APPROACH TO A NEW TYPE OF PERMANENT HIGH GRADIENT MAGNETIC SEPARATOR (PHGMS)

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EMPLACEMENT MECHANISM OF THE SUPER-LARGE JINGSHAN GOLD DEPOSIT IN JIANGXI,CHINA

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AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM （IDSS） IN THE OPERATION PROCESS OF ELECTRIC FURNACE FOR CLEANING SLAG

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海外需求

编号：Ａ９９０１２００１行业：电子电气国别／地区：ＣＡＮＡＤＡ（加拿大）厂商：ＷＩＮＴＥＲ’ＳＴＨＥＲＭＯＧＡＵＧＥＳ地址：１２１ＲＡＩＬＳＩＤＥＲＯＡＤＴＯＲＯＮＴＯＯＮＴＣＡＮＡＤＡＭ３ＡＢ２（ＫＹＡＮＧ＠ＷＩＮＴＥＲＳＴＨＥＲＭＯＧＡＵＧＥＳ．...     

叠氮粘合剂GAP的合成及性能分析

用阳离子聚合合成端羟基聚环氧氯丙烷（ＰＥＣＨ），然后采用大分子基团取代的方法，让ＰＥＣＨ和ＮａＮ３在非质子极性溶剂ＤＭＳＯ中反应合成叠氮粘合剂ＧＡＰ。通过优化反应过程中的工艺参数确保ＧＡＰ的数均分子量接近３０００，分散指数在１．３左右，平均官能度接近２，聚醚含氯量０．３％，同时对其热性能作了分析研究。     

SINGLE CRYSTAL GROWTH OF Cu BASED SHAPE MEMORYALLOYANDITSTHERMODYNAMICANALYSIS

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FAULT DIAGNOSIS OF HYDRAULIC PUMPS USING IMPROVED NEURAL NETWORK~

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TRACE AND MINOR ELEMENT GEOCHEMISTRY OF XIANGDONG TUNGSTEN DEPOSITS

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THERMODYNAMIC PROPERTIES OF AQUEOUS ALUMINUM ION, Al~(3 ) (aq)~

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APPROXIMATION OF THE HOLE VOLUME PERCENTAGE_FOR TN_（12）M_（10－）ALLOY MADE BY SHS－METHOD~＋

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基于动态阈值和DTW的ECG身份识别算法

人体心电信号(ECG)虽然是非稳态时变信号,但现有研究表明其可以作为一种新型的生物识别特征用于对识别分辨率要求不高的应用场合,或与传统生物特征相结合来提高识别性能。本文给出了一种能针对不同实验对象动态设定阈值以提取典型波形,并利用加权动态时间弯曲法(DTW)进行ECG身份识别的算法。在模板登记阶段,首先对经去噪处理的一段ECG波形进行R点检测,然后通过动态阈值设定得到一段典型的包含完整心电周期信息的心电波形,最后将其作为模板波形存入用户模板库。在身份识别阶段,基于前述经动态设定的阈值进行心电波形选择,实时提取测试波形,然后基于经长度加权的DTW算法进行测试波形和模板波形的相似度计算,最终实现用户身份识别。     

基于小波变换的心电信号噪声处理

以小波变换的多分辨率分析为基础，通过对体表心电信号(ECG)及其噪声的分析，对ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声，设计了不同的小波消噪算法；并利用MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号和程序模拟所产生的ECG信号，分别对算法进行了仿真与实验验证。结果表明，算法能有效地滤除ECG信号检测中串入的几类主要噪声，失真度很小，可满足临床分析与诊断对ECG波形的要求。     

基于小波神经网络的心电数据压缩研究

介绍了一种基于小波分析的神经网络模型－小波神经网络，提出了一种基于小波神经网络的心理数据压缩方法。经过研究表明，采用小波网络 心电数据压缩模板的方法可以大幅加快网络的收敛速度。与基于BP网络的压缩法相比，具有较大的优点。     

一种基于矢量量化的高光谱遥感图像压缩算法

压缩是高光谱遥感(hyperspectral remote sensing)图像的一个重要研究领域.文中充分考虑了高光谱遥感图像的谱间相关性较强而空间相关性相对较弱的特点,采用了自适应波段选择降维方法与基于神经网络的矢量量化方法相结合的方法对高光谱遥感图像进行压缩.首先采用自适应波段选择(Adaptive band selection)的谱间压缩方法,通过自适应地选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量.然后对降维后图像在空间进行小波变换并进行矢量量化,最后对量化后数据进行自适应算术编码.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低;基于神经网络的SOFM算法及其改进算法取得较好的空间压缩效果,实现了对高光谱遥感图像的有效压缩.     

