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36 个结果
  • 简介:在碘盐监测过程中,从采样到样品管理,尤其是实验室内、外部质量控制;直至出具检测报告,实施全程质量管理,既提高了工作效率,也提高了实验室检测水平.向社会提供了公正、准确的卫生监测数据,为碘缺乏病防治提供了科学、可靠的依据.

  • 标签: 碘盐 监测 实验室 质量管理
  • 简介:人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

  • 标签: 深度学习 清晰度评价 图像分类 视频监控
  • 简介:智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

  • 标签: 安全带检测 目标检测 深度学习 图像分类 智能交通
  • 简介:软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

  • 标签: 深度学习 迁移学习 GUI自动测试 云平台
  • 简介:行人再识别是视频监控领域的关键问题之一,难点在于不同摄像机中同一行人的图像差异较大.基于行人图像的标识可由图像中的语义属性组合间接表示的假设,现提出使用一种基于深度哈希函数的行人再识别算法.通过卷积神经网络学习得到哈希函数,结合多目标损失函数保证分类的准确和哈希编码的有效,使得相似的图像能够获得相似的哈希编码,最后比较哈希特征间的汉明距离进行再识别.实验结果表明,深度哈希特征能够有效地进行行人再识别,提高了算法的执行效率.

  • 标签: 哈希算法 深度学习 汉明距离
  • 简介:NN-1噪声仪在使用过程中,发现其功能有许多不足之处,主要表现为运行程序的设计不能很好地满足监测的实际需要,通过改进、增加运行程序而大大增强了其监测功能.

  • 标签: NN-1型噪声仪 监测 程序
  • 简介:空气质量中二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物三种污染因子用连续采样-实验室分析法与空气质量自动监测系统两种方法进行比对实验并进行原因分析。

  • 标签: 空气质量 方法 比对
  • 简介:针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题,根据贪心算法思想,提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中,根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目,使当前模型达到最优后,固定当前层神经数目,网络深度增加一层;继续调整下一层神经元数目,直至整个模型构建完成.最后,根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明,与依据重构误差构建的深度信念模型相比,利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

  • 标签: 动态构建 深度信念网络 模型深度 神经元数目
  • 简介:环境自动监测监控是环境监测的发展趋势,本文针对人工环境噪声监测中存在的一些问题,提出环境噪声自动监测的设想,并在实践中得到运用,为环境管理提供依据.

  • 标签: 噪声自动监测 环境管理 环境保护 噪声污染
  • 简介:在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

  • 标签: 卷积神经网络 图像识别 宫颈癌细胞
  • 简介:采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP—AES)同时测定环境应急水样中Al,As,Be,Cd等11种元素。通过定性分析发现水样中主要的污染元素有As,Cd,Cr,Cu,Ni,Pb6种,常量元素有Fe,Mn,Zn3种,微量或不存在的元素有Al,Be2种。根据定性分析结果,对水样中Al,As,Be,Cd等11种元素的含量进行定量分析。实验结果表明,该方法简便、快速,检出限、精密度和准确度均符合环境应急水质监测的要求。

  • 标签: ICP—AES 应急监测 定性分析 定量分析
  • 简介:传统的深度信念网络模型缺乏并行有效的算法来确定网络层数以及隐藏层神经元的数目,实验时大多依据经验来选取,这样做不仅使得模型训练困难,且范化能力差,影响实验结果.针对此问题,通过比较重构误差和验证集错误分类率的乘积(加权误差)大小来选取网络层数,网络层数确定后,再根据重构误差使用渐增法或二分法来选择合适的隐层神经元数目,以使整个模型达到最优.实验结果表明,用上述方法确定模型网络层数及隐藏层神经元数目,能有效提高模型分类或预测的精度.

  • 标签: 深度信念网络 网络层数 神经元数目 重构误差 加权误差
  • 简介:本文介绍了臭氧化活性炭技术在生活饮用水深度处理中的应用。通过研究国内外臭氧生物活性炭工艺的发展现状和应用实践,综述臭氧化一生物活性炭联用技术的作用机理及在水处理中的应用研究,并提出了此项技术在应用中存在的问题,并介绍提高此项技术的应用措施。

  • 标签: 臭氧 活性炭 臭氧生物活性炭 深度处理
  • 简介:为了能够对鱼塘、河流的水质进行长时间的在线监测,本文设计了一款在线式多参数水质监测系统.该系统具有灵活多变的传感器接入能力及数据融合性能,可以实时跟踪水质参数的变化、追踪污染源、辅助渔民养殖.系统以STM32F103为核心处理器,包括传感器及数据处理电路,通过RS485/MODBUS协议与PC进行通讯.采集的水质参数包括温度、pH、ORP、电导率、水位等五个常用基本参数.

  • 标签: 水质监测 在线式 多参数 STM32F103处理器
  • 简介:运用五日生化培养法对海水中的五日生化需氧量(BOD5)进行检测,测定污水样和一般海水样各2份,并用3个不同浓度的标准溶液测定该方法的精密度,RSD分别为5.73%、6.04%、2.41%。结果表明该方法检测成本低,检测结果准确可靠。

  • 标签: 五日培养法 五日生化需氧量 海水
  • 简介:本文以环境监测中的有机物生物氧化降解反应的速率方程表达式的计算为例,介绍了Excel中线性回归计算法的应用,结果表明:用Excel计算,效率高、精度高。

  • 标签: EXCEL 线性回归 环境监测 应用
  • 简介:分析了千岛湖四个季节10个水样采集区域水体中铜、锌、铅、镉、镍、砷、汞等六种重金属元素含量并对其进行了污染指数分析。结果表明,千岛湖水体中,除汞元素外,其余重金属元素含量都非常低;锌元素绝对含量值最高,不同区域重金属元素含量变化不大;汞元素污染指数最高;不同季节千岛湖水体中重金属含量变化明显,且随着季节表现出不同的变化规律。污染指数评价结果表明,千岛湖水体基本可以满足鱼虾类越冬场、洄游通道、水产养殖区等渔业水域及游泳区的水质要求。

  • 标签: 千岛湖 重金属 监测 水质
  • 简介:本文用稳健统计—迭代法作为水质自动监测测量不确定度评定的方法,对高锰酸盐指数和氨氮两个项目的标样考核数据进行统计,并将不确定度评估结果与相对误差评价结果进行比较,结果表明高锰酸盐指数合格率分别为92.1%、93.4%,氨氮合格率分别为95.1%、96.7%。

  • 标签: 水质自动监测 质控数据 测量不确定度评估 稳健统计—迭代法
  • 简介:结合工作经验,对建设项目竣工环境保护验收监测过程中遇到的标准应用及检出限等问题进行探讨。并结合一些实例,提出完善项目竣工环境保护验收监测报告的几点建议。

  • 标签: 环境保护验收 标准应用 检出限
  • 简介:随着国家对环境预警监测能力建设投入的加大以及地表水质监测技术的日趋成熟,氨氮在线监测仪在水质自动预警监测系统中得到了更为广泛的应用。为了确保氨氮在线监测仪量值的准确性和一致性,必须采用有效的手段对其量值进行溯源。本文在给出氨氮在线监测仪示值误差数学模型的基础上,对氨氮在线监测仪进行标准不确定度分量的A类评定和B类评定,在B类评定中综合考虑了稀释定容过程引入的不确定度、稀释取液过程引入的不确定度以及氨氮标准溶液引入的不确定度。经过合成得出氨氮在线监测仪测量结果的相对扩展不确定度为2.4%,满足氨氮在线监测仪检定要求。

  • 标签: 氨氮在线监测仪 示值误差 不确定度