关键词： 深度学习   目标检测   海洋涡旋   密集特征金字塔   卷积神经网络   特征融合   旋转区域卷积神经网络   模式识别  

摘要： 海洋涡旋演变过程认识的不足是制约当前物理海洋研究水平的关键因素,海洋涡旋自动检测是掌握其产生、发展、变异过程机理及其与多尺度海洋过程相互作用的基础。然而,由于海洋涡旋尺度多样性、形状不规则、分布密集的特点,现有水平检测方法导致检测区域存在显著的冗余、重叠与嵌套。为解决上述问题,提出多尺度旋转密集特征金字塔网络。具体地,通过密集连接(dense feature pyramid network,DFPN)改进特征金字塔网络实现多尺度高层语义特征提取与融合,增强特征传播与特征重用;此外,针对海洋涡旋密集分布的特点,改进旋转区域卷积神经网络(rotational region convolutional neural network,R^(2)CNN),提出多尺度RoI Align机制,实现特征的语义保持和空间信息的完整性,提升模型检测性能。最后,采用海平面异常值数据构建海洋涡旋数据集,并预处理成VOC格式进行训练,调整相应参数得到检测模型。实验结果表明,提出的检测模型最优检测精度可达96.4%,并对太平洋、大西洋海域的海洋涡旋进行自动检测,验证了模型具有较好的泛化能力。

关键词： 电解质栅突触晶体管   突触塑性   等离子体处理   模式识别  

摘要： 作为神经形态计算系统的基本组成单元,人工突触器件在高性能并行计算、人工智能和自适应学习方面具有巨大的应用潜力。其中,电解质栅突触晶体管(Electrolyte-gated synaptic transistors,EGSTs)以其沟道电导的可控性成为下一代神经形态器件被广泛研究的对象,并用来模拟神经突触功能。EGSTs因双电层的快速自放电效应,导致其存在长程塑性持续时间较短和沟道电导不易调控等问题。本研究采用水诱导的In_(2)O_(3)薄膜作为沟道材料,以壳聚糖作为栅电解质材料,制备了基于In_(2)O_(3)的EGSTs,并对器件沟道层进行了氧等离子体处理。研究发现,利用氧等离子体中的活性氧自由基在沟道层表面产生陷阱态,使更多氢离子在电解质/沟道界面处被俘获,器件性能表现为回滞窗口增大,对EGSTs器件的长程塑性实现调控。基于双电层的静电耦合效应和电化学掺杂效应,本研究利用EGSTs器件模拟了神经突触的兴奋性突触后电流(EPSC)、双脉冲易化(PPF)、短程塑性(STP)和长程塑性(LTP)等突触行为。同时,基于该器件的EGSTs增强/抑制特性,采用三层人工神经网络进行手写数字识别,经过仿真训练后,发现该器件可训练出较高的识别率(94.7%)。这些研究结果揭示:表面等离子体处理是影响器件性能的一项关键技术,并证明了该技术对调节EGSTs神经形态器件的突触功能具有较大的应用潜力。

关键词： 点云面片分割   深度学习   模式识别   最近邻采样  

摘要： 为解决三维点云面片分割方法参数多、面片数无法固定、泛化性能差的问题,根据二维深度超像素采样方法(superpixel sampling network,SSN)提出一种两段式深度三维面片过分割方法3DFON。方法前段为深度特征提取网络,后段为允许梯度传递的并行点级别迭代聚类算法。利用综合损失函数对进行网络训练。研究表明,该方法在Shapenet Parts数据集上展示了良好的分割效果与泛化能力,与SLIC(simple linear iterative clustering)算法及面片化算法相比,可免调节参数,且在可达成最大分割精度与欠分割误差这两项指标上具有优势。

关键词： 信号处理   最新研究成果   多媒体信息处理   模式识别   人工智能   信息技术发展   神经网络   基础理论  

摘要： 内容导读 “信号处理”作为信息技术发展中最富有活力的学科之一,与模式识别、人工智能、神经网络以及多媒体信息处理等都有着密切的联系,它探索信号的基本表示、分析和合成方法,研究从信号中提取信息的基本途径及实现算法,把基础理论与工程应用紧密联系起来,应用涵盖通信、遥感、雷达和医疗等诸多领域,并在民用及军用领域都发挥着重大的作用。为展示信号处理领域的最新研究成果,《无线电工程》期刊2023年第4期推出“信号处理”专题。

关键词： 课程思政   模式识别课程   思政设计   工科课程   思政教育  

摘要： 结合课程实际的课程思政设计和实践是“全程育人”和“全方位育人”的重要需要。工科专业课程的课程思政设计是一项需要深度思考和精细化考量的工作。基于本科模式识别课程的教学实践,提出扩展课程思政核心内涵和增强育人实效的理念,即结合课程特点在既宣扬党的基本方针政策及成效,又宣讲民族智慧、树立民族自信的思路下进行课程设计。为达成高“平滑度”的“思政融合”和“寓教于学”,相应课程思政设计与课程内容本身应具有很好的可类比性和哲理脉络一致性。该文阐释模式识别课程思政设计的理念与若干案例,对一般工科课程开展个性化的思政设计具有不错的启发与借鉴意义。

