Alcoholism detection based on Hu moment invariants of event-related potentials

Diagnostic efforts to identify alcoholism are frequently subjective; however, recent technological advances have allowed the automated assessment of objective signals. To improve the performance of the automated classification of patients with alcohol dependence (AD) and controls, we analyzed features of event-related potentials (ERPs) in 72 subjects with AD and 42 controls while the subjects underwent three different visual oddball tasks. In addition to such commonly used morphological features (MFs) as time-domain amplitude and latency components as well as discrete wavelet transform coefficient entropies (WEs), we analyzed Hu moment invariants (HMIs) in this study. Smaller P3 and P2 amplitudes, longer latencies, lower WE values, and lower HMI values were observed for AD subjects relative to those observed for controls. We used a Naïve Bayes algorithm to compare classification accuracies among MFs, WEs, HMIs, combinations of MFs/WEs, and combinations of all three characteristics. We found that HMIs improved the classification accuracy by 17%. Our findings demonstrated that a combined feature analysis of ERPs obtained during a visual oddball task can be a useful and discriminative tool for diagnostic purposes in alcoholism and that HMIs show promise for improving the objective diagnosis of alcoholism and similar diseases.     

基于不变矩和SVM的圆形交通标志识别方法研究

针对道路交通标志的自动识别问题,通过不变矩和支持向量机(SVM)方法对圆形标志图像识别方法进行研究。首先根据交通标志的颜色和形状信息对采集到的原始图像进行颜色分割、形态学去噪和形状检测等处理,获得图像中包含交通标志的区域。然后分别对标志图像进行Hu矩和Zernike矩的特征值提取,将特征值输入SVM中进行训练并采用网格搜索法对SVM进行参数优化,最后使用优化后的支持向量机方法实现交通标志的识别。实验表明,与现有的其他交通标志识别算法相比,采用高阶Zernike矩与优化后SVM的识别方法有更好的识别效果。     

不同采收期水冬瓜叶的主成分分析及抗炎镇痛谱效关系研究

为筛选水冬瓜叶抗炎镇痛活性成分,采用高效液相色谱(HPLC)建立不同采收期10批次水冬瓜叶药材指纹图谱,对其进行主成分分析,并基于皮尔逊相关分析法探讨不同采收期水冬瓜叶药材抗炎镇痛的谱效关系。结果显示,不同采收期水冬瓜叶药材HPLC指纹图谱中有17个共有峰,10批次药材的相似度为0.875~0.973。聚类分析将不同采收期水冬瓜叶药材分为3类。主成分分析共得到3个主成分。经皮尔逊相关分析,峰17、峰14、峰12、峰15、峰13、峰5、峰16和峰4可能为水冬瓜叶药材镇痛作用的物质基础,峰6、峰8(异槲皮苷)、峰11、峰7(金丝桃苷)、峰5、峰3、峰4、峰13、峰9和峰1可能为水冬瓜叶药材抗炎作用的物质基础。     

谈交椅

本文通过试着对交椅文化的述说,希望能让读者对它有更好的认识。交椅,因其下身椅足呈交叉状,而故名曰。交椅由交杌演变而来,交杌古称胡床,又叫马扎。胡床在汉代由北方游牧民族传入,后逐渐发展成为带靠背的交椅。交椅在明代时期,其造型、结构、装饰更趋完美。可是随着时代的变迁,交椅这种家具样式在今天的实用性已变得不够广泛,所以很少有人知道所谓的"交椅"为何物。     

飞秒激光光斑轮廓的傅里叶描述子重建及特征提取

在利用飞秒激光对单晶硅材料进行微尺度烧蚀时,衍生的等离子体发光光斑中蕴含着大量的加工信息。如何有效提取光斑图像的几何特征信息,对研究飞秒激光烧蚀加工工艺过程具有重要意义。轮廓特征是描述激光光斑最重要的特征之一,本文着重分析了等离子体光斑轮廓特征与光斑运动规律间的关系及光斑运动情况分类方法。首先,考虑到光斑微弱的特性,对光斑图像进行增强处理。其次,采用链码方法提取光斑轮廓特征,并利用傅里叶描述子低频特性,选取少量的描述子重建光斑图像轮廓特征,减少了复杂的计算量,有效提高了光斑图像分类的速度与质量。最后,运用Hu不变矩特征证明傅里叶描述子用于提取激光光斑对轮廓特征的有效性。     

