随机选择全局多样化细粒度图像分类

针对细粒度图像分类任务中潜在的可区分特征太过细微难以捕捉、忽视不同特征间的关系等问题,提出一种随机选择全局多样化分类网络模型.首先,尝试以ConvNeXt作为主干来提升分类性能,并设计随机消除增强选择策略(REBS),通过特征消除分支和特征增强分支相互作用,促进网络学习更多相关信息,捕获潜在的可区分特征;然后,提出全局多样化模块(GDM),对不同层次的特征图进行交互建模,提高网络对比线索的能力;最后,建立内标压印数据集,将细粒度算法应用于真伪鉴定工作,实现细粒度图像分类任务在自然场景下的实际应用.所提出方法在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft三个公开数据集上分别达到了91.9%、93.8%和93.5%的准确率,相比其他先进对比方法性能有较大幅度提升.在自建的内标压印数据集上达到了96.8%的准确率,能够实现真伪图像的准确分类.     

基于计算机视觉的中药饮片分类技术综述与案例研究

中药饮片相似品、真伪、变质等方面的分类对临床中药应用有着至关重要的影响。传统的人工鉴别方法主观性强、误判率高,而基于计算机视觉的中药饮片分类具有快速、准确等特点,使饮片筛选智能化。首先,介绍了基于计算机视觉的中药识别算法的一般步骤,并分类综述了对中药图像的预处理、特征提取和识别模型的技术发展现状;然后,选取12类相似易混中药饮片分类作为案例研究。通过构建包含9 156张图片的中药饮片数据集,分析对比了传统识别算法和多种深度学习模型的识别性能差异;最后,对计算机视觉在中药饮片应用研究中存在的难点和未来发展趋势进行了总结和展望。     

苹果近红外光谱的特征提取和分类研究

采用近红外光谱分析法对不同种类的苹果样品进行分类,提出一种基于非相关判别转换的苹果近红外光谱定性分析新方法。实验分别采用主成分分析、Fisher判别分析和非相关判别转换三种方法对苹果光谱数据进行特征提取,并使用K-近邻分类算法建立三种苹果分类识别模型,最后使用"留一"交叉验证法进行模型检验。结果表明,使用非相关判别转换方法建立的模型正确识别率优于使用主成分分析和Fisher判别分析建立的模型。     

基于随机共振的气敏传感器阵列信号的识别研究

6只不同的碳纳米管气敏传感器用来识别甲醛、苯、甲苯、二甲苯4种挥发性有机物(VOC),传感器的响应输出在外加噪声的情况下通过单个阈值检测器,出现了阈上随机共振,使得传感器阵列采集的气体信号得到了增强.对不同种类的气体,最大互相关系数不同,而且对每类气体这个最大互相关系数是恒定的,因此能准确地用来代表不同种类的气体.实验结果表明基于随机共振的最大互相关系数法可以作为传感器阵列信号识别的一种新的算法,且准确度高.该方法在利用随机共振提高系统性能方面有很大的应用前景.     

基于本体的概念相似度计算及其应用

提出了基于语义相似度和相关度的综合概念相似度计算方法.语义相似度考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息量、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响;语义相关度从直接相关、间接相关、直接继承和间接继承几个方面考虑.通过实验和两种传统的语义相似度计算方法进行对比,本方法能更好地区分本体树中不同关系的概念对,验证了该方法的有效性.     

红外和近红外光谱法在中药定性分析中的应用

目的:为中药的光谱研究提供参考.方法:综述了近年来红外和近红外光谱法在中药定性分析领域的应用,并对2种光谱技术的特点进行了比较a结果与结论:红外和近红外光谱法具有全面、快速、客观、无损等优点,为中药质量控制提供了新的思路.     

