关键词： 人工智能   模式识别  

ISBN: (数字)9787121323737 ISBN: (纸本)9787121323737

摘要： 本书是《模式识别及Matlab实现》主教材的配套实验与指导，根据主教材各章内容，相应给出了实验的具体步骤和程序代码，包括：贝叶斯决策，概率密度函数的参数估计，非参数判别分类方法，聚类分析，特征提取与选择，模糊模式识别，神经网络在模式识别中的应用，模式识别的工程应用等。

关键词： 固体力学   混凝土   声发射   小波变换   损伤机制  

摘要： 为了实时获取混凝土中微裂纹扩展演化的物理信息,对实验采集的每一个声发射信号作小波变换,识别出3种典型模式的声发射信号;根据声发射信号的事件密度变化规律和脆性材料断裂理论,将混凝土压缩破坏过程分为微孔洞压缩闭合、裂纹萌生、裂纹生长和裂纹汇合4个阶段。根据混凝土材料中声发射信号频率与裂纹源尺寸呈反比例关系以及声发射信号在4个破坏阶段中的分布特征,将3种模式的声发射信号分别对应于裂纹萌生、裂纹生长和微孔洞压缩闭合、裂纹汇合。实验结果表明,裂纹萌生、裂纹生长和微孔洞压缩闭合、裂纹汇合对应的声发射信号的上升时间依次增长、频率逐渐降低,与应变能释放理论相符合。

关键词： 隐写术   隐写分析   通用隐写分析   模式识别   深度学习  

摘要： 隐写分析是信息安全领域一个很重要的研究方向。随着研究的快速发展,已经有大量的隐写分析方法提出。本文的目的是对近几年图像隐写分析领域的新进展和新思路进行梳理和总结,以给领域内的研究者提供参考。文章首先对传统基于人工特征的隐写分析新进展进行总结,进而重点介绍了隐写领域中新提出的基于深度学习的隐写分析方法。最后,文章对隐写分析的研究面临的挑战以及研究趋势进行了讨论。

关键词： 模式识别受体   效应蛋白   诱饵蛋白   病原相关分子模式激活的免疫反应   抗病性  

摘要： 病原/微生物相关分子模式(PAMPs/MAMPs)被位于宿主细胞表面的模式识别受体(PRRs)识别并激活免疫反应.这种病原相关分子模式触发的免疫反应(PTI)能够帮助植物抵抗大部分致病微生物的侵入,因此利用基因工程技术在植物中表达PRRs,以增强植物对病原微生物的免疫识别是一种非常有潜力的植物抗病性改良的策略.植物病原微生物分泌的效应蛋白通常利用多种多样的生化机制直接靶向和抑制PTI信号通路的关键组分,从而抑制PTI.一些植物进化出与效应蛋白的靶标类似的诱饵蛋白,并诱导效应蛋白的错误靶向.这种识别的结果不抑制PTI免疫反应,反而诱导效应蛋白激活的免疫反应(ETI).这种机制提示了人工设计的诱饵蛋白在特定植物中产生新的识别特异性的可能性.本综述总结了PRRs对PAMPs的识别,以及诱饵蛋白对效应蛋白监控方面的研究进展.利用转基因异源表达EFR或PBS1诱饵蛋白在实验室条件下成功扩展了植物的识别特异性,体现了对PRRs和人工设计的诱饵蛋白在植物对病原识别特异性的扩展和抗病性改良方面的潜力,突显了分离和鉴定新的PRRs和诱饵蛋白的必要性.

关键词： 益母草碱   急性心肌缺血   核磁共振   代谢组学   模式识别   多变量统计  

摘要： 目的应用核磁共振(NMR)代谢组学技术研究急性心肌缺血以及益母草碱给药大鼠血浆中代谢物组的变化,探讨益母草碱抗心肌缺血作用的机制。方法应用1H NMR分析假手术组、模型组、益母草碱给药组大鼠血浆代谢物组,应用模式识别多变量统计方法研究模型组与假手术组及给药组之间的代谢物组差异。结果正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)结果显示,模型组与假手术组相比有6个代谢物(丙氨酸、赖氨酸、甘氨酸、肌酸、N-乙酰化及O-乙酰化糖蛋白)水平明显增加,而益母草碱干预治疗能明显降低模型组丙氨酸、赖氨酸、甘氨酸水平,并增加胆碱、磷酸胆碱、鲨肌醇含量。结论益母草碱能通过纠正急性心肌缺血氨基酸代谢紊乱,上调胆碱以及肌醇代谢通路发挥心肌保护作用。该研究为评价益母草碱抗心肌缺血作用提供了有力分析手段,并为研究其作用机制提供新的思路。

关键词： 模式识别   人工智能  

ISBN: (纸本)9787121323737

摘要： 本书是《模式识别及Matlab实现》主教材的配套实验与指导，根据主教材各章内容，相应给出了实验的具体步骤和程序代码，包括：贝叶斯决策、参数估计、非参数判别分类法、聚类分析法、特征提取与选择、模糊模式识别、神经网络在模式识别中的应用等内容。

摘要： Although a genetic inheritance pattern has not yet been identified, there seems to be a hereditary component for some types of cancer. The focus of this thesis is on identifying the factors that enable correct identification of genetic inheritance models. Exploring this topic involved complex segregation analysis on real FCCTX cancer registry data, then on simulated data (based on the real data characteristics) to determine what caused the model to be identified. If a strong polygenic effect is present, finding evidence for the correct genetic model is more likely. However, the correct model was identified roughly 50% of the time, so more factors should be explored. If the genetic inheritance pattern of a disease is identified, this would facilitate identifying the gene mutation in question, especially with rapidly advancing genomic technology. This work can be applied to other cancers, and can encourage exploration of non-Mendelian genetic inheritance.

关键词： 模式识别   藏文OCR   特征提取   极限学习机  

摘要： 为提高印刷体藏文识别(optical character recognition,OCR)的精度和速度,提出将极限学习机(extreme learning machine,ELM)算法应用到藏文OCR过程中,并与传统的单隐含层BP神经网络(back propagation neural network)算法和支持向量机(support vector machine,SVM)算法进行对比.此外,特征提取阶段分别采用3种不同的特征,分别为映射特征、网格特征及像素特征.实验分析识别率及识别时间,结果表明,与SVM和BP神经网络算法相比,ELM算法取得了较高的识别率及较短的识别时间.

关键词： 特征融合   模式识别   分类  

摘要： 特征融合方法是模式识别领域的一种重要方法.计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题,仍然存在很多挑战.特征融合方法能够综合利用多种图像特征,实现多特征的优势互补,获得更加鲁棒和准确的识别结果.笔者基于信息融合理论分析了特征融合方法的原理,介绍了特征融合方法的研究现状,讨论了特征融合与3类主流基础理论相结合的方法,其中基于贝叶斯理论的特征融合算法可以实现多特征的融合决策,基于稀疏表示理论的特征融合算法能够得到多特征的联合稀疏表示,基于深度学习理论的特征融合算法能够强化深度神经网络模型的特征学习过程.