关键词： 结核分枝杆菌   卡介苗   模式识别受体NOD2   髓样分化蛋白88   白介素6  

摘要： 目的探讨模式识别受体NOD2信号在髓样分化蛋白88缺陷(MyD88-/-)小鼠中的表达与免疫功能。方法通过PCR技术鉴定MyD88^(-/-)小鼠、野生型C57BL/6小鼠,分别用分枝杆菌减毒株(卡介苗,BCG)经气管滴入建立肺部感染模型,以磷酸缓冲盐溶液(PBS)气管滴入为阴性对照,感染24h后,收集外周血,无菌取肺脏。利用荧光定量PCR技术、Western Blot技术检测小鼠中NOD2基因与蛋白的表达,酶联免疫吸附测定(ELISA)检测小鼠外周血中白介素6(IL-6)含量。结果与PBS对照组相比,BCG感染组NOD2蛋白表达量显著升高;而MyD88^(-/-)小鼠相比野生型小鼠NOD2蛋白表达量更高;两种小鼠中BCG感染组均比PBS对照组NOD2蛋白表达量更高;两种小鼠中BCG感染后外周血IL-6的含量比PBS对照组高,差异有统计学意义。结论 MyD88依赖途径功能缺失时,BCG可激活NOD2信号通路。

关键词： 红木   核磁共振   模式识别   偏最小二乘判别分析  

摘要： 以核磁共振技术为基础,采用核磁共振氢谱(1H NMR)对奥氏黄檀、巴里黄檀、交趾黄檀、刺猬紫檀、大果紫檀和檀香紫檀6类国标红木及胶漆树、染料紫檀2类混淆品的甲醇超声提取液进行检测分析,并结合聚类分析法、主成分分析法(PCA)和偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)等模式识别方法对其进行快速鉴别。结果显示,利用PLS-DA法建立的模型前3个主成分累积贡献率达79%,能将国标红木与混淆品进行有效区分,且能大致区分不同种类的国标红木。该方法快速、高效,在红木快速鉴别分析中具有较大的潜力。

关键词： 激光雷达   图像分类   深度学习   特征向量  

摘要： 激光雷达图像的类型众多,而且类型之间的相似度大比较大,当前激光雷达图像分类方法存在分类时间、分类误差大等不足,为了改善激光雷达图像分类效果,提出了基于模式识别技术的激光雷达图像分类方法。首先提取基于激光雷达图像的特征向量,然后采用模式识别技术进行激光雷达图像的分类,最后与当前它激光雷达图像分类方法进行了对比测试。本文方法的激光雷达图像分类正确率高于95%,远远高于其它方法的激光雷达图像分类正确率,改善了激光雷达图像分类效率,具有更加广泛的应用前景。

关键词： 葛根   粉葛   特征图谱   相似度评价   化学模式识别   大豆苷   3’-羟基葛根素  

摘要： 目的:建立葛根与粉葛的HPLC特征图谱,结合化学模式识别方法对不同产区的葛根与粉葛进行区分,并鉴别葛根产区,为科学评价和有效控制二者的质量提供参考。方法:利用HPLC检测23批葛根或粉葛药材,采用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统"(2004A版)软件进行相似度评价,建立共有模式。以其色谱峰信息为数据来源,利用3种化学模式识别方法综合分析葛根和粉葛药材的质量。结果:除了样品S22(陕西产地)之外,不同产区的葛根和粉葛的相似度均> 0.9;说明葛根与粉葛药材的相似度良好,采用特征图谱相似度评价方法无法区分葛根与粉葛药材。利用主成分分析只能鉴别葛根与粉葛;偏最小二乘法-判别分析其模型解释度96.4%,预测度74.6%,能够区分葛根与粉葛,并能区分葛根的产区;系统聚类分析与偏最小二乘法-判别分析结果较为一致。结论:利用化学模式识别方法可快速区分葛根与粉葛,鉴别葛根产区,适用于葛根与粉葛的药材质量评价。

