简介：1.前言目前,大多数色谱分析所能得到的是二维色谱图。从谱图上测定的峰高或峰面积是定量分析的依据,但应用谱图进行定性分析的研究则很少。因此,虽然不够充分,往往也只能凭保留时间进行定性分析。70年代初,Grushka等人利用二维谱图,应用统计矩分析和斜率分析方法,对谱峰进行纯度分析;Klein等人则通过峰宽和峰顶点位置的变化来判断是否

简介：针对两连杆三自由度机械臂的电机故障和碰撞故障的分类，将残余动量信号时域中的均值、方差、相关系数与频域中的小波包能量谱组合成高维特征向量；搭建ADAMS机械臂虚拟样机，分析故障引起的残余动量特征值变化情况；虚拟样机与Matlab/Simulink进行联合仿真和支持向量机故障分类器训练，测试表明采用时频特征向量得到的故障分类准确率为98%；在工业机械臂上开展了碰撞故障实验，得到的故障分类结果表明,基于残余动量时频特征和支持向量机分类器的故障检测算法能有效检测出碰撞故障.

简介：针对单一特征步态识别率低的问题，提出一种将步态能量图（GaitEnergyImage，GEI）中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法．首先，通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图，再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图，并从中分割出动态部分．然后，利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息，将两步态特征融合在一起，对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维．最后，将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）中，从而完成步态的分类和识别．经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验，取得了很好的识别效果，实验结果表明，与单一特征的步态识别方法相比，融合后算法的识别率提高了约10％．

简介：为提高反窃电效率,在用电信息采集系统的基础上提出一种窃电行为分析方法.即针对高供低计计量方式,建立窃电行为分析模型,并通过软件仿真验证模型的正确性.在此基础上,对各种窃电行为反映的负荷数据特征进行归纳总结,提出将实际窃电案例中可能遇到的窃电行为分成七类.通过负荷数据远程判断具体窃电行为类型,为现场稽查人员提供技术指导,从而提高窃电查证效率.

简介：针对推荐系统的准确性提出了一种优化算法，该算法首先利用用户的特征进行聚类，然后在聚类之后的各个聚簇中运用混合协同过滤框架为每个聚簇训练一个模型；同时在运用混合协同过滤时，针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似度方面进行了改进.实验表明，提出的优化算法显著提高了预测的准确性，从而提高了推荐结果的质量.

简介：提出一种步态能量图（GaitEnergyImage,GEI）的Gabor小波特征与协同表示的步态识别算法.首先通过运动目标检测,二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,然后进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图.该算法将步态能量图的Gabor特征作为特征矢量,采用协同表示的方法进行步态识别.在实验阶段,通过在中科院自动化研究所CASIA步态数据库的DatasetB上进行测试,证明上述算法具有运行速度快的优点,并且对于跨视角步态识别具有一定的鲁棒性.

简介：在数据驱动的集中式空调系统故障诊断过程中，特征选择是一个必要的预处理．选取重要的特征作为分类依据，无论是从经济的角度还是对故障的有效判断上，都具有非常重要的意义．现采用不同的特征选择方法对一组冷水机组故障数据进行特征选取，并利用支持向量机完成分类，最后通过对比分析获取冷水机组故障诊断中最重要的特征子集．

简介：道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.

简介：肌音可用于跟踪局部肌肉疲劳引起的肌肉收缩性能的变化，之前相关的文献主要研究的是静力性运动疲劳的肌音特征.现在我们对动力性运动疲劳产生的肌音信号变化特征进行分析，提取腓肠肌坐姿负重提踵至疲劳所产生的肌音信号并进行分析，得到了肌音信号中值频率的变化规律.计算显示随着时间的延长和疲劳的加深，肌音信号的中值频率呈现增大的趋势，与静力性运动疲劳所得的结论有所不同.实验结果显示，肌音信号的特征受运动类型影响较大，静力性运动所得出的结论不能适用于动力性运动.