红外光谱结合化学计量学在中药分析中的应用

综述红外光谱技术与化学计量学相结合在中药分析中的应用.报导利用求导法(包括一阶、二阶求导)、数字滤波、数据平滑、矢量归一化、傅立叶变换和卷积运算,以及小波变换等方法处理红外分析信号,可以提高谱图的信噪比、改良分析信号的质量和还原被扭曲的谱图;利用主成分分析法、因子分析法、偏最小二乘法等校正方法处理红外光谱数据,可以迅速而准确地鉴别和分类中药;用SIMCA方法、聚类分析方法和阵列相关系数比对法等化学模式识别红外数据可以判断中药的产地、道地性、采收时间和配方中药的质量等;利用二维相关光谱可以鉴别中药材的真伪和中药材的品种等.     

Sentinel-2卫星影像融合方法与质量评价分析

Sentinel-2卫星传感器获取的是3种不同空间分辨率的光学遥感影像,如何通过融合方法提高较低空间分辨率波段的空间分辨率成为Sentinel-2数据应用面临的问题之一。以Sentinel-2B影像为数据源,利用相关系数最大法、中心波长最近邻法、像元值最大法和主成分分析等4种方法从4个10 m分辨率的波段中产生一个高分辨率波段;采用主成分分析、高通滤波、小波变换、Gram-Schmidt变换以及Pansharp共5种融合方法,对产生的高分辨率数据和6个20 m分辨率的多光谱数据进行融合,并从定性、定量(信息熵、平均梯度、光谱相关系数、均方根误差和通用图像质量指数)以及融合影像的分类精度3个方面对融合效果进行评价,结果表明:相关系数最大法的Pansharp方法融合图像质量优于其他融合方法,分类精度略低于最高的像元值最大法的GS方法,并且远高于4个原始10 m分辨率的多光谱影像的分类精度。从实验数据的分类精度分析,不同融合方法在不同地物提取中各有优势,在实际应用中,应根据实际研究需要,选择适宜的方案。该研究可为Sentinel-2卫星以及相似卫星数据处理和应用提供参考。     

不同炮制品续断散HPLC指纹图谱的模式识别研究

对炮制前后续断散指纹图谱进行模式识别研究,并根据不同炮制方法进行分类判别.建立不同炮制品续断散HPLC指纹图谱共有模式,进行特征选择,然后采用判别分析法(LDA)、簇类独立软模式分类法(SIMCA)、偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)分别建立分类模型,并进行交叉验证.结果表明3种方法均取得较高判别率,能有效地对续断散指纹图谱进行分类,其中判别分析法最优.本试验建立的方法实现了续断散生品及不同炮制品的区分,为中药炮制的质量控制提供了有效的参考依据.     

基于车联网的虚假数据检测模型

为了保护最具价值的车联网速度与位置信息,有效提高交通数据的安全性,对车联网VANET (Vehicular Ad-hocNETwork)中基础信息的安全性、真实性进行了研究,提出了一种利用余弦相似度聚类方法的车联网数据真伪检测模型.该模型中车辆将收集到包括周边车辆、无线网络等多方面数据,通过余弦相似度聚类的方法对这些不同来源的交通流数据进行检测、过滤.实验表明,该方法能有效降低信息的错误率,提高安全性,为基于车辆位置、速度基础上的其它应用奠定了很好的基础.     

基于主灵敏度矢量回归评价中药色谱指纹图谱

基于主灵敏度矢量稳健主成分回归(RPPSV)和蒙特卡罗交互检验(MCCV)方法对29个不同来源的银杏提取物和33个不同产地的灯盏花提取物的色谱指纹图谱进行质量评价,分别定性判断出银杏样本数据集中的7个异常样本和灯盏花样本数据集中的4个异常洋本。与相关系数法相比,RPPSV具有更好的异常样本检测能力,但是两者评价指纹图谱的结果基本是一致的。     

温度限制串联相关网络-红外光谱法用于中药大黄样品的鉴定分类

将温度限制串联相关网络与红外光谱分析技术相结合,对大黄样品的真伪进行分类。采用小波变换对原始数据进行压缩,将原来的775个数据点压缩到49个数据点,既提高了网络的训练速度又保持了原来的特征谱峰。对45种样品进行了测定和鉴别,正确率可以达到84．4％。对影响分类结果的网络参数,进行了讨论。红外光谱法作为中药鉴别的一种方法与神经网络相结合,使中药鉴别更加快速、方便。     

