人工神经网络图像匹配技术

论述了人工神经图象匹配技术的基本原理,讨论了人工神经网络图象匹配技术的相关技术、方法,存在问题及研究方向.     

铂扩散快恢复二极管特性的研究

描述了用直拉单晶(CZ)硅片采取铂液态源扩散的方法控制少子寿命,以达到减小快恢复二极管的反向恢复时间的目的.通过一系列的实验对铂扩散二极管的特性进行研究,分析了铂扩散二极管的反向恢复时间TRR、正向压降VF以及漏电流IR等参数之间的关系,并分析了反向恢复时间TRR的温度特性.得到TRR与VF之间的理想折衷:TRR为80～500 ns,VF控制在0.9～1.3 V.不但使TRR与VF的折衷有了较大的改善,而且在材料上采用了成本较低的直拉单晶硅片代替成本较高的外延片.分析了铂扩散温度和时间对反向恢复时间TRR和正向压降VF的影响,理论上解释了各主要参数之间相互影响的原因.     

基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.     

基于BP神经网络的电气操作票专家系统

将神经网络理论应用于传统专家系统，提出并实现了基于BP神经网络的电气操作票专家系统，解决了传统电气操作票专家系统知识获取瓶颈问题。介绍了系统的关键实现技术。     

L-苯基乙酰基甲醇分离纯化及性质研究

微生物转化液中 L-苯基乙酰基甲醇 (L- Phenylacetyl carbinol,L- PAC或 PAC)经乙醚萃取及两次硅胶柱层析纯化 ,精品平均收率为 3 0 .8% ,同时对 PAC的结构与性质进行了较全面研究 ,发现在室温下 ,高纯度 PAC能形成两种极性更低的新化合物 ,二者与 α萘酚均不产生紫红色反应 ,其中极性最低者能形成无色粗针状结晶。此外 ,考察了转化液中各种化学成分及微生物代谢产物对 PAC显色反应的影响 ,结果除 PAC外 ,转化液中任何成分与α萘酚均不显色。因此 ,转化液无需预处理 ,可直接澄清稀释进行测定 ,为控制 PAC生产过程提供了简便、快速而准确的测试方法。     

遗传算法和BP算法相结合进行图像匹配

将神经网络理论应用于图像匹配 ,提出采用遗传学习算法进行全局寻优、利用BP算法进行精确训练、优化BP(backpropagation)神经网络权重学习和训练的神经网络图像匹配算法 .实验表明该算法的收敛性能及学习速度优于传统的BP神经网络图像匹配算法及其他同类改进算法 ,具有寻优的全局性和精确性 .     

神经网络图象匹配算法训练样本粗集求解

为了快速地进行神网络图象匹配求解,提出了一种基于粗集理论的神经网络图象匹配训练样本选择算法,即利用知识约简对神经网络图象匹配训练样本决策表进行属性约简,从而剔除了其中冗余的匹配信息.实验结果表明,该算法不仅能有效简化训练样本,以降低神经网络图象匹配系统的复杂性,还能减少神经网络图象匹配算法的训练时间.     

用于铸件表面缺陷机器视觉检测的快速图像处理技术

提出一种基于DSP数字图像实时处理的主从机器视觉系统结构,图像采集、图像处理和图像分析可并行进行,提高了视觉系统的信号处理能力;提出图像噪声平滑和图像分割的快速算法,实验结果验证了本文方法的可行性和有效性.     

基于J2EE的管网应力计算分析系统

采用3层B/S结构,开发了一种基于J2EE的管网应力计算分析系统,系统使用JSP/Servlet构建Web请求,通过JDBC数据库连接池处理异构数据库的数据通信,利用EJB实现计算逻辑.文章介绍了该系统体系结构、主要功能模块及其关键实现技术.     

氧氟沙星单克隆抗体的制备及生物条形码检测技术的研究

为了建立快速、高效的免疫检测方法，为小分子药物残留提供新方向。本实验首先采用碳二亚胺法合成氧氟沙星完全抗原，后用免疫原免疫小鼠，将特异性强的小鼠脾细胞与骨髓瘤细胞融合。通过杂交瘤细胞的多次“筛选-亚克隆”过程，制备氧氟沙星单克隆抗体。其次制备纳米金复合探针、磁性纳米探针，然后建立基于荧光定量PCR的生物条形码检测方法，在最优条件下采用荧光定量PCR生物条形码检测方法来间接测定氧氟沙星残留量。氧氟沙星线性回归方程为y=14.4263Logx+0.09184，R2=0.96。浓度范围在0.1-128 ng/mL时，检出限为0.17 ng/mL。结果表明基于荧光定量PCR生物条形码免疫分析方法检测氧氟沙星的结果可靠，能够应用于实际样品的检测中。