基于自动秩估计的黎曼优化矩阵补全算法及其在图像补全中的应用

矩阵补全(MC)作为压缩感知(CS)的推广,已广泛应用于不同领域。近年来,基于黎曼优化的MC算法因重构精度高、计算速度快的特点,引起了广泛关注。针对基于黎曼优化的MC算法需假设原矩阵秩固定已知,且随机选择迭代起点的特点,该文提出一种基于自动秩估计的黎曼优化MC算法。该算法通过优化包含秩正则项的目标函数,迭代获取秩估计值和预重构矩阵。在估计所得秩对应的矩阵空间上以预重构矩阵为迭代起点,利用基于黎曼流形的共轭梯度法进行矩阵补全,从而提高重构精度。实验结果表明,与几种经典的图像补全方法相比,该文算法图像重构精度显著提高。     

长效重组人生长激素纯化液中CHO-K1细胞残留DNA实时荧光定量PCR检测方法的建立及验证

目的建立检测CHO-K1细胞表达长效重组人生长激素(Fc-recombinant human growth hormone,Fc-rhGH)纯化液中残留DNA的实时荧光定量PCR方法,并进行验证。方法提取CHO-K1细胞基因组DNA,特异性PCR扩增后,克隆至pMD18-T载体,构建重组质粒,以其为标准品,建立实时荧光定量PCR检测方法;并对方法进行灵敏度、线性、准确度、精密度、特异性及耐用性验证。结果建立的方法灵敏度可达2. 6×10~1 copies/μL。标准曲线的回归方程为y=-3. 487 x+30. 201,R~2=0. 999;检测样品中DNA回收率在73. 56%～101. 87%范围内,RSD均小于10%;该方法可特异性扩增CHO-K1细胞的基因组DNA,而Vero细胞、MDCK细胞、Wish细胞及大肠埃希菌等基因组DNA均未见明显的扩增;样品精密度测定Ct的RSD在0. 4%～2. 95%之间;于两种不同PCR仪器上检测标准品,扩增效率分别为98%、99%,相关系数R~2均为0. 999。结论成功建立了一种检测CHO-K1细胞表达Fc-rhGH纯化液的残留DNA的实时荧光定量PCR方法,该方法具有较好的灵敏度、线性、准确度、精密度、特异性和耐用性。     

基于BP神经网络的合流制截污管溢流实时控制方法

提出了一种基于BP神经网络的合流制截污管溢流控制方法,通过使用当前时刻前一段时间每5 min的降雨、控制点水位、蒸发量和雨前干期等数据对控制点未来一段时间的水位进行预测,当控制点预测水位长时间超过设定值时,则实施开闸溢流。通过对近2年共3 000组观测数据进行训练测试,发现该模型的平均绝对误差（MAE）为0.111 5、均方根误差（RMSE）为0.156 5、平均百分比误差（MPE）为0.045 3%、纳什-苏特克利夫效率系数（NSE）为0.938 6,表明该模型在整体预测上满足应用要求。现该模型已部署至武汉市智慧水务系统,并在2023年7月8日的降雨事件中,预测到水位将会上升到22.7 m以上,实施开闸溢流,避免了城区内洪灾害。     

表达长效生长激素的CHO细胞培养工艺的优化及放大

目的 在NewBrunSwick310 14 L生物反应器中培养表达重组人长效生长激素(recombinant human growth hor-mone Fc fusion protein,rhGH-Fc)的CHO细胞,优化工艺参数以提高表达量,并进行NewBrunSwick310 14 L到New-BrunSwic...     

基于模糊sigmoid核的支持向量机回归建模

支持向量机中对核函数的要求为对称的半正定矩阵.来自于神经网络的sigm o id核函数在其参数满足一定条件时才成为半正定矩阵,但是这种核函数在SVM中却有很多成功的应用.本文将sigm o id核函数与模糊逻辑相结合并使其模糊化,从而简化了SVM的计算并便于用硬件实现.通过对混沌时间序列预测以及图像去噪滤波器两个实例的实验研究发现,使用模糊sigm o id核函数可以使SVM回归建模在损失较小精度的代价下,较大地降低平均CPU执行时间,便于硬件实现     

适用于无源网络的模块化多电平柔性直流启动控制研究

详细介绍了可用于无源网络的模块化多电平柔性直流输电系统的启动过程以及相应的控制策略,本文将该过程分为两个阶段:第一阶段IGBT处于闭锁阶段、第二部分IGBT可控阶段.为解决MMC启动过程产生的问题:(1)逆变侧IGBT解锁时,逆变侧阀侧瞬时产生较大的电流冲击;(2)在抬升直流电压到额定值时会出现过大的电压波动,并且达到...     

一种基于视频编码标准H.264的智能视频监控技术

提出并实现了一种基于H.264视频编码标准的智能视频监控系统。该系统引入一种新的运动检测方法,通过对监控图像的运动矢量及运动补偿后的残差能量进行综合分析,提出了对可疑场景的确认和报警方案,能够有效克服光线变化、背景局部轻微摆动及摄像头轻微抖动带来的影响,具有良好的灵敏度和鲁棒性。     

改进的移动水质监测平台定位方法

为减小移动水质监测平台定位中测距误差对定位精度的影响,提出一种改进的定位方法。利用NanoPAN5375无线通信测距模块对平台进行定位检测,设计两点测距定位算法和误差修正算法,通过测距误差指纹库补偿测距值,根据面积比重得到修正的测距值,求解出目标点坐标。实验结果表明,该方法可满足移动水质监测平台中无线定位的精度要求。     

基于深度对抗学习潜在表示分布的异常检测模型

针对已有的异常检测模型在高维、样本多样(类内多样)的数据背景下无法获得合理的潜在表示分布,不平衡数据较多(正常数据远大于异常数据)时特征提取准确性低,以及分类器超参数敏感等问题,本文提出一种基于深度对抗学习潜在表示分布的异常检测模型.基于正则化约束改进自编码器,将数据的原始特征空间映射到潜在特征空间形成低维的潜在表示,使其保持合理的空间分布;配以基于多判别器的生成对抗网络,在有效避免重构特征循环不一致和训练不稳定的基础上,来精确估计潜在表示的概率分布;以获得的潜在表示概率分布为单类分类器的输入,解决单类分类器超参数敏感问题,从而有效提高异常检测的整体性能.实验结果表明,相比于最新的基于机器学习和深度学习的异常检测模型,本文模型可在高维、样本多样、不平衡数据较多的应用背景下获得更合理的潜在表示空间分布并有效估计其概率分布,对单类分类器的超参数不敏感,并有效提高模型的检测性能.     

HydroBIM水电工程设计综合解决方案

主要介绍了将BIM技术广泛运用于全球超过50座水电站的设计。HydroBIM Solutions融合BIM与GIS技术,进行平台级数据联动整合,使工程数据环环相扣形成有机整体,打造针对各个行业的设计建造工业化、BIM产业化的系列解决方案。