关键词： 大数据   品质综合评价指数   北柴胡   近红外光谱技术   系统建模   等级划分  

摘要： 基于大数据背景下,通过多项指标的快速检测与整合分析,建立北柴胡药材品质综合评价模型与等级划分的评价方法。收集本中心2015年~2020年抽检样品中采用《中华人民共和国药典》(以下简称《中国药典》)2015年版检测的130批北柴胡药材各项检测数据;通过近红外光谱(NIRS)技术采集各批药材对应的光谱图,采用模式识别技术建立北柴胡快速溯源分析模型,同时构建各检测指标与光谱之间的拟合模型,开展多批次北柴胡药材的系统检测;采用数学建模方法构建北柴胡药材品质综合评价指数(F q)计算方法,建立其品质综合评价与等级划分数据库。建立了北柴胡药材溯源分析快速定性鉴别模型;建立了北柴胡药材水分、灰分、酸不溶性灰分、浸出物、柴胡皂苷a和d总量及茎秆(地上部分)占比6项指标的近红外预测模型,应用模型完成了对20批次北柴胡药材的快速检测;建立了北柴胡品质快速评价与等级划分数据库。该方法基于大数据背景下利用现行《中国药典》监管体系产生的原始数据实现了对北柴胡药材品质的快速综合评价和等级划分,为中药材科学监管研究提供了新的解决方法。

关键词： 补阳还五汤   指纹图谱   聚类分析   主成分分析   质量控制  

摘要： 目的基于HPLC指纹图谱、多成分含量测定与化学模式识别相结合的方法评价不同批次补阳还五汤的质量,为其质量控制提供参考。方法采用Agilent SB-C_(18)色谱柱(250mm×4.6 mm,5μm),以乙腈-0.03%磷酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,检测波长230 nm,流速1.0 mL·min^(-1),柱温35℃。以毛蕊异黄酮葡萄糖苷为参照峰,建立10批补阳还五汤HPLC指纹图谱,确定共有峰,通过对照品比对指认化学成分并同时测定其含量。采用中药色谱指纹图谱相似度评价系统结合聚类分析和主成分分析对补阳还五汤进行质量评价。结果建立了补阳还五汤指纹图谱,确定了27个共有峰,并指认了其中8个色谱峰(包括6号羟基红花黄色素A、8号芍药内酯苷、9号芍药苷、11号阿魏酸、12号毛蕊异黄酮葡萄糖苷、16号芒柄花苷、21号毛蕊异黄酮、24号芒柄花素)。10批补阳还五汤HPLC指纹图谱的相似度在0.91~1.00;主成分分析与聚类分析结果基本一致。羟基红花黄色素A、芍药内酯苷、芍药苷、阿魏酸、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、芒柄花苷、毛蕊异黄酮、芒柄花素的含量分别为0.50~0.76、0.23~1.83、1.65~3.02、0.63~1.33、0.79~1.22、0.51~1.06、0.85~1.09、0.21~0.44mg·g^(-1)。结论指纹图谱、多成分含量同时测定与化学模式识别相结合的方法可以更全面地评价补阳还五汤的内在质量,为其药效物质基础研究和临床应用提供理论依据。

关键词： 圆锥曲线   一题多解   模式识别   数学运算素养  

摘要： 本文以一道圆锥曲线题为例,学生在解题探究的过程中经历模式识别,自觉使用模式以及模式突破,感悟化归、数形结合等数学思想,发展数学核心素养.

关键词： 复杂噪声环境   宽带声学处理   噪声抑制   故障监测   声纹信号匹配   模式识别   隐性故障   分类判型  

摘要： 针对复杂背景噪声环境下的机电系统故障检测问题,文中提出了一种基于宽带声学处理的噪声抑制和故障监测方法。该方法以声学信号拾取和处理为出发点,通过对机电设备正常运行状态下声学信号进行采集、数据跟踪和复杂背景噪声抑制,建立系统正常运行状态声纹库,并进一步通过基于宽带声学处理的声纹信号匹配和模式识别技术来实现故障信号的检测与分类,进而实现对机电系统运行状态的在线监测和隐形故障的自主预警。该处理方法将基于数据跟踪的自相关噪声抑制技术与基于宽带声学处理的故障信号检测以及分类判型技术有机结合,可对机电系统早期隐性故障进行监测,有效解决了复杂噪声环境下的机电系统故障检测问题。仿真实验也证明了该处理方法的有效性和良好的实用性。

关键词： 自组织竞争神经网络   自组织特征映射神经网络   麻黄   微量元素   模式识别  

摘要： 介绍了自组织竞争网络和自组织特征映射网络的原理。中药药用价值与其所含微量元素有直接的关系,药材分类是中药质量控制的重要方法。采用麻黄中微量元素数据建立网络模型,对网络结构参数进行了优化并对麻黄样本进行了聚类分析。数据分析结果表明,自组织竞争网络和自组织特征映射网络都有较好的分类结果,符合生产实际,是中药麻黄化学模式识别的一种有效方法。