关键词： 计算机视觉   模式识别   博士研究生   硕士研究生   对抗训练   国家网络安全   武汉大学   长尾分布  

摘要： 近日,武汉大学国家网络安全学院王骞教授和王鹃教授课题组两项最新成果被计算机视觉领域著名会议——国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR 2024)录用。第一项研究工作由武汉大学国家网络安全学院2022级硕士研究生岳新立完成,论文题目为“Revisiting Adversarial Training under Long-Tailed Distributions”(《重新审视长尾分布下的对抗训练》),指导老师为王骞教授、赵令辰副教授(通讯作者),武汉大学国家网络安全学院2021级博士研究生牟宁平参与了该成果的研究工作。

关键词： 变压器   状态识别   深度学习   一维卷积神经网络   模式识别  

摘要： 针对当前传统的变压器状态识别算法需要人工干预的问题,研究了一种能够自动提取特征并分类的一维卷积神经网络算法。该算法通过3层卷积池化层自动提取信号特征,并通过全连接层展为一维矢量,最终通过Softmax层进行分类。鉴于弹性振动信号抗干扰能力较强,选择弹性振动信号作为信号处理研究对象,运用基于一维卷积神经网络和弹性振动的方法对变压器状态进行识别,并通过采集500kV变压器的弹性振动信号获取的数据集进行验证,结果表明该算法的准确率优于BP、SVM和SAE算法,能对变压器的不同状态实现自动有效识别。

关键词： 青皮   溯源分析   近红外光谱技术   有监督模式识别方法  

摘要： 利用便携式近红外光谱仪采集不同产地(安徽、广东、四川)青皮外壁和内囊光谱数据,采用单一预处理和组合预处理方法消除光谱中的多种干扰,结合主成分分析(PCA)、簇类独立软模式分类法(SIMCA)及Fisher线性判别分析(FLDA)等模式识别方法建立青皮产地溯源模型。结果表明,光谱预处理可以在一定程度上消除基线漂移、背景噪声和谱峰重叠干扰,但无法实现产地溯源。3种模式识别方法中,PCA无法实现青皮产地溯源;青皮外壁和内囊原始光谱的SIMCA模型获得的青皮产地溯源整体鉴别率分别为99.14%和98.28%;FLDA模型获得的整体鉴别率均为99.57%,优于SIMCA模型;经光谱预处理优化后的SIMCA和FLDA模型对青皮产地溯源的鉴别率均可达100%,即便携式近红外光谱技术结合有监督模式识别方法可实现青皮产地溯源的无损分析,可为食药同源物质产地溯源拓展新途径。

关键词： 九味羌活丸   指纹图谱   超高效液相色谱   化学模式识别   质量评价  

摘要： 目的:建立九味羌活丸的超高效液相色谱(UPLC)指纹特征图谱并开展化学模式识别。方法:采用Waters Acquity UPLC HSS T3(2.1 mm×100 mm,1.8μm)色谱柱,以0.1%磷酸-乙腈进行梯度洗脱,进样量1μL,柱温为40℃,流速为0.35 mL·min^(-1),检测波长为254 nm。通过中药指纹图谱相似度分析软件及化学模式识别技术对12批九味羌活丸样品进行分析。结果:通过比对12批样品,识别出24个共有峰,建立九味羌活丸的UPLC指纹对照图谱并指认出其中13个成分;12批样品相似度均在0.90以上。聚类分析和主成分分析将12批样品分为3类,通过正交偏最小二乘法-判别分析推测其中2个成分是引起批间差异的关键因素,可作为本品的质量标志性组分。结论:建立的九味羌活丸UPLC指纹图谱能较为全面地评价本品的内在质量,同时结合化学模式识别分析可为九味羌活丸的质量标准制定提供参考依据。

关键词： 图像识别技术   大数据   物体识别   模式识别   面部识别   智慧物流   海量图像数据   物流行业  

摘要： 大数据图像识别技术是一种能从海量图像数据中识别和提取有效信息的技术,其应用领域广泛,包括面部识别、物体识别、模式识别等。在物流领域,大数据图像识别技术主要用于识别货物、追踪货物的运输过程、优化库存管理等。智慧物流作为物流行业的一种新型模式。

