关键词： 艾叶   指纹图谱   超高效液相色谱法(UHPLC)   化学模式识别  

摘要： 为艾叶质量控制提供参考,进行了题示方法研究。以不同产地的10批艾叶样品为研究对象,采用超高效液相色谱法(UHPLC)建立指纹图谱,通过与混合标准溶液色谱图比对指认其中的共有峰,利用中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012 A版)进行相似度评价;对UHPLC测定异绿原酸B、异绿原酸C、棕矢车菊素含量进行方法学验证,并定量分析10批样品中这3种成分;采用聚类分析、主成分分析对10批艾叶样品进行化学模式识别。结果表明:由10批艾叶样品指纹图谱得到17个共有峰,指认出其中3个共有峰,分别为异绿原酸B(峰3)、异绿原酸C(峰5)、棕矢车菊素(峰8);异绿原酸B、异绿原酸C、棕矢车菊素的质量在一定范围内与对应的峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为1.0×10^(-5)~8.0×10^(-5)ng,方法学验证结果显示仪器精密度良好,并且该方法稳定性、重复性较好,10批样品中异绿原酸B、异绿原酸C、棕矢车菊素的质量分数分别为0.211 9~2.537 1 mg·g^(-1),0.165 8~3.365 0 mg·g^(-1),0.169 1~0.931 8 mg·g^(-1);相似度评价结果显示,除S3样品外,其余样品的相似度均大于0.900;聚类分析和主成分分析结果一致,均将10批艾叶样品分为两类,S3样品为一类,其余样品为一类。

关键词： 模式识别   结构化   深度教学  

摘要： 新课标强调知识的结构化整合,以促进学生的深度学习,发展学生的数学核心素养,落实数学的育人价值.模式识别教学承载着这一任务,模式识别是几何教学中基本图形的基本结论、基本思想与基本方法.通过模式的构建与理解、识别与应用、反思与完善,可以形成结构化的深度教学.

关键词： 化瘀散   指纹图谱   高效液相色谱法   含量测定   化学模式识别  

摘要： 目的结合化学模式识别,分析化瘀散的HPLC指纹图谱,并测定其5种有效成分的含量。方法以双去甲氧基姜黄素为参照,绘制10批化瘀散的HPLC指纹图谱,进行相似度评价,确定共有峰;运用统计学软件进行聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法分析;同时测定化瘀散中5种有效成分的含量。结果10批化瘀散标定16个共有峰,相似度大于0.98;指认了人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1、双去甲氧基姜黄素、去甲氧基姜黄素、姜黄素5个共有峰;聚类分析显示10批样品可聚为3类,PCA显示3个主成分的累积方差贡献率为89.914%,OPLS-DA显示峰9、15、2、16可作为鉴别和区分化瘀散质量的标志物;5个峰的线性相关系数r>0.9995,含量测定结果范围分别为3.802~3.931、2.889~3.018、3.389~3.435、4.122~4.191、6.579~6.728 mg·g^(-1)。结论基于化学模式识别的指纹图谱分析和含量测定方法,可用于化瘀散的质量控制。

关键词： 深度学习   姿态估计   手势识别   关键点检测   模式识别   ConvNeXt  

摘要： 随着优化技术的发展以及对神经网络的进一步认知,提出ConvNeXt网络并应用于视觉分类任务,其性能超越Transformer等一系列多参数量和多计算量网络。姿态估计任务是计算机视觉任务中的基本任务,也是手势识别技术的基础,有着广泛的应用前景。将ConvNeXt网络应用于手势姿态估计并进行优化,引入heatmap编码,从而增加对关键点坐标预测的准确率。使用改进的Adamw优化器对模型参数进行优化,其PCK@0.2指标达到了0.992,EPE指标也达到了3.47,超越了其他模型的实验结果。

关键词： 模式识别技术   高光谱图像   图像分类   深度学习   支持向量机   图像特征采集  

摘要： 针对当前高光谱图像分类方法图像特征向量应用环节设定较为落后,导致分类精度差,无法获取完整图像分类结果的问题,提出基于模式识别技术的高光谱图像分类方法。采用加权平均法,完成高光谱图像预处理,使用多尺寸局部二值法,提取高光谱图像特征向量,确定不同类型光谱信息的联合分布密度,结合模式识别技术,完成高光谱图像分类。通过总体图像分类精度、平均图像分类精度以及kappa系数对此方法的应用效果进行评估,结果表明,本方法精度较高均在96%以上,且kappa系数超过0.9,可缓解当前方法在应用过程中出现的问题。

