关键词： 防风   水防风   指纹图谱   相似度评价   聚类分析   主成分分析  

摘要： 目的基于特征图谱及主要成分的含量,并结合化学模式,比较防风与水防风的化学成分差异。方法Phenomenex Kinetex XB-C_(18)色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm);流动相乙腈-水,梯度洗脱;体积流量1.0 mL/min;柱温30℃;检测波长254 nm。采用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012A)”进行相似度评价,建立共有模式。以色谱峰信息为数据来源,采用3种化学模式识别方法综合分析防风、水防风药材差异。结果建立了不同产地防风的HPLC指纹图谱共有模式,标定了17个特征峰,相似度基本>0.9。聚类分析和主成分分析能对不同产地防风及伪品水防风进行明显区分;正交偏最小二乘法判别分析表明导致差异的主要化学标记物为升麻素苷、升麻素、6″-O-apiosyl-5-O-methylvisammiosid、亥茅酚苷、补骨脂素、花椒毒素、3-O-乙酰基亥茅酚、异欧前胡素。5-O-甲基维斯阿米醇苷与亥茅酚苷含量之和与升麻素含量的比值在防风与水防风中区别较大,具有一定的鉴别意义。结论该方法可用于分析防风、水防风药材质量的差异性,为规范防风药材使用的评价提供参考。

关键词： 自相关分析   数据采集   3D打印   模式识别  

摘要： 3D增材制造产品成型过程中,各个关键参数的实时监控具有十分重要的现实意义。这里搭建了3D打印数采分析系统,提出了以ABB机器人、DeviceNet模块等为主体硬件,DeviceNet为实时通讯协议,C#为开发语言及SQL Server为数据库的设计方案,同时通过ARIMA时序机器学习模型,对采集的数据进行自相关函数分析。研究表明,数采分析诊断系统可以对机器人在3D打印过程中的各项数据进行实时监控,通过ARIMA模型的训练可以在焊接过程中对异样参数进行提前预警,从而对工艺参数的优化和产品质量的提升都有实际参考价值。

关键词： 菟丝子   酒菟丝子   UPLC   指纹图谱   化学模式识别   质量评价   相似度评价   层次聚类分析   主成分分析   正交偏最小二乘-判别分析   金丝桃苷   异槲皮苷   槲皮素   新绿原酸   隐绿原酸   紫云英苷   山柰酚   绿原酸   异绿原酸C  

摘要： 目的建立生菟丝子Cuscutae Semen与酒菟丝子UPLC指纹图谱,并结合多元统计分析和定量测定研究菟丝子酒炙前后化学成分的变化,为菟丝子质量评价提供参考。方法采用UPLC法进行测定,色谱柱为Thermo Accucore^(TM)C_(18)柱(100 mm×4.6 mm,2.6μm),流动相为乙腈-0.1%磷酸水溶液,柱温30℃,梯度洗脱,进样体积为2μL,体积流量为0.4 mL/min,采用分段波长,建立15批酒菟丝子及15批生菟丝子指纹图谱。通过相似度评价、层次聚类分析(hierarchical clustering analysis,HCA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)来对指纹图谱进行分析评价,同时对9个主要成分进行定量测定,寻找炮制前后差异成分。结果建立的UPLC指纹图谱中,共匹配了19个共有峰,宁夏产区与内蒙产区的生菟丝子和酒菟丝子相似度均较高,HCA中可将酒菟丝子与生菟丝子明显区分,PCA提取出4个主成分,能够明显区分菟丝子生品及炮制品。正交偏最小二乘-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)亦可将二者明显区分,并筛选出菟丝子炮制前后的8个差异性成分,根据VIP值排序为峰1、10、2、5、8(隐绿原酸)、4(新绿原酸)、18(槲皮素)、17(异绿原酸C)。含量测定结果表明,酒炙后菟丝子中金丝桃苷、异槲皮苷、槲皮素、新绿原酸、隐绿原酸含量增加,紫云英苷、山柰酚、绿原酸、异绿原酸C含量降低。结论建立的UPLC指纹图谱和含量测定结果对菟丝子及其炮制品的质量控制及整体性评价具有重要意义。

关键词： 模式识别技术   图像处理   图像识别  

摘要： 模式识别技术是一种用于人类认知世界的实用技术,它在工程领域中具有非常广阔的应用前景,为生产和生活创造了巨大的价值。随着科学技术的发展,人们对模式识别技术的研究越来越多,它的应用也越来越广泛。该文着重介绍了图象处理中的一些方法和问题,以及在图象处理中的应用。目前,模式识别技术仍有许多不足之处,希望将来研究者与人工智能相结合,能够找出一种具有普适性的模式,并构建出一套完整的模式识别技术体系。

关键词： 机器学习与模式识别   课程思政   新工科   剪枝算法  

摘要： 随着人工智能的发展,机器学习理论已经深入渗透到信息处理各个领域,掌握基础的机器学习方法已成为对理工科专业学生的基本要求之一。打造机器学习与模式识别课程思政体系,对于培养高素质工科人才有着至关重要的作用。文章分析了机器学习与模式识别课程思政目标,并阐述了课程思政实施方案设计及具体实施案例,探讨如何将课程思政渗透至知识传授和能力培养的各个环节,构造全方位育人大格局。