关键词： 工作模式识别   卷积神经网络   D-S证据理论   多站协同  

摘要： 传统的多功能雷达工作模式识别方法主要利用单一电子侦察设备侦收的脉冲数据完成特征提取,其模型或算法的泛化能力不强。因此,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多站协同多功能雷达工作模式识别方法。首先,利用轻量级CNN模型对不同方位、不同俯仰下侦察截获分选的脉冲幅度/波形单元数据进行自适应特征提取。其次,利用多站协同侦察系统通过D-S证据理论融合多站协同下不同侦察站点的Softmax分类器的分类结果,实现在差侦察条件下对不同空间方向上的多功能雷达工作模式快速准确识别。仿真验证结果表明,该方法相比于单侦察站条件下具有更好的识别性能。

关键词： 脉安颗粒   指纹图谱   化学模式识别   质量评价   差异性成分  

摘要： 目的:建立脉安颗粒高效液相色谱法(HPLC)指纹图谱,结合化学模式识别影响质量差异的特征化合物,探讨脉安颗粒质量差异。方法:收集19批脉安颗粒,分析并匹配指纹图谱,评价相似度;采用MetaboAnalyst 5.0在线分析系统及Simca 14.1软件进行聚类分析、主成分分析及偏最小二乘法-判别分析,评价样品质量并找出影响样品质量的特征化合物。结果:建立了脉安颗粒HPLC指纹图谱,匹配21个共有峰,分别指认出8个化合物,指纹图谱相似度为0.882~0.987。经分析,19批样品可分为3类,明确了影响脉安颗粒质量差异的特征成分。结论:建立的HPLC指纹图谱结合化学模式识别方法可用于脉安颗粒质量综合评价及差异性成分分析,为其质量标准提升提供参考。

关键词： 枇杷花   指纹图谱   聚类分析   化学模式识别  

摘要： 目的 建立枇杷花的UPLC指纹图谱,测定枇杷花中4种化合物的含量,并采用化学模式识别法分析比较不同产地枇杷花的差异。方法 使用UPLC建立不同产地枇杷花的指纹图谱,测定金丝桃苷、绿原酸、异槲皮苷、槲皮苷的含量,对20批次的枇杷花的指纹图谱开展相似度评价、聚类分析、偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)及主成分分析,对不同产地枇杷花进行分类并筛选出差异标志成分。结果 建立了枇杷花的UPLC指纹图谱,标记出10个共有峰,指认出4个成分,20批枇杷花相似度为0.970~0.999。通过聚类分析和主成分分析可将不同产地的枇杷花分为两类,OPLS-DA分析结果显示金丝桃苷、绿原酸、异槲皮苷可作为评价不同产地枇杷花的差异标志成分。含量测定结果显示不同产地枇杷花的4种成分含量存在一定差异。结论 建立的枇杷花UPLC指纹图谱及成分定量方法高效稳定,化学模式识别分析方法结果可靠,可为枇杷花的质量研究提供参考。

关键词： 视觉传达技术   卷积神经网络   支持向量机   距离分类   模式识别  

摘要： 激光成像利用激光束扫描物体,根据反射光束形成图像落差,以此反映所成图像。但是扫描过程形成的反射光束容易受外界噪声及冗余的干扰,导致激光反射图像特征出现细微形变,影响激光图像识别精度。因此,引入视觉传达提出一种激光成像特征识别方法。通过视觉系统标定法获取激光成像特征;采用卷积神经网络对激光成像特征进行降噪;利用支持向量机确定特征样本分类面,计算各类样本距离分类面的概率分布,实现激光成像特征识别。实验结果表明,所提方法的识别时间均在100 s以下,引入噪声后的识别准确率均高于94%,体现了所提激光成像特征识别技术的有效性。

关键词： 新兴产业   检测与控制系统   数字化服务   工程研究中心   优势学科   人工智能   模式识别   创新团队  

摘要： 巢湖学院模式识别与智能系统创新团队依托安徽省流程工业数字化服务工程研究中心、安徽省高效智能光伏组件工程研究中心两个省级平台,结合现有相关优势学科,对接新一代信息技术、高端装备制造、人工智能等安徽省十大新兴产业,形成光电感知与模式识别、智能检测与控制系统以及数据处理与智能决策3个特色鲜明的研究方向,致力于更好地服务地方经济发展。