关键词： 教学效果评价   人体动作   生物力学   实验教学平台   人体关节   步态分析   模式识别   肢体动作  

摘要： 《生物力学》是康复本科的专业课程之一,“人体动作分析实验”是该课程常见的实践教学内容[1]。其中涉及的步态分析、技术动作分析等实验对于康复治疗学专业学生了解人体关节运动的特点、康复临床技法细节、人体行为的模式识别,以及肢体动作康复效果评价等均具有重要的意义和作用[2—4]。

关键词： 咖啡   西布曲明   太赫兹时域光谱   模式识别   光谱预处理  

摘要： 该研究通过太赫兹时域光谱采集70组含有西布曲明成分的咖啡在0~2.5 THz频段的光谱信息,建立随机森林、支持向量机、贝叶斯判别分析3种模式识别方法并进行比较研究。结果表明,未经过预处理的模型识别准确率较低。选择一阶导数、二阶导数、不同类型的巴特沃斯滤波器和Pearson特征选择融合光谱方法进行光谱信号处理。基于一阶导数处理的贝叶斯判别分析模型准确率为98.6%,基于高通巴特沃斯滤波器的随机森林模型分类准确率为94.2%,基于特征提取的融合光谱支持向量机(support vector machine, SVM)模型分类准确率为100%。选择最优预处理的SVM模型进一步对同一品牌不同地区的掺假咖啡进行鉴别,准确率为100%。研究实现了“品牌-产地”的二级特征识别,可为公安机关打击涉及咖啡的食品安全犯罪提供参考。

关键词： 电缆过热   分解气体   气体传感器阵列   模式识别  

摘要： 中低压电缆过载运行严重、工作环境恶劣、过热故障频发,往往是电气火灾的高发源头所在,但目前仍缺乏经济可靠的过热故障诊断方法。火灾早期阶段气体挥发物一般先于烟雾颗粒出现,因此该文开展基于气体传感阵列的电缆过热故障诊断研究。首先,以中低压电缆常用的绝缘材料聚氯乙烯(PVC)为研究对象,探索电缆绝缘材料过热生成气体组分,指导用于检测电缆过热分解气体的半导体气体传感器选型;然后,基于分解气体类型,构建气体传感器阵列,采用真实电缆模拟过热故障,测试气体传感器阵列对电缆过热分解气体的响应;最后,对传感器阵列的响应信号提取4维时域特征、6维频域特征和10维曲线拟合特征,根据卡方检验选择前10个最高分数的特征组成特征矩阵,采用支持向量机进行分类,可以将过热程度分为正常、预警、报警三类温度区间,模型的准确率可达95%。整个实验过程中,烟雾报警器都没有发出报警蜂鸣。

关键词： 小儿腹痛草   指纹图谱   化学模式识别   獐牙菜苦苷   龙胆苦苷  

摘要： 目的:建立小儿腹痛草饮片HPLC指纹图谱,利用化学模式识别技术筛选质量差异成分,并建立含量测定方法。方法:采用HPLC法建立来自云南楚雄、会泽、石林、元谋、武定共15批小儿腹痛草指纹图谱并进行相似度评价;使用聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)及正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)量化并筛选饮片中主要质量差异成分;建立獐牙菜苦苷及龙胆苦苷的含量测定方法。结果:15批样品HPLC指纹图谱标定13个共有峰,指认2个成分,相似度为0.642~0.988;CA将样品分为2类;以特征值>1为标准筛选出4个主成分;以变量重要性投影值(VIP)>1为标准,筛选出9个质量差异标志性成分;不同产地样品中獐牙菜苦苷及龙胆苦苷含量差异较大,总含量排序为云南楚雄>云南石林>云南武定>云南会泽>云南元谋。结论:该研究建立的方法可为小儿腹痛草质量控制及应用开发提供参考。

关键词： 荧光显微镜   数字图像处理   模式识别   神经网络   医学和生物成像  

摘要： 针对高通量荧光显微成像中高密度、低信噪比、亚衍射极限荧光斑点的自动化精准检测和定位问题,基于UNet提出一种轻量级神经网络方法。该方法采用挤压和激发通道层注意力机制和残差模块优化特征信息,构建密度图和偏移量多输出架构,直接执行检测和亚像素定位。在公开数据集和模拟数据集进行实验,所提方法对低信噪比和高密度的荧光点检测优于当前算法,尤其对于达到衍射极限的高密度荧光点,有很好的检测性能,比如在128×128像素具有1200个荧光点并且大部分点达到衍射极限的图像下。所提算法对斑点的识别精度F1分数超过97.6%,定位误差为0.115 pixel,相比最新deepBlink方法,F1提升16.2个百分点并且定位误差减小0.63 pixel。