关键词： 模式识别   连续手势   GMM-HMMs   Viterbi回溯   表面肌电信号  

摘要： 针对基于表面肌电信号(sEMG)的连续手势识别任务中，存在实时性较差和预测能力不足的问题，提出一种基于GMM-HMMs和Viterbi回溯的连续手势动作识别方法.采用滑动窗口对8通道肌电信号进行分窗，通过GMM-HMMs（高斯混合-隐马尔可夫模型）建立手势的空闲、上升、稳定和下降4个动作状态，提出改进的Viterbi滑动窗口边缘化策略，建立滑动窗口长期约束，实现连续手势动作状态预测.最终引入最大似然法动态阈值模型以区分手势类别.在由8位实验者完成的包含4种手势的12个连续双手势动作任务中，该方法的平均识别率为98.1%，预测时间为71ms，明显优于LSTM模型(94.2%，309ms)和GRU模型(93.8%，300ms).

关键词： 野生地黄   土壤   矿物元素   ICP-MS   多元统计分析  

摘要： 为了分析野生地黄主要产区土壤中矿物元素含量分布特征，本研究采用微波消解-电感耦合等离子体质谱分析法（inductively coupled plasma-mass spectrometry，ICP-MS）对野生地黄产区土壤中矿物元素含量进行测定，结合层次聚类分析（hierarchical cluster analysis，HCA）、主成分分析（principal component analysis，PCA）、相关性分析（correlation analysis，CA）等多元统计学方法对测定结果进行分析。结果表明35批野生地黄产区土壤中共检测出19种矿物元素，其中常量元素K含量最高，微量元素Fe、Al、Ti的含量较高；PCA和HCA分析表明，河南与其他产地野生地黄产区土壤中矿物元素特征存在差异，各自聚为一类，其中Ti、Al、Mn、B、As、Mo、Cd、Sn元素含量存在显著差异；海拔高度对野生地黄分布土壤中矿物元素含量的影响和分布地域有一定关系；相关性分析表明，野生地黄产区土壤中元素Mg含量与K、Al、Sr呈显著正相关，元素V含量和Cr、Ni、Co呈显著正相关，元素Sr含量与Cr、V元素呈显著负相关。因此，野生地黄产区土壤中矿物元素含量分布特征具有一定地域性，河南产地与其他产地野生地黄产区土壤中矿物元素含量存在差异，土壤中部分元素的含量之间存在显著相关性。

关键词： 醋鳖甲   醋淬   质构仪   色差仪   氨基酸   浸出物   指纹图谱  

摘要： 目的 比较浸淬与淋淬2种醋淬工艺对醋鳖甲vinegar Trionycis Carapax质量的影响,为砂烫醋淬制备醋鳖甲工艺中醋淬的操作方法提供依据。方法 分别采用质构仪、色差仪测定醋鳖甲的酥脆度和颜色值,按照《中国药典》2020年版方法测定浸出物;采用HPLC技术建立醋鳖甲指纹图谱,通过方差分析法、配对样本t检验、聚类热图分析和主成分分析(principal components analysis,PCA),综合评价2种淬法对醋鳖甲质量的影响。结果 单因素方差分析显示,2种醋鳖甲的酥脆度、色度值和浸出物没有显著性差异(P>0.05);建立了醋鳖甲HPLC指纹图谱,指认了15个共有峰中的12个;配对样本t检验结果表明,两者共有成分均无显著性差异(P>0.05);聚类热图分析结果表明,两者相互交织区分不开;PCA分析结果表明,两者主成分得分的三维散点融为一体,不能分开;进一步证明2种淬法所得醋鳖甲的内在质量具有一致性。结论 采用浸淬和淋淬所制醋鳖甲的品质基本一致,2种操作均可用于砂烫醋淬法。拓展了淬法操作的含义,为补充完善国家标准中砂烫醋淬法的淬制工艺提供实验依据。

关键词： 固精麦斯哈片   特征图谱   相似度评价   化学模式识别   没食子酸   西红花苷-Ⅰ   西红花苷-Ⅱ   丁香酚  

摘要： 目的:建立固精麦斯哈片HPLC特征图谱,并运用化学模式识别进行质量评价研究。方法:采用Welch Xtimate C18(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱,以乙腈(A)-0.1%甲酸(B)为流动相进行梯度洗脱(0~10 min,5%A→15%A;10~20 min,15%A;20~40 min,15%A→40%A;40~65 min,40%A→70%A;65~66 min,70%A→90%A;66~80 min,90%A;80~81 min,90%A→5%A;81~85 min,5%A),流速1.0 mL·min-1,检测波长254 nm,柱温35℃。建立固精麦斯哈片特征图谱,并进行相似度评价、聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘判别分析。结果:建立了固精麦斯哈片的特征图谱,从10批样品中共确定28个共有峰,指认了其中7个成分,分别为没食子酸、绿原酸、苦番红花素、异槲皮苷、西红花苷-Ⅰ、西红花苷-Ⅱ、丁香酚。10批固精麦斯哈片特征图谱与对照图谱的相似度结果均大于0.98,聚类分析按照欧氏距离为10可将样品分为2类,与主成分分析结果一致。正交偏最小二乘判别分析筛选出5个差异性成分,分别来自丁香、玫瑰花和熏鲁香药材。结论:本次建立的固精麦斯哈片HPLC特征图谱方法高效可行,重复性好,可为本品质量标准提高研究提供参考。

