关键词： 复方菝葜颗粒   超高效液相色谱   指纹图谱   化学模式识别  

摘要： 采用超高效液相色谱指纹图谱,结合模式识别的方法对不同批次间的复方菝葜颗粒(Compound Rhizome Smilacinus Granule,CRSG)进行质量评价。采用相似度软件建立10批次复方菝葜颗粒的共有模式,对共有模式下的色谱峰进行指认,共确定18个共有峰,均归属到药材,明确9个已知成分。结合系统聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)及正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)的方法,将样品分为2组,找到4个差异性成分,其中3个鉴定为新绿原酸、绿原酸和金丝桃苷。本研究将指纹图谱与模式识别方法相结合,建立快速、准确、全面的复方菝葜颗粒指纹图谱,有较好的稳定性和重复性,为复方菝葜颗粒的质量控制提供了有效的质量评价手段。

关键词： 双黄连颗粒   高效液相色谱法   指纹图谱   相似度评价   聚类分析   主成分分析  

摘要： 目的建立双黄连颗粒HPLC指纹图谱并进行化学模式识别,为其质量评价提供方法。方法样品经50%甲醇提取后,采用HPLC进行检测,以甲醇-0.2%磷酸水为流动相梯度洗脱,流速0.8mL/min,检测波长278nm,柱温30℃。以对照品及单味药指认共有峰,确定制剂药物的来源归属;对30批样品进行相似度评价、聚类分析及主成分分析。结果双黄连颗粒指纹图谱中确定25个共有峰,通过对照品指认出13个峰。30批样品与对照指纹图谱的相似度为0.827~0.981,聚为两大类。第一主成分贡献率为70.919%,已指认成分有木犀草素、连翘苷、异绿原酸A、黄芩苷、汉黄芩素;第二主成分贡献率为10.835%,已指认成分有隐绿原酸、4,5-O-二咖啡酰奎宁酸、异绿原酸B、新绿原酸、连翘脂素、绿原酸。结论本研究建立的指纹图谱方法稳定、可靠、重复性好,可用于双黄连颗粒的质量控制。

关键词： 变压器   局部放电   特高频   特征参数   特征提取   模式识别  

摘要： 提出了一种基于对偶树复小波变换(Dual-tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法的局部放电特高频信号特征参数提取方法,可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷。首先采用DTCWT算法分解变压器局部放电特高频信号,得到一系列不同变化尺度下细节分量信号。再提取出各细节分量信号的偏斜度和峭度作为初始特征参数。采用LLE算法对初始特征参数组成的特征向量进行降维处理,得到最终的特征参数及特征向量,输入到支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中识别各类绝缘缺陷。结果表明,该特征参数可以有效识别典型变压器内部绝缘缺陷,模拟绝缘缺陷识别准确率达到98.35%,现场检测信号识别准确率达到92.1%。

关键词： 煤气化   变换单元   汽提塔   冷凝设备与管线   腐蚀   应力腐蚀开裂   冲刷  

摘要： 通过对煤气化变换单元汽提塔塔顶冷凝设备与管线的材质、工艺环境和介质组分的调研,分析得出了汽提塔塔顶冷凝液中介质的最终存在形式主要为HCO3^-、NH4^+、Cl^-、HS^-,总结了汽提塔塔顶冷凝设备与管线的6种损伤模式,包括氯化铵腐蚀、硫氢化铵腐蚀、甲铵腐蚀、氯化物应力腐蚀开裂、连多硫酸应力腐蚀开裂和冲刷腐蚀,综合分析了这些损伤机理共存时汽提塔顶冷凝设备和管线环境综合损伤的分阶段主导机理。

关键词： 光纤光学   周界安防   单模-多模-单模光纤结构   短时傅里叶变换   卷积神经网络  

摘要： 采用单模-多模-单模(SMS)光纤结构的光路,针对施加在多模光纤上的入侵信号,提出了基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)相结合的模式识别分类方法。该方法对入侵信号进行STFT以获得时频图,制作成训练集和测试集;将训练集输入到三种网络模型中进行训练,根据工程应用指标选择合理的网络模型;利用网络模型对测试集进行分析,得到入侵信号的识别结果。采用4种入侵信号对该方法的有效性和实时性进行验证。结果表明,该方法可以高效识别人为入侵信号和非人为入侵信号,并可以通过增加含有不同类型噪声的入侵信号种类和数量来验证此方法的稳健性,减少了入侵信号的漏报率和误报率,提高了SMS光纤结构在周界防区模式识别中的应用价值。

