关键词： 主题关联   科技互动   可视化   互动模式  

摘要： 从微观层面深度剖析科技互动的内在机理,定量化、自动化、可视化识别科技互动模式,对于弥补当前科学与技术内在关系研究的不足,揭示科技与技术协同创新的发展规律与演化特征具有一定的意义。首先,通过构建多元关系融合的主题词共现矩阵,基于社区探测算法识别论文和专利中的研究主题;然后综合共词、作者与引用关联度构建科学与技术主题关联数据,利用主题演化可视化方法绘制科学与技术主题演化可视化图谱辅助科技互动模式分析。以基因工程疫苗领域的论文和专利数据进行了实证研究,研究结果发现,基因工程疫苗领域的科技互动模式主要有S模式、T模式、S-T模式和T-S模式,其中S模式、T模式随着时间的推移协同增长(呈现明显的协同关联特征),T-S模式、S-T模式随着时间的推移交叉增长(呈现一定的反馈特征,科学与技术双螺旋式推进发展)。

关键词： 负荷印记   模式识别   多分类支持向量机   成对分类算法   RBF核函数  

摘要： 基于非侵入式电力负荷检测与分解技术近年来得到广泛推广.选取14个稳态指标作为负荷特征,建立基于支持向量机(SVM)的非侵入式负荷印记识别模型,利用多分类支持向量机(multi-class SVM)的成对分类算法,对负荷印记进行了识别,随机抽取数据进行测试,结果表明方法能够更准确地识别负荷印记,说明所提出的模型和方法具有较高的有效性和正确性.

关键词： 舒筋活血制剂   指纹图谱   化学模式识别   质量评价   相似度   主成分分析   聚类分析   正交偏最小二乘判别分析   5-羟甲基糠醛   苯乙酸   4-甲氧基水杨醛   舒筋活血胶囊   舒筋活血片  

摘要： 目的建立舒筋活血制剂(舒筋活血胶囊、舒筋活血片)HPLC指纹图谱的方法,为其整体质量评价提供参考。方法色谱柱为Agilent Poroshell 120 SB-C18(150 mm×4.6 mm,2.7μm),以乙腈-0.2%甲酸水溶液为流动相,进行梯度洗脱;体积流量0.5mL/min,检测波长277nm,柱温30℃。采用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统"(2012版)考察23批舒筋活血制剂的相似度,结合主成分分析(principal component analysis,PCA)、聚类分析(cluster analysis,CA)以及正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)对舒筋活血制剂进行整体质量评价。结果舒筋活血制剂的HPLC指纹图谱中18批样品(S1~S17和S23)的相似度>0.900,通过PCA、CA和OPLS-DA,23批样品聚成3类,S1~S16来自同一厂家为一类;S23和S17为一类;S18~S22为一类,并从10个共有峰中确定差异较大的4个共有峰,分别为1、3(5-羟甲基糠醛)、6(苯乙酸)和10(4-甲氧基水杨醛)号峰。结论所建立的指纹图谱结合化学模式识别方法稳定、简单,可用于评价舒筋活血制剂质量。

关键词： 中国计算机学会   机器学习   多任务学习   迁移学习   数据挖掘   模式识别   人工智能   多视图学习  

摘要： 庄福振,中国科学院计算技术研究所副研究员,计算机学会高级会员;中国人工智能学会机器学习专委会委员,中国计算机学会模式识别与人工智能专委会委员。主要从事机器学习和数据挖掘方面的相关研究工作,包括迁移学习、多任务学习、多视图学习、推荐系统以及并行分类算法等。多年来,他主持或参与国家自然科学基金项目重点基金项目、面上项目、青年基金项目、国家重点研发计划等项目10项。

关键词： 模式识别   数据处理   贝叶斯分类器  

摘要： 随着计算机技术的进步,人们对模式识别技术的需求越来越大.模式识别理论的相关应用也越来越多,如语音识别、文字识别、人脸识别等.模式识别的主要方法有统计法、聚类法、神经网络法、人工智能法.其中最为经典的方法是统计法,贝叶斯分类由于方便实现,分类效果好,在统计法中应用最为广泛.笔者设计了4种贝叶斯分类器对手写数字字符进行识别.设计中先通过主成分分析法对样本进行预处理,然后对样本进行特征提取,得到手写数字图像;最后在MATLAB环境下编程实现四种分类器.