关键词： 中学校园网络   安全防御   深度包过滤   模式识别   自治网络  

摘要： 中学校园网络作为教育信息化的重要组成部分,承载着学校的许多应用软件,比如教务管理系统、网络教学系统、图书馆系统、成绩管理系统等,接入的用户包括学生和教师,利用中学校园网络实现数据传输和共享,提高了学校教学、办公的效率。中学校园网络在为人们提供便捷服务的同时也面临着安全威胁,由于许多学生和教师都没有接受计算机网络应用操作教育,因此使用网络时容易受到病毒和木马攻击,导致中学校园网络受到影响,阻碍用户访问服务器,导致学校无法开展教学活动。本文结合笔者多年的工作实践,详细地描述了中学校园网络建设及采取的安全措施,分析当前网络安全防御存在的问题及不足,引入深度包过滤、模式识别、自治网络等技术,进一步提高中学校园网络安全防御能力。

关键词： 旋转不变   纹理图像   支持向量机   稳定性   收敛结果  

摘要： 研究出一种纹理图像模式识别方法,可以提高纹理图像识别的正确性,保证识别的稳定性,在实际应用中具有重要的意义。针对当前在纹理特征图像模式识别方法识别图像时,由于噪声影响导致图像识别误差较大、图像不够清晰等问题,提出一种基于支持向量机的纹理图像模式识别方法,该方法是将Curvelet变换、小波变换的统计学特征和Curvelet变换之后的较细尺度子带生成的共生矩阵特征合并,提取出旋转不变纹理特征向量;利用支持向量机分线性,将纹理图像分成两类训练样本,同时对纹理图像分类面进行阈值计算,取得最佳纹理图像分类函数值,完成纹理图像模式识别。仿真表明,上述方法能够提高纹理图像识别的准确率、提高识别的稳定性、降低噪声信号干扰、增强了识别图像的收敛效果。

关键词： 模式识别   智能信息处理   实践课程   平台设计  

摘要： 近年来,我国现代科学技术得到了前所未有的创新发展,智能信息处理技术以及模式识别技术已经在各行业领域中得到了广泛应用。随着我国社会主义市场经济体制改革的逐步深入,企业竞争已经逐步转变成专业技术人才的竞争,因此,现代高校加强模式识别与智能信息处理实践课平台设计实现教学至关重要。本文主要就模式识别与智能信息处理实践课平台设计实现教学的主要价值进行分析,并提出了模式识别与智能信息处理实践课平台设计实现的有效策略,望对未来模式识别与智能信息处理实践课平台设计提供相应借鉴。

关键词： 模式识别   深度信念网络   单演信号分析   单演局部二值模式   特征提取  

摘要： 为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。

关键词： 网络钓鱼   安全认证   管理机制   博士生导师   微软中国研究院   模式识别   登录   广东工业大学  

摘要： 刘文印博士现为广东工业大学计算机学院特聘教授、博士生导师,广东省第五批引进创新团队带头人,国际模式识别学会会士(IAPR Fellow)。刘文印博士于1988年和1992年分别获清华大学计算机系工学学士和硕士学位,1992年留校任教,1995年赴以色列理工学院(Technion)留学,1998年初获博士学位,1999年1月加入微软中国研究院任首批研究员,2002年1月加入香港城市大学电脑科学系任助理教授及博士生导师,2015年入选广东省第五批创新团队带头人,主持总额一亿元人民币的科研及产业化项目,创立网络身份安全粤港联合实验室(WISL ab)及共融机器人视觉实室(Cobot Vision Lab),研究领域包括区块链、网络身份安全、假冒(钓鱼等恶意)网站检测、机器视觉、图形图像处理识别、文本挖掘等,因在图形识别及反网络钓鱼欺诈等研究领域的杰出贡献,于2010年入选国际模式识别学会会士(Fellow of IAPR--International Association forPattern Recognition),因形识别等研究领域的突出贡献,于2003年获IAPR颁发的文档分析与识别领域杰出青年科学家奖(IAPR/ICDAR OutstandingYoung Researcher Award),获授权发明专利18项,发表学术论文超过300篇,总引用次数超过5000次,H-Index达45。

关键词： 状态监测   智能模型   发电机   聚类  

摘要： 本文以发电机为例,通过对发电机各相关变量的分析和研究,识别特征变量,综合考虑偏差程度和持续时间的影响,建立不同功能的智能监测模型对发电机运行状态进行监测预警,提高了发电机状态监测的准确性。