关键词： 图像处理   模式识别   人脸活体检测   三元组损失   生成对抗机制   多尺度注意力融合机制  

摘要： 针对现有人脸活体检测算法在单一数据集内表现良好而在多个数据集间泛化能力较差的问题,提出一种聚焦于真实人脸的活体检测方法。在数据输入阶段,每轮训练会向网络输入所有源域的真实人脸的同时只随机输入其中一个源域的虚假人脸。在特征学习阶段,使用Resnet18网络作为主干网络,对不同残差块的输出特征进行基于注意力机制的加权融合。利用三元组损失和对抗损失对融合后的真实人脸特征进行领域内和领域间的聚合,利用三元组损失对融合后的虚假人脸特征只进行领域内的聚合。在分类阶段,利用交叉熵损失对所有源域的真实人脸和虚假人脸进行分类。所提方法在4个人脸活体检测数据集中进行了实验,实验结果表明所提方法相比其他方法具有更低的识别错误率和更高的鲁棒性。

关键词： 川贝母   浙贝母   多元分析   模式识别   核苷   碱基  

摘要： 浙贝母和川贝母因其具有特色药理活性,作为中医药已经在临床上使用上千年。本文利用高效液相色谱法,使用多元统计学分析手段和模式识别技术对浙贝母和川贝母的鉴别进行研究。共收集49份样品,10种核苷类成分被用于特征组分进行分析测定,采用聚类分析、主成分分析、最小二乘回归分析等多元分析方法评价品种和特征组分的相关性。通过建模,利用不同的算法如k-近邻法、偏最小二乘判别、簇类独立软模式法和支持向量机法对未知样本进行品种预测。结果表明,基于此建立的模式识别模型,具有较好的预测准确率。结合多元统计分析方法和模式识别技术可以提高在特殊情况下浙贝母和川贝母的品种预测准确率,有利于质量控制和产品监督。

关键词： 油浸式配电变压器   局部放电   变压器绝缘   模式识别   检测技术  

摘要： 绝缘性能的稳定性是保证油浸式配电变压器正常运行的重要因素,不同绝缘劣化产生的局部放电特征存在差异。为此首先分析油浸式配电变压器绝缘结构、局部放电类型,在此基础上,进一步分析脉冲电流法、超声波检测法、特高频检测法、溶解气体分析法等4类局部放电常用检测方法,以及常见局部放电类型的模式构造、特征参数提取与不同局部放电检测方法的模式识别方法。最后从检测方法、模式识别、传感技术、新兴技术等方面展望了后续研究思路。

关键词： 雪白睡莲   HPLC指纹图谱   相似度   聚类分析   主成分分析   正交偏最小二乘判别分析  

摘要： 建立睡莲花HPLC指纹图谱,并对5种成分进行含量测定,结合化学模式识别法,综合分析各产区睡莲花药材的成分差异,为睡莲花药材的进一步开发利用奠定基础。采用Waters C_(18)色谱柱(250 mm×4.6 mm, 5μm),以乙腈(A)-0.2%磷酸水溶液(B)为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL/min,柱温30℃,检测波长273 nm、350 nm。在273 nm下标定23个共有峰,指认了5种化学成分,350 nm标定17个共有峰,指认了4种化学成分。对15批样品聚类分析,在273 nm下分为4类,350 nm下分为3类。正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)共找到273 nm的10个可能影响睡莲花药材质量的差异性标志物。15批样品相似度为0.972~0.999,表明不同批次睡莲花样品存在差异。该方法可有效评价不同产地睡莲花药材的质量差异,为其质量控制提供参考。

关键词： 酱香型白酒   气相色谱-质谱联用   指纹图谱   化学模式识别   品质独特性   批次稳定性  

摘要： 为建立一种特定品牌酱香型白酒品质独特性及批次稳定性的评价方法。采用气相色谱-质谱联用结合“中药色谱指纹图谱评价系统”,构建特定品牌酱香型白酒指纹图谱,结合相似度与化学模式识别分析(层次聚类、主成分分析)实现对特定品牌酱香型白酒品质独特性与批次稳定性的综合评价。结果表明:以指纹图谱相似度大于0.99作为特定品牌酱香型白酒品质独特性及批次稳定性的评价标准,可将特定品牌酱香型白酒与其他不同品牌酱香型白酒有效区分;化学模式识别均显示特定品牌酱香型白酒与其他不同品牌酱香型白酒明显分类;可见指纹图谱结合化学模式识别可有效评价特定品牌酱香型白酒的批次稳定性及品质独特性。主成分分析发现特定品牌酱香型白酒与其他品牌酱香型白酒差异物质为17种,包括己酸、己酸乙酯、正己醇、乙酸、苯乙酸乙酯、2-羟基丙酸乙酯、十六烷酸乙酯、丁酸、3-甲基丁醇、2-甲基丙醇、乙酸正丙酯、正丙醇、2-丁醇,2-甲基丙酸乙酯、3-甲基丁酸乙酯、丙酸乙酯、正丁醇,是特定品牌酱香型白酒品质独特性的内在体现。本研究为特定品牌酱香型白酒的质量控制提供了一定的理论依据和技术支撑。