关键词： 二至丸   指纹图谱   模式识别分析  

摘要： 目的 建立14批市售二至丸的指纹图谱,比较不同品牌二至丸的质量差异。方法 Waters HSS T3(100x1.0mm,1.8μm),流动相A:0.1%甲酸水溶液,流动相B:0.1%甲酸乙腈,波长270nm,柱温25℃,流速0.20ml/min,梯度洗脱(0~1min:80%A;1~20min 65%A;20~22.5min 30%A;22.5~28min 10%A;,28~30min 80%A;30~32min 80%A)。采用主成分分析(PCA)和最小二乘法-判别分析(PLS-DA),观察整体分布趋势和寻找不同品牌的差异峰。结果 14批次市售二至丸建立指纹图谱,共发现20个共有峰,相似度0.95~1.00。同一企业生产FH和HJY品牌样品接近,与另一企业企业LYS品牌距离较远。LYS与FH、HJY的二至丸PLS-DA模型合理,预测性强,二者差异主要体现在特女贞苷和蒙花苷。结论 指纹图谱方法稳定性、精密度和重复符合中药指纹图谱的技术要求,能客观反映市售二至丸的质量。

关键词： 果蝇优化算法   概率神经网络   高压开关柜   局部放电模式识别  

摘要： 针对高压开关柜局部放电模式分类中样本数较少,常规的分类方法识别率较低,提出了一种基于改进果蝇算法(FOA)优化的概率神经网络模型(PNN)的局部放电模式识别方法。作为一种新型的群体搜索随机优化算法,FOA算法具有原理简单、参数少,收敛快等优点。实验采集的局部放电信号进行处理并归一化,作为FOA-PNN神经网络的输入样本进行识别,并与传统算法进行比较。仿真实验证明:该算法可以有效地运用到局部放电模式识别中,为开关柜局部放电诊断供了一条新途径,具有良好的研究价值和发展前景。

关键词： 机器学习   模式识别   数据表达   数据与模型混合驱动  

摘要： 基于学习的两个主要研究内容,本文提出了学习的二元分层模式,给出了前端学习、后端学习、前后端组合学习和前后端融合学习的概念,构建了前后端融合学习的理论框架与最优化模型;针对前端学习,模拟大脑的分级工作机制,提出了数据与模型混合驱动的逐层数据再表达的方法;最后,以视觉(图像)学习为例,本文给出了一种数据与模型混合驱动的逐层数据再表达的具体方法.

关键词： 村镇   亮点   发展特征   模式   东山县  

摘要： 经济开放与快速城镇化对村镇地区产生深远影响,已有研究在宏观尺度上对村镇产业类型和城乡关系展开探讨。基于村域尺度的微观研究,有利于揭示行政村实际特征和要素差异,从而识别村镇发展模式并形成参考意见。以福建省沿海村镇东山县60个行政村为实证研究对象,通过亮点分析法区分亮点村与一般村,选取社会经济与地理指标构建多元回归模型,分析村际发展分异要素及影响程度。结果表明,东山县村际发展差异与地理区位、人口、产业发展、财政制度等要素有关联,其中海岸可达性、距县城距离、外出务工人口、渔业产值、人均财政支出对亮点村有显著性影响。东山县亮点村形成了两类发展模式:一类是城镇化影响下非农产业多元发展的"城镇化带动型";另一类是依托海洋资源,以海洋渔业及其附加产业为主导的"特色产业发展型"。在这两类发展模式下城镇化村和新型渔(农)村正在形成。从微观视角研究东山县村镇发展模式的特征与不足,并探讨福建省在多要素作用下产生的多样化村镇发展模式的共性和差异性。结果可为沿海地区村镇结合自身优势条件因地制宜选择发展措施提供科学依据。