简介：本文报道了产于福建省南日岛的红毛菜(Bengia)的主要营养成分,发现此处采集的新鲜红毛菜脂肪中含有大量高度不饱和脂肪酸EPA(Eicosapentaenoicacid二十碳五烯酸),经测定每100克干重的红毛菜中含有,137mgEPA,在红毛菜脂肪酸组成中EPA含量占40%以上。每100克干的红毛菜中EPA含量比产于日本宫城县女川町的红藻(Fudaraku,Pachymeniopsislanceolata)的EPA含量高90mg,是目前报道的EPA含量最高的天然水产品之一,是EPA含量最高的藻类生物。

简介：用NH3-TPD、CO2-TPD和了PR方法表征了乙醇一步合成乙酸乙酯时混合氧化物催化剂物种和还原特性。结果表明,催化剂表面同时存在酸中心和碱中心,在Cu/ZnO/CoO/Al2O3催化剂体系中添加TiO2和ZrO2或以NiO代替CoO,导致NH3-TPD和CO2-TPD谱的变化,TPR谱的还原峰温度大大降低并由一个还原峰分裂为二个还原峰,这些变化已被反应动力学数据证实是有利于催化性能的提高。

简介：本文采用油浴加热柠檬酸一步法合成碳量子点,用HRTEM透射电镜和FTIR红外光谱对其形貌和结构进行表征。研究该碳量子点的荧光性质,初步探讨了其发光的可能机理。实验结果表明,该方法合成的碳量子点粒径大小为3-5nm,在360nm处有一个很强的紫外吸收峰,最大激发波长和发射波长分别为365nm和460nm,其光学稳定性良好,在pH5.0-7.0范围内,碳量子点的荧光强度随pH的变化比较敏感。

简介：随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.

简介：代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能.

简介：在视频编码器中，软判决量化可获得最优编码性能，但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖．比较而言，基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失，但不存在系数间依赖，且非常适合硬件并行流水处理．今采用离线统计的方法，分析余弦变换系数的分布情况，量化余数对量化的具体影响，构建了基于余弦变换系数分布参数，量化余数的自适应偏移模型．基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法．仿真结果表明，该算法在保证并行化处理的条件下，其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升，可接近软判决量化算法性能．

简介：提出了一种改进的基于fp-tree的Apriori算法.该算法先用尾元将fp-tree分区，生成数据量更小的子数据集，再动态删除冗余数据将子数据集的数据进一步压缩，最后通过扫描子数据集进行支持数统计，从而快速挖掘.实验结果表明，在对含有大量高维度数频繁项集的数据集进行挖掘时，这个改进算法的挖掘速度较快.

简介：在无线电综合测试仪的设计中,频谱扫描是一项基础技术.将需要扫描的频谱划分成子带,进而提出了一种通过在模拟前端采用可变频率本振的混频器和低通滤波器实现子带信号分离,然后对子带信号进行采样并且变换到频域,最后将所有子带频谱拼接获得完整频谱的技术.为了实现该技术,设计了一个由软件无线电（Software-definedRadio,SDR）接收机和数字信号处理片上系统（SystemonChip,SOC）组成的软件无线电平台.随后,在基于该平台实现的综测仪原型上对频谱分析技术进行了验证.仿真和实验表明,该方法和原型样机能够对0~6GHz范围的频谱进行扫描,同时具有较低的噪声水平和较好的动态范围,且能够提供相位谱,因而适用于嵌入式频谱仪和无线电综测仪的应用场合.

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：惯性导航系统是目前室内定位和导航领域一项非常重要的技术,但是传统惯性导航系统中是利用算法融合地磁罗盘及陀螺仪等数据,进而提高相对位置的精度,但却无法修正已经产生的误差.所以传统惯性导航系统在内部构造复杂的室内很容易出现走错房间,穿越墙体等错误路径.为了解决这些问题,提出一种基于维特比算法的室内导航方法,利用自建室内地磁数字地图结合维特比算法,动态计算可能路径.利用维特比算法特性提高了输出路径的纠错能力,可有效排除错误路径的干扰.本导航方法能有效避免穿墙错误路径的出现,更加符合实际行走路径.试验结果表明,相对传统惯性导航系统,它在复杂室内环境下进入正确房间的准确率提高了23%.

简介：针对变量为梯形模糊数的模糊线性规划问题,利用结构元方法定义了一种模糊数的排序准则,讨论了如何将变量是梯形模糊数的线性规划去模糊化,即将含有变量为梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典模糊线性规划.同时,证明了该模型的最优解等价于经典的线性规划的最优解,再利用单纯形法求出最优解.并设计了求解该类模型的算法.通过算例验证了该方法的可行性和算法的有效性,从而为变量模糊的广义模糊线性规划问题的研究提供了新的方法.