度   电磁超声换能器   深度学习   卷积神经网络   图像识别  

摘要： 表面粗糙度直接决定着工件的性能和使用寿命,由于传统的基于光学或三维形貌的表面粗糙度检测方法存在对工件表面清洁状态及操作环境要求较高等问题,因此,该文提出一种基于深度学习的非接触式电磁超声表面粗糙度识别方法。首先通过建立不同表面粗糙度的电磁超声有限元仿真模型,研究了涡流密度和洛仑兹力对激励与接收信号的影响。然后利用所提出的卷积神经网络,对从电磁超声换能器检测得到的A扫描信号的时频系数图进行特征提取,输入至预训练的支持向量机分类器中完成表面粗糙度识别和预测。为了验证所提方法的有效性,对通过立铣工艺加工的表面粗糙度比较样块进行测试。实验结果表明,所提出的超声识别方法平均精度为98.83%,具有较高的预测精度与稳定性,解决了超声信号信噪比较低而导致信号特征识别困难的问题,同时减少了特征提取过程对于人工干预的依赖。

关键词： 间隙阶差   高斯映射聚类   法向量   模式识别  

摘要： 为满足工业复杂间隙阶差自动检测的需要,采用三维结构光扫描方式,以多种对缝间隙阶差类型为研究对象,提出了一种适用于不同间隙阶差类型的自动评定检测方法。对预处理后的点云数据,基于三角形顶点法矢估计理论,结合高斯映射聚类完成间隙阶差模式划分,提出根据法向夹角的模式点识别方法,建立间隙阶差求解模型。通过对标准块进行测量实验,验证了方法的可行性。实验表明:所述方法间隙精度为0.03 mm、阶差精度为0.02 mm,满足工业间隙阶差测量要求。

关键词： 牧草观测   嵌入式技术   并行计算   牧草覆盖度   株高   图像处理   模式识别  

摘要： 针对内蒙古自治区生态观测需求,特别是草地生态系统观测需求,选取牧草观测为研究内容,提出基于嵌入式技术和并行计算技术的实时远程可控可视的牧草观测自动化技术思路。采用特征像素图像识别方法,实现牧草覆盖度的自动测量、牧草的发育期图像自动识别。利用摄影测量技术结合图像处理技术获得像高转物高变换算法,实现层高与株高的自动测量。结合现代电子技术以及DSP技术、图像处理技术设计了牧草自动观测智能传感器,传感器在观测前端完成图像采集、处理与模式识别后,再将处理后的结果通过网络传向服务器端,可通过智能手机或PC访问服务器远程查看观测数据,实现牧草覆盖度、层(株)高以及牧草生长期的自动观测。测试结果表明,图像处理与实测覆盖度数值显著相关检验R>0.90,与实测株高数值显著相关检验R>0.85。相对于在后端PC系统进行图像处理,不但可以提高观测系统的数据运算处理速度,而且鲁棒性好,同时能够大大减轻数据传输压力,适合对体积、功耗、工作环境及稳定性要求极高的场合。

关键词： 机载火控雷达   模式识别   关联分类   CBA算法  

摘要： 对敌机载火控雷达工作模式的识别与分析,在威胁等级判别、干扰样式选择、电子战辅助决策支持等方面具有重要军事应用价值。因此,针对机载火控雷达工作模式与参数复杂繁多、自动识别准确率不高等问题,提出了一种基于关联分类CBA算法的判定方法,并应用k-折交叉验证法进行验证。该方法从已建立的非协作雷达信号特征库中选择训练样本,基于扫描特征和信号样式应用关联分类CBA算法,即采用迭代方法挖掘特征中的频繁项集,并在此基础上启发式地构建分类器。以机载火控雷达4种空空工作模式为例进行了仿真实验,结果表明:该识别方法对不同的工作状态具有较高的识别准确率。

关键词： 模式识别   电动汽车   电池结构   故障诊断   特征向量   判别函数  

摘要： 针对电动汽车电池故障诊断精准性差,诊断结果的FDR值较高问题,提出基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断方法,分析根据电动汽车的电池组成结构,明确电池组工作原理,采用LMD方法提取出电池运行信息内特征向量,将采集得到的特征向量汇总建立识别特征样本库,结合模式识别技术中的贝叶斯算法构建故障自动诊断模型,通过阈值对比确定电池故障具体发生位置,实现基于模式识别的电动汽车电池故障自动诊断。

关键词： “贵长”猕猴桃   成熟度   高光谱成像   模式识别   无损检测  

摘要： 为实现“贵长”猕猴桃成熟度的快速无损检测,提出高光谱成像结合模式识别建立识别模型的检测方法。首先利用可见/近红外(390~1030 nm)高光谱成像系统采集不同成熟阶段猕猴桃样本的高光谱图像,并获取整个样本区域的光谱反射率。然后对比3种光谱预处理方法:二阶导数、标准正态变换以及多元散射校正对原始光谱的预处理效果。最后分析偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和简化的K最近邻(SKNN)模式识别方法对猕猴桃成熟度的识别性能。结果表明:相对于标准正态变换和多元散射校正两种光谱预处理方法,二阶导数预处理方法对原始光谱的预处理效果相对较好。另外,PLS-DA识别模型对猕猴桃成熟度的识别性能要优于SKNN识别模型,其正确识别率达到100%。表明采用高光谱成像技术结合模式识别方法判别“贵长”猕猴桃成熟度是可行的。

关键词： 变电站   谐振   模式识别   控制电缆   路径定位  

摘要： 以电磁法[1]为理论基础,采用中高频信号谐振与模式识别相结合的方法,基于ARM与FPGA开发平台研发了包括发射机和接收机的二次控制电缆识路仪,为变电站二次控制电缆路径的检测提供了一种安全有效、运行稳定的方法。装置应用于变电站设备改造、日常运维管理等工作中,能够最大限度地避免因无法快速准确确定电缆路径而造成的损失,可提高变电站检修试验安全系数。

关键词： 模式识别   工程认证   教学改革  

摘要： 针对目前模式识别课程教学中存在的一系列问题,围绕工程教育的核心理念,从课程内容体系、实验训练环节、考核评价方式、课件展示、教学方法等多方面介绍课程教学改革实践,提出切实可行的改革方案,最后说明教学改革效果。