伏安型电子舌对不同品种中药材的检测

中药在我国卫生体系中占有非常重要的地位,其质量好坏对人们的健康至关重要.提出了应用伏安型电子舌对不同品种的中药材进行分类鉴别研究.采用差分脉冲伏安法和方波伏安法,分别以玻碳电极和金电极作为工作电极来检测被识别样品,并利用主成分分析法对其检测后的数据进行分析.结果显示:同种实验方法下应用双电极体系检测的识别结果要优于单电极体系检测的识别结果,不同实验方法下基于差分脉冲伏安法检测的识别结果要优于基于方波伏安法检测的识别结果.应用伏安型电子舌对中药材进行检测能够很好地区分不同品种的中药材,为伏安型电子舌系统在中药材领域的研究提供了一定的基础.     

中药材信息资源库元数据标准问题初探

中药材信息资源元数据,是实现中药材信息资源数据共享的重要途径。简要介绍了国内外元数据标准研究现状,提出中药材信息资源元数据的逻辑架构,以及中药材信息资源元数据标准体系建立与应用过程。     

基于监督局部线性嵌入的中药材分类鉴别研究*

电子鼻所采集的中药材气味信息往往具有高维性和非线性。针对气味信息的这种特性,提出一种基于监督局部线性嵌入(SLLE)和线性判别分析(LDA)的气味数据分析方法。首先利用SLLE对所采集的高维非线性气味信息进行降维,目的是提取出气味数据内在的低维流行特征,并增大类别间的辨别信息。然后,在低维空间中,利用LDA进行特征分类判别。通过实验,分别将该方法与单独使用SLLE方法及PCA LDA方法进行对比分析,结果表明,该方法可以很好地对五种不同种类的中药材及三种不同产地的何首乌进行分类鉴别,其个体识别率和整体识别率均可达到100%,为使用电子鼻对中药材进行分类鉴别提供了一种行之有效的方法。     

不同产地和采收期的中药材电子鼻鉴别研究

不同产地和采收期的同种中药材在感官上很难区分.提出一种在自然态下采用PEN3电子鼻鉴别不同产地和采收期中药材的方法.首先通过电子鼻获取样本的气味信息,综合气味信息各方面的特征组成一个特征集合,采用逆向反馈方法提取特征,获得最能区别样品的特征子集,利用PCA+LDA算法对样本进行分类,最后运用欧式距离、马氏距离对未知样本...     

基于电子舌技术的辛味中药材鉴别研究

为检验电子舌对辛味中药材种类与质量的鉴别能力,应用传感器矩阵系统ASTREE电子舌分别对不同种类,不同产地以及不同生产批次的辛味中药材进行检测,所得数据用主成分分析法(PCA)进行分析处理。结果表明:该电子舌不仅可以很好地区分6种不同的辛味中药材,而且对于同种类型不同产地,不同生产批次的中药材样本也有很好的辨识能力。由此可见,电子舌在辛味中药材的种类鉴别中有巨大的应用潜力。     

相对熵方法用于中药指纹图谱相似度计算

本文主要研究了中药指纹图谱的相似度算法。提出了一种基于模糊数学和信息学的新方法用于中药指纹图谱的相似度比较。相对熵是一种用来比较两种概率分布差异的方法,相对熵歧异值被用来衡量分布差异。在本文中,歧异值的特点被用来计算色谱中药指纹图谱之间的相似度。相比较于传统的相似度计算方法,相对熵的算法得到了更好的结果,并且计算量少于其他算法。     

中药制造企业生产计划管理研究

中药生产属于流程行业是一种典型的批流程生产形式,它对批次的跟踪有着特别的要求。整合整个中药生产企业的制造资源对于实现中药生产企业的现代化管理是必不可少的。本文旨在通过对中药制造企业的生产过程分析,结合制造资源计划（Manufacturing Resource Planning,MRPII）原理与方法,对中药制药业的生产计划如何分解,以及如何形成作业计划进行分析和研究,提出符合其行业特点的计算模型和方法,为中药制造企业自动生成生产作业计划提供依据。