结构相似度稀疏编码及其图像特征提取

将结构相似度引入到稀疏编码模型中,提出基于结构相似度的稀疏编码模型。基于该模型提取出图像的稀疏编码特征。实验结果表明,改进后的稀疏编码模型更好地保持了结构信息,更加符合人眼视觉系统特性。将文中提出的模型应用到特征提取中,可获得结构信息保持得更好的图像特征。     

多变量系统的特性与互联分析

传统的控制方法主要是针对单输入单输出(SISO)系统的,而且在过程控制中大量采用了PID控制器.而实际的系统是复杂的,多数是多输入多输出(MIMO)系统,输入输出之间彼此响应产生互联.而且往往表现出一定程度的非线性.所以,研究MIMO系统控制方法并把它们用于工业过程控制,对提高生产效益和安全可靠运行是十分重要的.     

黄土蠕变特性研究进展

黄土地区重大工程建设引发的崩塌、滑坡、地面沉降等地质灾害,往往与黄土蠕变特性密切相关。从黄土蠕变研究阶段、研究方法、本构模型和蠕变引发的工程灾害等方面进行梳理,归纳总结了黄土蠕变研究的现状,探讨了黄土蠕变研究中存在的问题以及未来研究的趋势。具体来说,①在系统梳理国内外研究文献基础上,将黄土蠕变研究分为3个阶段,分别为黄土基本性质研究阶段、黄土工程灾害研究阶段和黄土重大工程研究阶段; ②从黄土蠕变研究方法出发,分析讨论了黄土蠕变研究中采用的各类方法以及影响黄土蠕变的各类要素,尤其是含水量、干密度以及荷载对黄土蠕变特性的影响; ③总结了黄土蠕变本构模型的研究特点,评述了包括元件理论本构模型、经验本构模型及半经验半理论本构模型等3类模型的优缺点; ④对黄土地区常见的边坡、路(地)基、隧道等工程类型的蠕变破坏特征进行了梳理; ⑤建立考虑多因素影响的黄土蠕变本构模型、系统研究黄土蠕变微结构的动态演化和微观本构模型及动荷载作用下的蠕变特征,是未来黄土蠕变研究的发展趋势。     

水产品中氯霉素、甲砜霉素和氟苯尼考的HPLC-UVD法测定

建立同时检测水产品中氯霉素、甲砜霉素和氟苯尼考的HPLC-UVD法。以2%碱性乙酸乙酯作为提取溶剂,正己烷脱脂后直接经高效液相色谱进行分析。氯霉素、甲砜霉素和氟苯尼考在0.10～10.00mg/L范围内有良好的线性关系。在添加浓度为0.25～5.00mg/kg时,平均回收率在81.00%～102.93%之间,RSD在1.95%～7.10%之间。氯霉素的检出限为0.01mg/kg,甲砜霉素和氟苯尼考的检出限为0.02mg/kg。     

单增李斯特菌免疫磁珠的制备研究

目的:制备可高效、特异地分离单增李斯特菌的免疫磁珠。探讨羧基修饰磁珠与多克隆抗体的不同偶联条件和免疫磁珠捕获单增李斯特菌的能力。方法:以单增李斯特菌作为抗原,免疫新西兰兔,获得兔源多克隆抗体,鉴定其与单增李斯特菌体的结合能力;选择6种不同的偶联缓冲溶液,设置了6个主要偶联时间和6组偶联温度,通过比较磁珠与抗体偶联后上清中剩余的抗体量来确定最佳偶联条件。结果:制备的多克隆抗体效价为1.3×105,该抗体与单增李斯特菌体有较好的结合,抗体与1mg羧基修饰磁珠在pH6.0的0.01mol/L一水吗啉乙磺酸缓冲溶液(MES)中,37℃偶联2h,偶联抗体的量为160μg;制得的免疫磁珠的捕获率可达77.0%。结论:获得羧基磁珠与抗体偶联的最佳条件,该免疫磁珠用于食品中单增李斯特菌的检测,与常规的平皿增菌培养显色法比较,检测时间至少缩短20h。     

犁沟跟踪装置

在这种拖拉机导向系统中,以拖拉机和农具在田间每次行程留下的犁沟印引导拖拉机的下一次行程。这种自动导向系统适用于大多数耕作和播种作业。该系统无论是在笔直的或弯曲的沟印上都是准确     

石臼湖表层沉积物营养盐与重金属分布及污染评价

为揭示石臼湖表层沉积物营养盐和重金属的污染特征,于2018年2月采集表层沉积物,分析了石臼湖营养盐和重金属的含量、空间分布特征。结果表明:全湖有机质、TP和TN的平均质量比分别为30.25 mg/kg、585 mg/kg和776 mg/kg,TP为无污染风险级别,有机质和TN处于低污染风险级别;重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Hg和Pb平均质量比分别为94.92 mg/kg、41.25 mg/kg、38.42 mg/kg、124.33 mg/kg、16.48 mg/kg、0.17 mg/kg、0.05 mg/kg和35.92 mg/kg,均超过了江苏省的土壤重金属背景值,Hg和Cd污染相对较重,全湖为中等危害等级;在空间分布上,东部区域的采样点8、9营养盐质量比较高,重金属污染较重。     

面向入侵检测的改进BM模式匹配算法

网络入侵检测系统的效率取决于模式匹配算法选择.分析了目前网络上常用的BM算法及其不足,提出了一种更高效的改进算法.该算法利用模式串自身的特点,能有效地减少字符重复比较的次数,并利用位置移动表代替BM算法中的好后缀和坏字符移动表,提高了算法的匹配效率.实验结果表明,改进的模式匹配算法能够有效提高网络入侵检测系统的检测速度...     

基于多标签判别字典学习的图像自动标注

针对图像自动标注中底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟问题,在传统字典学习的基础上,提出一种基于多标签判别字典学习的图像自动标注方法。首先,为每幅图像提取多种类型特征,将多种特征组合作为字典学习输入特征空间的输入信息;然后,设计一个标签一致性正则化项,将原始样本的标签信息融入到初始的输入特征数据中,结合标签一致性判别字典和标签一致性正则化项进行字典学习;最后,通过得到的字典和稀疏编码矩阵求解标签稀疏编向量,实现未知图像的语义标注。在Corel 5K数据集上测试其标注性能,所提标注方法平均查准率和平均查全率分别可达到35%和48%;与传统的稀疏编码方法（MSC）相比,分别提高了10个百分点和16个百分点;与距离约束稀疏/组稀疏编码方法（DCSC/DCGSC）相比,分别提高了3个百分点和14个百分点。实验结果表明,所提方法能够较好地预测未知图像的语义信息,与当前几种流行的图像标注方法进行比较,所提方法具有较好的标注性能。