采用傅里叶描述子和支持向量机的服装款式识别方法

为解决当前服装款式识别领域中,服装轮廓特征提取技术较复杂,其分类方法的效率低、适应性差等问题,提出一种新型的服装款式的识别方法。首先创建了一个服装图像样本库,并从这些服装图像中提取服装轮廓,然后使用傅里叶描述子描述服装的轮廓特征,以多分类支持向量机进行分类。结果表明,该方法能够准确提取服装轮廓,傅里叶描述子的识别效果优于Hu不变矩和融合特征(Hu不变矩和傅里叶描述子);对傅里叶描述子进行主成分分析不能提高识别准确率;支持向量机的分类效果优于极端学习机;该方法能够达到95%以上的识别率,尤其对轮廓特征明显的款式有更好的识别率。     

不同极性柳叶蜡梅叶萃取物总酚含量及其抗氧化、抑菌能力研究

采用甲醇回流提取、梯度萃取得到正己烷萃取物、二氯甲烷萃取物、乙酸乙酯萃取物、正丁醇萃取物和水萃取物5个不同极性部分,以多酚含量、还原能力、对1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)自由基的清除能力及抑制微生物生长为评价指标,研究其体外抗氧化和抑菌活性能力。结果表明:柳叶腊梅叶多酚量较为丰富,乙酸乙酯萃取物含量最多,为(309.5±4.81)mg/g。柳叶腊梅叶萃取物具有较强的抗氧化活性,其还原能力和对DPPH自由基清除能力随其浓度的增加而增强。甲醇、正己烷、二氯甲烷、乙酸乙酯、正丁醇和水萃取物对DPPH自由基清除能力的半数抑制浓度(IC50)值分别为1.24,1.11,0.61,0.48,0.98,1.36 mg/mL。柳叶腊梅叶萃取物对大肠杆菌、金黄葡萄球菌、枯草芽孢杆菌和绿脓杆菌均有抑制作用,二氯甲烷萃取物的抑菌活性最显著,其对4种受试菌的最低抑制浓度为2 mg/mL。故柳叶腊梅叶萃取物具有较好的抗氧化和抑菌特性,为进一步分离提取活性化合物提供依据。     

棘托竹荪蛋中的挥发性成分分析研究

采用同时蒸馏萃取法（SDE）结合气质联用仪（GC-MS）对棘托竹荪蛋的挥发性成分进行分析,同时采用芳香萃取物稀释法（AEDA）结合嗅闻仪（GC-O）对其挥发性成分进行了鉴定。研究结果表明通过GC-MS从棘托竹荪蛋中共鉴定出97种挥发性成分,其中包括18种醛、13种酮、11种醇、8种呋喃类化合物、6种含氮化合物、2种含硫化合物、3种酚、4种酯、3种大环化合物、21种酸、7种烃和1种醚;采用GC-O鉴定出12种稀释系数（FD）在1～27之间的活性香成分,包括3-甲基丁醛（FD27,0.88mg/kg,果香、似巧克力的香气）、己醛（FD27,13.41mg/kg,青香）、1-辛烯-3-酮（FD27,3.01mg/kg,蘑菇香）、糠醛（FD27,62.16mg/kg,甜香,烤香）、5-甲基糠醛（FD27,25.55mg/kg,焦糖香）、2,4-癸二烯醛（FD27,1.83mg/kg,青香,甜香,似柑橘香）等。可以为进一步开发、研究竹荪功能性食品,以及对竹荪进行安全性评价等提供基础数据和理论依据。     

南宋名臣胡铨交游考——以《戊午上高宗封事》为中心

胡铨是“南宋四名臣”之一，肝胆忠义，颇有令名，而半生岭海，仕途多蹇。宋高宗绍兴八年，胡铨以《上高宗封事》进谏，触忤权奸，开始了长达二十余年的贬谪、拘禁、编管的生涯，此文可谓胡铨一生的关键点，以此为中心考察胡铨的交游，以见出作为“名臣”的胡铨其人其行对南宋初士风的影响。     

基于双隐含层BP算法的激光主动成像识别系统

在传统激光主动成像系统的基础上,结合目标识别技术搭建了一个激光主动成像识别系统实验平台,用于研究激光主动成像后的目标识别。介绍了实验平台的工作原理,基于Hu矩特征的双隐含层BP神经网络算法以及实验处理流程和实验结果。特征量由7个不变Hu矩构成,通过240张原始目标样本库对由136个权值系数构成的双隐含层BP神经网络算法进行了训练。利用训练好的双隐含层BP算法对黑夜条件下远处的运动目标--43式冲锋模具枪进行了实验研究,成功获得了清晰的红外激光主动成像效果。实验显示对450 m处2 740帧和550 m处2 420帧激光主动成像图像的统计识别率达到了68.87%和72.11%,其中旋转变换下的统计识别率可达80.05%和84%,好于仿射变换的识别效果。