基于变异学习的药物构效关系模式分类法

提出一类用于预测药物活性的神经元模式分类器及其神经网络进化学习新算法－－变异基遗传法。该算法仅采用变异算子进行局部优化搜索,并利用随机初始化技术使算法在局部搜索功能提高的同时仍有可能寻找到全局最优解。该研究以有机氟农药为例,将基于变异学习的神经元模式分类方法应用于药物构效关系的识别研究,实验结果表明,该方法能有效地辨识药物构效关系模式,模式分类识别正确率优于其他神经元模式分类法。     

一种提取房颤F波的最优QRST模板对消法

QRST对消法是从体表心电信号中提取心房颤动F波的一种重要方法,针对传统对消法对QRST复合波形态变化十分敏感这一缺陷,提出了一种在最小均方误差意义上的最优QRST模板生成方法.深入分析了模板对消法的原理,推导出了各心拍QRST复合波生成QRST模板的最佳线性表示系数,并给出了生成最优模板的步骤.对仿真信号和真实房颤心电信号的F波提取实验表明,该方法对两种传统模板对消法,即平均模板对消法和时空对消法进行改进后,F波提取效果均得到明显改善.     

用于心律失常识别的LSTM和CNN并行组合模型

心脏病是导致人类死亡的首要原因,而大部分心血管疾病往往伴随着心律失常出现.为实现对不同类型心电图信号的自动分析、识别异常心律,研究并提出了一种基于深度学习的心拍分类算法.考虑到心电图自身的特性,使用长短时记忆网络来捕捉心电序列数据的前后依赖关系,结合卷积神经网络提取局部相关特征,自动识别5种不同类型的心拍.基于LSTM和CNN的深度学习方法将经过预处理的心电信号后直接作为网络的输入,将心电分类的特征提取、分类两个步骤融合为单个学习器.针对类别数据不平衡问题,通过对少数类样本滑窗采样获得更多训练数据.使用MIT-BIH数据集验证模型的有效性,最终在测试集2万多个心拍记录中分类结果准确率达到99.11%,特异性为99.44%,灵敏度为97.27%,此外滑窗采样操作对少数类样本的灵敏度有明显改善.实验结果表明,相比传统的SVM和随机森林等方法,基于LSTM和CNN的并行组合模型不需要人工提取复杂特征,且达到了更好的分类性能,适合用于可穿戴式心电设备和远程监护领域.     

基于LZW算法的未知恶意代码检测方法

为克服传统方法在特征提取上存在的缺陷,提出一种基于Lempel-Ziv-Welch(LZW)压缩算法的未知恶意代码检测方法.忽略未知恶意代码结构将其看成字符串流,依据事先确定的阈值限制抽取的字符串长度,以实现处理效率和性能间的折衷;将所抽取的字符串按照其类别建立符合统计特性的压缩字典,即正常代码和恶意代码字典;利用2个字典对待测文件进行压缩,得到不同的压缩率,依据最小描述长度原则将其归类为能取得最好压缩率的类别,达到检测未知恶意代码的目的.实验结果表明,基于LZW算法的检测方法对未知恶意代码具有较好的识别效果.     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法。编码时,通过插值正交多小波变换将原始图像缩小,然后使用摹本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像。实验结果表明,与直接使用分形编码方法卡爿比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善。     

心电图房颤信号提取的主分量分析研究

为从体表心电图估计房颤期间患者的心房活动状态，需进行房颤信号提取. 基于主分量分析研究，提出了一种从房颤患者的单导联体表心电图中提取房颤信号的新方法.由于Holter记录通常不能提供足够的空间信息，通过利用连续心博中心房和心室活动存在时间相关的特征，应用主分量分析去相关的思想从单导联进行QRST波消除方法.通过对Physionet数据库中的大量房颤数据测试和验证，表明该方法克服了固定模板平均心博抽取技术对波形形态变化的敏感性，使被估计信号的QRST残余新信号最小，获得了一种更鲁棒、效果更好的单导联房颤波提取技术.