关键词： C. elegans   spatial transcriptomics   mRNA sequencing   CEL-seq   germline   sperm   male fertility  

摘要： To advance our understanding of the genetic programs that drive cell and tissue specialization, it is necessary to obtain a comprehensive overview of gene expression patterns. Here, we have used spatial transcriptomics to generate high-resolution, anteroposterior gene expression maps of C. elegans males and hermaphrodites. To explore these maps, we have developed computational methods for discovering region-and tissue-specific genes. We have found extensive sex-specific gene expression differences in the germline and sperm and discovered genes that are specifically expressed in the male reproductive tract. These include a group of uncharacterized genes that encode small secreted proteins that are required for male fertility. We conclude that spatial gene expression maps provide a powerful resource for identifying tissue-specific gene functions in C. elegans. Importantly, we found that expression maps from different animals can be precisely aligned, enabling transcriptome-wide comparisons of gene expression patterns.

关键词： Event recognition   time-domain features   time-frequency domain features   pattern recognition   empirical mode decomposition   time-frequency analysis   time-frequency entropy   center-of-gravity frequency  

摘要： To detect and recognize any type of events over the perimeter security system, this article proposes a fiber-optic vibration pattern recognition method based on the combination of time-domain features and time-frequency domain features. The performance parameters (event recognition, event location, and event classification) are very important and describe the validity of this article. The pattern recognition method is precisely based on the empirical mode decomposition of time-frequency entropy and center-of-gravity frequency. It implements the function of identifying and classifying the event (intrusions or non-intrusion) over the perimeter to secure. To achieve this method, the first-level prejudgment is performed according to the time-domain features of the vibration signal, and the second-level prediction is carried out through time-frequency analysis. The time-frequency distribution of the signal is obtained by empirical mode decomposition and Hilbert transform and then the time-frequency entropy and center-of-gravity frequency are used to form the time-frequency domain features, that is, combined with the time-domain features to form feature vectors. Multiple types of probabilistic neural networks are identified to determine whether there are intrusions and the intrusion types. The experimental results demonstrate that the proposed method is effective and reliable in identifying and classifying the type of event.

关键词： 工业控制网络   故障诊断   模式识别   神经网络   支持向量机  

摘要： 针对工控网络故障诊断的研究与应用,分别从检测特征、算法设计、模型识别等方面对目前的研究工作进行了总结,依据故障诊断的三个步骤介绍了智能化故障诊断,主要对神经网络和支持向量机(SVM)等主流的识别方法进行分析讨论,并通过诊断的时效性和准确性来分析其性能。

关键词： Android手机   模式识别   跌倒算法  

摘要： 采用模式识别算法设计了基于Android的跌倒测试仪,由三轴加速度传感器得到人体动态速度值,并把这些特征值送至检测算法中,用于检测跌倒行为.当系跌倒行为发生时,由GPS将跌倒位置和报警信号传给邦定的监护人手机进行报警,从而使跌倒老人能在第一时间得到救治,有效减少跌倒对老人造成的伤害.

关键词： 模式识别   人脸多属性   多任务   ResNet  

摘要： 为了改善人脸多属性分类的精度和泛化能力,利用多任务学习方法训练基于ResNet网络结构的人脸多属性分类器.首先采用卷积神经网络——ResNet进行特征提取,然后利用多任务并行学习能力和多个属性间的关联性,直接对输入的人脸图片,判断人脸的多个属性状态.在MORPH Ⅱ、CelebA和LFWA数据集的实验结果表明,这种基于多任务ResNet方法在人脸属性识别任务中准确率可达89%,相对于传统的人脸多属性检测方法提高了模型的泛化能力和识别的准确率.

关键词： 犹豫模糊软集   综合相关系数   模式识别  

摘要： 犹豫模糊软集作为一种处理不确定信息的有力工具已受到广泛关注。本文根据犹豫模糊软集中犹豫模糊元可能隶属度的期望、方差和长度率提出了犹豫模糊软集的综合相关系数,它克服了已有犹豫模糊软集相关系数存在有用信息丢失的缺陷。根据犹豫模糊软集中各参数的重要程度,本文还提出了犹豫模糊软集加权综合相关系数的概念并讨论了它的相关性质。最后,通过模式识别的实例表明了犹豫模糊软集的综合相关系数的可行性和有效性。

关键词： 肌电信号   特征向量   模式识别   BP神经网络   极限学习机  

摘要： 基于肌电信号模式识别方法,首先将采集的踝关节外展、内收,膝关节外伸、内屈4种动作的表面肌电信号经过去噪等预处理,接着分别提取4种动作表面肌电信号的积分肌电值和均方根值作为特征向量,最后利用这些特征向量进行模式识别。本文分别利用BP神经网络和极限学习机(ELM)两种方法进行肌电信号的模式识别,分别以识别率和识别时间为评价标准,比较两种方法在模式识别方面的优劣。实验结果表明:极限学习机(ELM)无论是在识别率还是在识别时间上都优于BP神经网络,能够更有效地对下肢4种动作进行模式识别。

关键词： 局部放电   特高频信号   Hausdorff距离算法   放电模式  

摘要： 提出Hausdorff距离算法识别局部放电的特高频(UHF)信号。通过使用高带宽、高准确度示波器,加上高频、特高频、超声和TEV传感器组成一套局部放电信号采集系统,分别对电缆、GIS、变压器和开关柜等电力设备的局部放电信号进行采集。提取不同局部放电类型的特征参数,以相位及幅值等相关信息建立自由金属颗粒放电、悬浮放电、绝缘件内部气隙放电、金属尖端放电和沿面放电等典型放电类型数据库。在此基础上,采用Hausdorff距离算法度量目标图谱与典型图谱边缘特征点之间的匹配程度,根据匹配度界定出尖端放电、沿面放电、气隙放电、颗粒放电和悬浮放电等放电模式。

关键词： GMAW   多传感器   支持向量机   焊接过程模式识别   参数优化  

摘要： GMAW(熔化极气体保护焊)是一个复杂的物理、化学过程,存在高度的复杂性和非线性性,有效的提高对其焊接过程模式识别的准确性一直是GMAW焊接过程监控的一个关键问题。文章提出一种基于多传感器和SVM(支持向量机)的焊接过程模式识别方法。通过多传感器对焊接过程中靶材力、振荡、电弧电流、电压和声压等信号同时进行采集,并进一步对其进行方差、小波以及希尔伯特黄变换;再综合焊接过程中各信号数据和训练样本的特点选取并建立多分类SVM和核函数模型,并利用对焊缝的CT断层扫描加以验证,实验结果表明该方法对焊接过程模式具有较高的准确率。

关键词： 毒品分析   合成模式识别   气相色谱/质谱法   甲基苯丙胺  

摘要： 目的通过对云南边境地区缴获的11例"金三角"过境甲基苯丙胺(MA)的特征杂质成分分析,探索MA的合成路线,建立甲基苯丙胺合成模式识别计算机检索方法,为甲基苯丙胺样品同源鉴定提供依据。方法将11例样品经顶空微循环固相萃取后,所得提取液进行GC/MS检测,并利用杂质峰面积的百分含量进行相关性分析。结果云南缴获的甲基苯丙胺主要以人工合成麻黄碱为原料,采用Emde法合成。除2号、11号样品外,其它样品有利用汽油代替有机溶剂的可能性。结论该研究可用于甲基苯丙胺合成路线和特征杂质的关联性推测,可为公安机关打击非法制毒、贩毒提供技术支持。