关键词： 河网模式识别   几何形态知识   GraphSAGE   Transformer  

摘要： 河网模式识别在地形地貌分析、地质矿物探测、河网数据多尺度变换等研究中发挥重要作用。为克服基于形态特征与几何特征的空间统计方法的稳健性不足问题,引进图卷积神经网络是当前的主要手段,然而图卷积方法仅关注河网形态的局部特征,仍未实现从全局视角出发的河网模式识别决策。因此,本文提出了一种图Transformer支持下的河网模式识别方法。该方法在河网几何形态知识支持下利用对偶图思想构建河网图结构,进一步通过GraphSAGE设计局部学习模块及Transformer设计全局学习模块。试验结果表明,相比已有的1^(st)-ChebNet和GraphSAGE方法,本文方法能够结合局部河段组合特征与全局河网形态特征,做出准确的河网模式识别决策,识别精度可达94%。这为实现智能化河网模式识别提供了一种技术途径。

关键词： 模式识别   教学改革   教学体系   多元化教学   课前预习  

摘要： 本文旨在探讨如何深化“模式识别”课程的教学改革。作者针对如何引入多元化教学、如何结合理论与实践、如何引导学生有效做好课前预习三方面进行剖析,提出了一系列创新性的改革措施,以提高教学效率,培养学生的实践能力和创新能力,引导学生更好地掌握知识和技能,为其未来的职业发展打下坚实的基础。

关键词： 灵香草   一测多评法   多指标定量   多元统计分析   质量差异评价   绿原酸   杨梅素   槲皮素   山柰酚   foenumoside B   零陵香皂苷C   齐墩果酸   熊果酸   豆甾醇   β-谷甾醇  

摘要： 目的 建立灵香草Lysimachia foenum-graecum一测多评法(quantitative analysis of multi-components by single marker,QAMS)多指标成分定量控制方法,采用多元统计分析模型评价不同产地灵香草质量差异。方法 以Prep Scalar C18柱为色谱柱,乙腈-0.2%磷酸为流动相(梯度洗脱),以槲皮素和熊果酸为内参物,采用QAMS法同时测定灵香草中绿原酸、杨梅素、槲皮素、山柰酚、foenumoside B、零陵香皂苷C、齐墩果酸、熊果酸、豆甾醇和β-谷甾醇含量,同时用外标法验证QAMS法的准确性。依据《中国药典》检测浸出物、总灰分和酸不溶性灰分。进一步应用主成分分析(principal component analysis,PCA)、因子分析(factor analysis,FA)和正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)法对15批不同产地的灵香草进行区分比较,寻找差异因子。结果 建立的相对校正因子可用于定量分析,且耐用性良好;QAMS法与外标法结果无显著差异,但各批次间差异较大。PCA结果显示15批灵香草聚为3类,FA结果显示广东和广西产地的灵香草质量较优,OPLS-DA结果显示foenumoside B、山柰酚、零陵香皂苷C、绿原酸、槲皮素和豆甾醇是影响灵香草产品质量的差异性标志物。结论 基于多指标成分定量、多元统计分析评价灵香草质量的方法,为灵香草质量标准统一和提升提供基础资料。

关键词： 用户登录行为   异常检测   聚类算法   深度学习  

摘要： 研究针对用户登录行为模式识别与异常检测问题,提出了一种结合聚类算法和深度学习算法的方法。通过分析真实用户登录行为数据集,发现单一算法在异常检测任务中存在局限性。因此,结合基于密度的聚类算法(DBSCAN)与卷积神经网络(CNN),提出了一种综合的异常检测方案。实验结果表明,相较于单一算法,结合聚类算法和深度学习技术的方法在准确率、召回率和F1分数性能指标上均获得显著提升。研究成果为网络安全领域提供了新思路和方法,具有重要的理论和应用价值。

关键词： 生地黄   质量标志物   指纹图谱   正交偏最小二乘法-判别分析   网络药理学  

摘要： 目的:基于高效液相色谱法(HPLC)指纹图谱、化学模式识别、质量标志物(Q-marker)“五原则”和网络药理学方法,分析预测河南产生地黄潜在Q-marker。方法:采用HPLC建立16批河南产生地黄的指纹图谱;运用正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)筛选组间主要差异成分,运用网络药理学方法构建差异成分的活性成分-靶点-通路网络,并进行定量分析。结果:建立了16批河南产生地黄的指纹图谱,标定了20个共有峰,指认了7个成分;OPLS-DA筛选得到10个差异成分,指认了其中5个成分。结合中药Q-marker“五原则”和网络药理学分析,筛选出梓醇、桃叶珊瑚苷、地黄苷D、益母草苷、京尼平苷酸、毛蕊花糖苷、异类叶升麻苷为河南产生地黄的潜在Q-marker。结论:建立的HPLC指纹图谱方法准确稳定,筛选得到的7个差异成分可作为河南产生地黄的潜在Q-marker,为河南产生地黄质量评价和药效机制研究提供参考。

关键词： 票据审核   前沿科技   机器视觉技术   会计领域   会计行业   人工智能   模式识别   图像处理  

摘要： 在会计领域票据审核作为确保财务信息准确无误的关键环节,其重要性不言而喻。然而,传统的人工审核方式往往面临效率低下、易出错等固有缺陷。近年来,随着科技的迅猛发展,尤其是机器视觉技术的兴起,为会计票据审核提供了全新的解决方案。机器视觉技术作为一项集图像处理、模式识别及人工智能于一体的前沿科技在多个领域展现出了强大的应用潜力。在会计领域,其通过精准捕捉与解析票据图像,实现信息的快速提取与验证,显著提升了审核的效率与准确性。本文旨在深入探究机器视觉技术在会计票据审核中的应用实践,以期为会计行业提供一种高效、可靠的审核工具。