关键词： 中国科学院   图像信息处理   学科发展方向   人工智能研究   新松   模式识别   机器人   智能控制系统  

摘要： 蒋新松的人生轨迹,就是在一个既定目标下学习、思考、探索、实践、总结,以咬定青山不放松的劲头,脚踏实地地做好每一件事情,然后再瞄准下一个目标,周而复始、驰而不息。蒋新松1956年进入中国科学院工作。1977年,他参加了“中科院1978—1985年学科发展规划”制订工作,主持起草了自动化学科发展规划,提出将系统控制理论及应用、图像信息处理、模式识别与理解和智能控制系统等4项内容作为自动化学科发展方向,并把开展机器人和人工智能研究列入该规划之中。

关键词： 模式识别   图像   支持向量机   局部放电  

摘要： 气体绝缘组合电器(GIS)现场局部放电检测得到的大量数据是时域波形图像数据,传统的局部放电模式识别方法无法对该图像数据直接进行缺陷分类。针对局部放电时域波形图像,首先利用图像分割、图像灰度化、图像二值化、图像增强、图像压缩等技术对其进行预处理。通过变电站现场带电检测,建立了局部放电缺陷类型的图像数据集。对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像,选择支持向量机模型,使用径向基函数作为核函数,通过SMO优化方法训练得到有向无环图(DAG)分类器,直接进行模式识别。实验中支持向量机模型对局部放电6种缺陷类型的识别率超过85%,优于反向传播神经网络模型。实验结果表明,该方法无需人工提取特征,具有更高识别率。

关键词： Sensor array   Carbon nanodots   Antibiotics   Lab-on-a-carbon nanodot   Statistical analysis  

摘要： Carbon nanodots (CDs) have gained extremely consideration in recent years as a result of their predominant fluorescence properties. Combining these unique advantages, herein, a "lab-on-a-carbon nanodot" based cross-reactive sensor array for multiple antibiotics discrimination was introduced. Four types of CDs which were synthesized by simply mixing diphosphorus pentoxide, different amino acids (isoleucine, leucine and histidine) and water, were used as sensing receptors. Eight antibiotics can be well distinguished on account of the different fluorescence responses by linear discrimination analysis (LDA). Isothermal titration calorimetry (ITC) results indicated that the main interaction force between CDs and antibiotics are hydrogen bonding and van der waals forces. More importantly, binary and ternary antibiotics mixtures can also be adequately recognized in real samples such as human urine.

关键词： 信息加工   认知变革   模式识别   双加工系统   创业认知   案例研究  

摘要： 作为创业研究的新兴流派,创业认知研究关注创业行为背后的认知机制。已有研究显示,创业者能否根据环境变化进行认知变革,是其新企业能否成功适应环境的关键。虽然有学者从信息加工视角对创业者认知形成与变革等议题做出相关探讨,现有文献对创业者认知变革过程却缺乏相对完整的解释逻辑。鉴于此,文章基于信息加工理论构建了"环境扫描-信息加工-认知变革"的概念框架,运用多案例研究方法,对创业者识别和利用机会过程中的认知变革进行了经验探究。研究发现:第一,模式识别是创业者信息加工的重要组成部分,并与相关决策情境因素共同影响信息加工方式的选择;第二,基于不同模式识别的信息加工会对创业者认知变革产生差异化影响。几个研究命题有助于从模式识别和信息加工方式两个互补的方面揭示创业者及其新企业适应环境的认知机制,对于创业决策理论与实践均有重要启发意义。

关键词： 虚拟现实   计算机成像   模式识别  

摘要： 本论文中,我们提出一种新的算法——基于分散图像diffusion-based识别的方法,该方法可以准确确定建筑物正面图像相同建筑物的位置和形状。新算法的要点是运用识别模板来发现城市建筑物建正面建筑中与之匹配的建筑物。