关键词： 糖尿病性视网膜病变   微动脉瘤   模式识别   图像分析   眼底彩色照相  

摘要： 目的·评估监督机器学习算法自动化检测标准七视野眼底彩色照相中微动脉瘤病灶的准确性及检测效率。方法·采集录入2014—2016年于上海交通大学附属第一人民医院眼科门诊就诊的44例糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)患者的标准七视野眼底彩色照相图像616幅。通过组合应用包括图像预处理、双窗口滤波器、支持向量机等5个关键步骤,对微动脉瘤病灶实现自动化检测,同时与眼科专科医师的手工标记进行比对,评估自动化算法对微动脉瘤病灶识别的准确性及检测效率。结果·在DR标准七视野眼底彩色照相图像库中,计算机自动化识别算法的微动脉瘤检测灵敏度为94.15%、特异度为98.05%。其中,在视盘视野、黄斑视野、黄斑颞侧视野、颞上视野、颞下视野、鼻上视野、鼻下视野各图像分集合中的算法检测灵敏度分别为93.09%、94.84%、95.16%、94.99%、93.77%、92.40%、93.75%,特异度分别为98.02%、98.06%、97.97%、97.91%、98.07%、98.03%、98.23%,算法在各图像分集合中的微动脉瘤病灶检测灵敏度和特异度同总集合中的检测灵敏度差异没有统计学意义(P>0.05)。每幅图像检测耗时(9.2±0.6)s,较手工标记节约用时93.2%。结论·基于监督机器学习算法的微动脉瘤病灶自动识别算法能够准确、高效地识别标准七视野眼底彩色照相中及各个视野范围中的微动脉瘤病灶。

关键词： 吴茱萸   UPLC   指纹图谱   化学模式识别   含量测定   陈久者良  

摘要： 目的采用UPLC法建立不同年份吴茱萸指纹图谱,结合化学模式识别技术对其进行分析,并测定其中4种质量差异性标志物的含量,为吴茱萸'陈久者良'的研究提供新的思路和对其质量评价提供依据。方法基于UPLC法建立3种不同年份共47批吴茱萸样品的指纹图谱,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》(2012A版)计算相似度,运用主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)对样品进行模式识别。结果建立了47批吴茱萸样品的UPLC指纹图谱(相似度均>0.997),标定了40个共有峰,指认了其中12个,运用PCA和OPLS-DA分析,有效区分了3种不同年份的吴茱萸,共筛选出22个质量差异性标志物,并对其中新绿原酸、绿原酸、吴茱萸碱和吴茱萸次碱4种成分的含量进行了测定。结论通过吴茱萸UPLC指纹图谱与多成分化学模式识别技术相结合,能对不同年份的吴茱萸进行有效区分,为吴茱萸'陈久者良'及其质量控制提供参考依据。

关键词： 模式识别   目标检测   特征匹配   遥感图像   飞机监管  

摘要： 为了解决在动态飞机监管系统中,遥感图像飞机多目标检测准确率低的问题,提出一种目标检测方法.首先引入两种全新的旋转不变性特征,中心质点角与H向量;接着对遥感飞机图像进行滑窗检测,分别计算每一重叠块的中心质点角集、H向量相关系数;根据模板特征匹配度设计了相应的得分系统,再结合非极大值抑制等算法确定检测窗口内是否存在飞机.用不同场景下的遥感图像飞机进行多目标检测实验,结果表明该方法平均F1分数达到90%以上,相比传统方法,召回率与查准率更高,且适用范围更为广泛.

关键词： 模式识别   图像   处理  

摘要： 模式识别技术是人工智能技术的基础。在日常生活中人们经常使用模式识别技术,本文主要就模式识别技术进行分析,并进一步研究了模式识别技术在图像处理中的应用。

关键词： 教学方法   研究生课程   学科交叉   勘查地球化学   空间模式  

摘要： "勘查地球化学空间模式识别"是中国地质大学(武汉)面向研究生开设的一门综合前沿性课程,目的是使研究生了解勘查地球化学国内外研究现状,熟悉基于GIS勘查地球化学数据采集、存储及异常识别的原理和实现过程,并能利用软件处理勘查地球化学数据,提高研究生对地学空间数据处理与分析水平,培养研究生多学科交叉创新能力。本文介绍了课程在开设背景、教学方法及教学内容等方面的实践,探索提高教学效果的途径,为同类课程提供参考。

关键词： 表面肌电   手部动作   神经网络   模式识别  

摘要： 为了满足手部运动功能康复器的主动康复训练对多种人手动作模式识别的需求,分析了表面肌电信号采样通道设置布局、训练样本制作、特征提取方式、模式分类器结构参数等因素对手部动作识别的影响,设计了针对前臂的表面肌电信号采集方案,分别基于时域统计量、自回归模型系数、小波包分解系数特征设计了BP神经网络分类器。实验结果表明:对6种单指动作、13种多指动作、20种手部动作的最佳平均识别率分别为98.5%、92.4%、90.9%,计算时间小于190 ms,验证了所提出方法的有效性和实用性。