关键词： β-葡聚糖   结构与活性   病原相关分子模式(PAMP)   模式识别受体(PRR)   Dectin-1  

摘要： β-葡聚糖是自然界资源最丰富的多糖之一,尤其真菌来源的β-1,3-葡聚糖是结构独特、免疫调节活性好且研究报道最多的葡聚糖。本文对β-葡聚糖的发现、化学结构与生物活性、以及β-1,3-葡聚糖作为病原相关分子模式(PAMP)与其模式识别受体(PRR)Dectin-1之间的相互作用进行了综述,着重论述了不同理化性质的β-葡聚糖对人和鼠来源Dectin-1不同亚型的激活作用,所得结论为以Dectin-1为靶点抗肿瘤药物的研发提供了参考。

关键词： 数据挖掘   模式识别   计算机  

摘要： 这个数字世界中的每个部门都是由于IT领域的影响而发生了翻天覆地的变化。随着信息化时代的高速发展,数据量也呈几何式增长。而从这些大量数据中获得有效信息则需要借助模式识别。传统的数据处理已不足以支撑现在的数据挖掘。在本文中,我们提出了一种新颖的方法来解决对复合材料加工过程的理解,监控和控制问题。该方法称为数据逻辑分析(LAD)。它基于数据挖掘和模式识别,并使用了机器学习人工智能技术。首次使用这种新颖的方法来定义导致合格产品的加工条件,以及导致不合格产品的条件。在本文中,我们介绍了LAD技术,将其应用于复合材料的加工,并基于实验获得的数据报告了结果。最后,我们讨论了LAD在制造业中的潜在用途。

关键词： 统计控制图   模式识别   支持向量机   决策树   人工神经网络   随机森林  

摘要： 引入随机森林方法进行统计控制图模式识别的研究。提取了控制图的统计特征和形状特征,设计了5种不同的特征组合方法,利用蒙特卡洛仿真方法产生训练数据集和测试数据集,选取了常用的3种模式识别方法(支持向量机方法、人工神经网络方法、决策树方法)进行对比。实验结果表明,随机森林方法相比其他3种分类器方法,在分类准确率和消耗时间两个维度上都有明显优势,可以应用于统计过程控制图模式识别。

关键词： 法医学   电击死   代谢组学   差异性代谢物   模式识别  

摘要： 目的为无电流斑电击死的诊断及电击死和死后电击的鉴别提供新的思路及方法。方法建立SD大鼠电击死、高温损伤死、机械性损伤死、机械性窒息死、死后即刻电击等损伤动物模型,死后立即从腹主动脉采血,离心取血浆,在Bruker公司600MHz核磁共振仪中,用脉冲序列进行检测得到一维1H核磁共振图谱(1H-NMR),将其所得到的数据进行正交信号偏最小二乘判别分析(OSC-PLS-DA)模式识别分析及差异性代谢物的筛选。结果电击死组与高温损伤死组的1D-1H NMR图谱存在4处有差异的化学位移点,其代表的代谢物包括D-谷氨酰胺、同型半胱氨酸、肌醇、前列腺素D2、糖原等;电击死组与机械性损伤死组的1D-1H NMR图谱存在4处有差异的化学位移点,其代表的代谢物包括氨基丁酸、硬脂酸、脱氧胆酸、葡萄糖醛酸、糖原、泛酸等;电击死组与机械性窒息死组的1D-1H NMR图谱存在8处有差异的化学位移点,其代表的代谢物包括硬脂酸、L-同型半胱氨酸、肌酐三磷酸、亮氨酸、前列腺素D2、环磷酸腺苷、糖原等;电击死组与死后即刻电击组的1D-1H NMR图谱存在4处有差异的化学位移点,其代表的代谢物包括糖原、泛酸、葡萄糖醛酸、肌醇、葡萄糖、二氢尿嘧啶、硒代胱氨酸、前列腺素D2、cAMP等。结论利用代谢组学方法有望为无电流斑电击死的诊断及电击死和死后电击的鉴别提供依据。

关键词： 表面粗糙度   深度学习   深度置信网络   知识发现   模式识别  

摘要： 深度神经网络是一种具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型,目前也已逐步被应用在工业生产过程中。但由于神经网络不可解释,不可控制的"黑箱"问题,以及海量的数据需求问题,使得深度学习在工业领域的应用仍有巨大的障碍。提出一种新的深度神经网络模型:知识深度置信网络(Knowledge-based deep belief network,KBDBN)。这种逻辑符号语言与深度神经网络的结合,不仅使得模型具有良好的模式识别性能,还可自适应地确定网络模型并具有可解释和可视化特性。进一步提出基于KBDBN的工件表面粗糙度加工过程的预测模型,实现了精确预测且有效地提取了制造过程的关键知识。试验结果证明:相较于传统机器学习器,KBDBN的网络性能更加优越,具有可解释性,可应用性更强。创新性的将符号规则与深度学习相结合并建立加工粗糙度预测模型,可以在精准预测的前提下提取工艺知识,指导加工工艺优化。