简介:降维与分类一直是机器学习的研究热点,在很多领域有着成功的应用.针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题,现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群(APSO)优化的混合降维算法.即先通过ReliefF和APSO算法选择特征子集,然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类,最后通过循环迭代得到最优的分类精度.实验证明,混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定,它适用于基因表达数据降维.
简介:制作了溴代十六烷基吡啶修饰碳糊电极,研究了咖啡酸在该修饰碳糊电极上的电化学行为。在0.1mol.L^-1的HAc-NaAc缓冲溶液(PH=3.0)中,咖啡酸在峰电位为0.44V(vs.SCE)左右出现一灵敏的氧化峰,通过选择和优化各项参数,建立了一种直接测定咖啡酸的电分析方法。该方法的线性范围为1.55×10^-5~4.16×10^-7mol.L^-1,检出限为2.0×10^-8mol.L^-1(富集min)。该修饰电极制作简单,稳定性、重现性良好,可用于药物中咖啡酸含量的则定。
简介:提出了一种新型的二维码编码和译码方案,基于Turbo码的编码和软译码方法,对二维条码进行改进,使其具有更强的识读能力.使用(13,15)的Turbo码编码器和矩阵交织器对源信息流进行编码得到一组二进制流,对编码得到的二进制流进行图像生成得到新型的二维条码.对使用后的二维条码图片进行图像采集,然后进行灰度量化得到软比特信息流,对软比特信息流使用矩阵解交织器和Turbo码译码器进行译码得到源信息流.通过这样的方法可以提高二维条码图片的可识别性.运用这种新型的二维条码图片在工业零部件和军事零部件上,可减少因二维条码无法识别产生的经济损失.
简介:在结构光三维测量系统中,由于投射光不均匀,待测物体自身反射率变化,环境照明引入光分布偏差,参考平面上的待测物体条纹光不均匀,偏离了理想光分布模型,产生了噪声,以致增加了三维重建的难度.为此,本研究提出一种新的算法,对采集的条纹图进行预处理,通过相移法提取相位,设置合适阈值,提取出待测物体的轮廓信息,能更加精确提取噪声区域,对噪声范围内的误差像素取其邻域的误差像素的灰度值均值替换该像素的数值.结果表明,本算法能很好地降低噪声带来的误差,降低了三维重建的难度,对处理后的相位图进行重建,其精度达到98.32%.
简介:本文研究了地面水O,O-二甲基硫代磷酰胺(DMPAT)的气相色谱分析方法,采用直接进水样技术,大口径毛细管柱分离DMPAT和氮磷检测器(NPD)检测,得到了良好的分离效果和较高的灵敏度,方法的绝对检出限可达3×10-3g.实验结果表明,DMPAT具有良好的色谱行为,较宽的线性范围,在此条件下,避免了许多不含氮磷化合物及甲胺磷的干扰.
简介:构建了定量环-阀切换接口的二维液相色谱系统(NPLC×RPLC),采用此系统对牛黄解毒片样品进行分离分析,以4.6mm×50mmi.d.的SiO2正相色谱柱为第一维,4.6mm×250mmi.d.的C18反相色谱柱为第二维。根据有机溶剂的特征,在第一维正相色谱流动相中加入1,4—二氧六环;第二维反相色谱流动相中加入异丙醇,同时通过升高第二维色谱温度的方法增加两维流动相间互溶性,在改善流动相兼容性的同时,有效调整分离选择性。最终,通过总共440min的七次切割共检测出了153个峰,达到950的峰容量。
ReliefF和APSO混合降维算法研究
咖啡酸在溴代十六烷基吡啶修饰碳糊电极上的电化学行为研究
一种新型二维条码的生成和识读
基于相移法的三维重建减噪算法研究
地面水中O,O-二甲基硫代磷酰胺的气相色谱分析
NPLC×RPLC二维液相色谱系统分离分析牛黄解毒片提取物成分的实验研究