关键词： 局部放电   超声信号   广义S变换   卷积神经网络   模式识别  

摘要： 超声法是局部放电测量的重要方法。为更有效提取局部放电超声信号中的关键信息,提出一种基于广义S变换和二维卷积神经网络的油纸绝缘局部放电超声信号识别方法。首先,在实验室采集3种典型缺陷的局部放电超声信号,对预处理后的数据进行广义S变换,获得不同放电样本的时频分布图像;然后,构建二维卷积神经网络,将时频图像作为输入,提取超声信号的时频特征;最后,输出对局部放电类型的识别结果。结果表明:该方法对不同局部放电类型的超声信号进行识别,准确率可以达到97.8%,能够更有效地提取超声信号的内在信息并进行局部放电识别。

摘要： This master's thesis explores the application of Self-Supervised Contrastive Learning (SSCL), specifically the SimCLR algorithm, to enhance feature rep- resentation learning from Wafer Bin Maps (WBM) in the semiconductor man- ufacturing process. The motivation stems from the industry's growing need for automated defect detection and root-cause analysis as electronic devices become more complex. Traditional manual inspection methods fall short in meeting these demands due to cost and time constraints. The study success- fully leverages SSCL to extract meaningful feature representations, optimiz- ing label efficiency and improving defect pattern recognition. Furthermore, a comprehensive pipeline for analysis on Nexperia's data is established, including data acquisition, preprocessing, training, testing, and interactive visualization of feature spaces. The research contributes to the automation of wafer map inspection, resulting in potential cost savings and enhanced process control in semiconductor manufacturing.

关键词： 离散型Hopfield神经网络   神经元阈值   联想记忆   模式识别   相似交通标志  

摘要： 离散型Hopfield神经网络的联想记忆功能因具有良好的容错性，被广泛应用于模式识别领域。本文针对离散型Hopfield神经网络联想记忆中相似记忆样本之间的串扰问题，提出了一种基于神经元激发阈值调节的改进Hopfield神经网络联想记忆模式识别算法，并通过相似限速交通标志图像的识别，对所提出算法的容错性与实时性进行了验证。仿真结果显示：在待识别模式被噪声污染程度达到50%时，正确识别率仍然能够达到90%以上；具有对不完整输入模式的识别能力和良好的实时性。本文所提出的改进算法能够在联想记忆过程中对相似记忆样本进行有效识别。

关键词： 高层钢框架结构   破坏模式   加速度反应谱   均匀损伤   粘滞阻尼器  

摘要： 本文提出了一种以地震动特征参数为指标的高层钢框架结构破坏模式识别准则，并以层间均匀损伤为目标，研究了基于粘滞阻尼器的高层钢框架结构破坏模式控制方法。基于20组地震动数据分析，以结构最大层间位移角的变化规律定义不同地震动作用下高层钢框架结构的破坏模式；进一步讨论了结构振型参与权重对破坏模式的影响；最后，为优化破坏模式，分析了粘滞阻尼器布置方案对不同高层钢框架结构破坏模式的控制效果。结果表明：所分析的不同高层钢框架结构的破坏模式与结构前两阶振型周期对应地震加速度反应谱值与相应振型参与系数乘积之比相关，可分为低层破坏模式和中高层破坏模式两类。本文方法对低层破坏模式和中高层破坏模式的识别准确率分别达到85%和92%。所提出的粘滞阻尼器布置方案可使两类破坏模式趋于层间均匀损伤，受控后布置阻尼器楼层的层间位移角幅值差由0.024rad降至0.002rad，整体层间变形均匀度由0.37降至0.11。

关键词： 安全工程   超声检测   经验模态分解   模式识别  

摘要： 针对天然气钢制管道缺陷超声检测模式识别问题中,传统方法对信号进行分解并提取分解后本征模态函数的特征时,直接忽略残差信号这一问题,提出首先对检测回波信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并对比时域残差信号,直接对残差信号进行统计特征提取。其次,用天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search algorithm,BAS)优化的最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines,LSSVM)进行分类试验。试验结果表明,基于EMD-BAS-LSSVM的天然气钢质管道缺陷检测方法针对人造缺陷的识别准确率为75.71%,针对天然气站场和抢险维修中心现场的管道缺陷检测准确率为65.78%,有效识别了天然气钢质管道腐蚀缺陷。

关键词： MOS阵列   前处理   自吸进样   电子鼻   气味特征区分   模式识别  

摘要： 针对电子鼻成本高昂和烦琐前处理工序问题,设计MOS阵列、前处理以及自吸进样一体化快速电子鼻,快速电子鼻包括自吸式顶空进样前处理模块、MOS传感器阵列及其调试模块、数据采集及分析模块。以快速电子鼻系统样机为平台,首先进行样品前处理、进样以及传感器阵列的稳定性考察,发现手动模式、精确自吸模式以及简易自吸模式的相对标准偏差依次增大,但根据不同样品特点和精度要求可以选择合适的操作模式;其次,进行三类食品气味特征的区分试验,结果表明,不同品牌果汁、掺假白酒以及不同干露时间鲜活文蛤的气味特征均可以进行有效区分,并针对以上三类食品分别筛选出对应的关键区分传感器;最后开展便携式快速电子鼻系统的核心模式识别算法设计,并基于MATLAB进行实例验证,分类准确率为100%。

关键词： 枇杷叶   醇溶性浸出物   三萜酸   聚类分析   偏最小二乘判别分析   熵权逼近理想解排序法   质量评价  

摘要： 目的 综合评价福建云霄产不同品种的枇杷叶质量,为临床用药提供依据。方法 分别采用热浸法、紫外分光光度法(UV)及高效液相色谱(HPLC)法测定枇杷叶中醇溶性浸出物、总三萜酸及5个三萜酸成分的含量;采用SPSS 22.0和SIMCA-P 14.1软件分别进行聚类分析及偏最小二乘判别分析(PLS-DA),采用熵权逼近理想解排序(TOPSIS)法进行不同品种枇杷叶质量综合评价分析。结果 福建云霄产7个品种枇杷叶醇溶性浸出物含量为25.45%~31.47%,齐墩果酸和熊果酸总量为0.85%~1.18%,均符合《中华人民共和国药典(一部)》2020年版规定;总三萜酸及野鸦椿酸、山楂酸、科罗索酸、齐墩果酸、熊果酸等5个三萜酸成分的含量分别为69.360~93.370,1.334~4.932,1.180~2.954,4.848~9.410,0.917~1.576,7.438~10.393 mg/g;7个品种枇杷叶组间差异明显,可聚为7类,组间质量差异的主要标记物有6个成分,其中5个为已知成分,分别是野鸦椿酸、山楂酸、科罗索酸、齐墩果酸和熊果酸;7个品种枇杷叶的质量综合评价值由高到低依次为:东车钟、贵妃钟、解放钟、大钟、土钟、早钟6号及长红3号。结论 福建云霄产不同品种枇杷叶质量存在显著差异,但均具有良好的品质,其中东车钟质量较优。

关键词： 高光谱技术   模式识别   新会陈皮:陈化年份  

摘要： 高光谱成像技术(HSI)是基于非常多窄波段的影像数据技术,将成像技术与光谱技术相结合,获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据,因其快速、无损的特点,被广泛应用于食品、农产品、中药材等样品的快速鉴别。道地药材新会陈皮具有较高的市场价值,且陈化(贮藏)年份越久市场价格亦越高,市场人工鉴别准确率低、难度大。基于高光谱技术结合化学计量学方法,建立不同陈化年份新会陈皮的快速无损鉴别方法。采集5个陈化年份样品在可见-近红外波段(400~1000 nm)的高光谱信息,提取高光谱图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱值作为样本原始光谱。经黑白校正后获得标准数据,通过多元散射校正(MSC)、一阶导数(D1)、二阶导数(D2)、SG平滑(SG)和标准正态变量变换(SNV)5种预处理方法对数据进行降噪处理后,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)等方法建立分类鉴别模型,以预测结果的准确率作为评价指标筛选最佳模型,使用混淆矩阵(confusion matrix)评估模型分类性能。结果表明,外表皮数据以MSC结合PLS-DA方法为最优鉴别模型,预测集鉴别准确率达到97.59%;而内表皮数据则以原始数据结合PLS-DA方法为最优鉴别模型,预测集鉴别准确率亦达到97.59%。采用内表皮数据,进一步采用连续投影算法(SPA)选择19个特征波长建模,整体判别准确率仍可达90%以上。通过SPA方法提取的特征波长建模可以达到与全波长模型相似的识别效果,去除冗余变量可以大大降低模型的复杂性,减少模型的运算时间。该研究建立的高光谱技术结合化学计量学的方法可实现不同陈化年份新会陈皮样品的快速无损鉴别,为专属小型化仪器装备系统的开发提供了理论依据。

关键词： 纺纱过程   质量波动   异常预警   随机森林   移动窗口  

摘要： 纺纱过程受到多因素的影响,其质量波动呈现复杂性。文章针对纺纱过程质量波动异常难以及时预警的问题,提出一种基于窗口波动模式识别的纺纱过程质量波动异常预警方法。首先对纺纱过程参数时序集进行窗口分解,定义异常波动率对窗口序列的波动程度进行表征;然后根据窗口是否存在异常预期信号对模式进行判别,并构建参数优化的随机森林模型对窗口波动模式进行识别,据此构建纺纱过程质量波动异常预警策略。通过细纱过程数据集进行验证,结果显示所提方法在实现对纺纱质量异常波动进行预警的同时还能够准确追溯异常波动源头,为纺纱生产质量稳定提供保证。

关键词： 黄芩汤   指纹图谱   化学模式识别   制备过程质量评价  

摘要： 目的:分析黄芩汤制备过程中化学成分的变化,为其质量评控提供参考。方法:遵古籍张仲景《伤寒论》中黄芩汤处方,将不同产地批次的饮片混批投料,按一次煎煮(A组)、二次煎煮(B组)、冷冻干燥(C组)制成3组各12批样品,建立黄芩汤HPLC指纹图谱;计算相似度,标定特征峰;应用SPSS 24.0及SIMCA 14.1软件作HCA、PCA及PLS-DA分析,挖掘影响不同批次黄芩汤质量的标志性化合物。结果:指纹图谱标定13个共有峰。不同产地药材批次的黄芩汤图谱相似度存在差异但不显著(各批次样品相似度均大于0.9000)。指认黄芩苷、黄芩素、芍药苷、甘草苷、甘草酸5个特征峰。共有峰总面积:B组≈C组>A组。HCA、PCA分析将样品分为两类,A组为一类,B组、C组为一类。PLSDA分析找到4个潜在的质量差异标志物。综合得分评价:C组>B组>A组。说明黄芩汤煎煮2次较为合理,冷冻干燥能较好地保留其成分,10号峰、5号峰(甘草苷)、8号峰(黄芩苷)、9号峰可能是影响其质量的重要成分。结论:研究建立了黄芩汤指纹图谱,通过指纹图谱和化学模式识别较好地辨识了制备过程中影响黄芩汤质量的标志性化学成分,为其制备过程的质量评价研究奠定了理论基础。