基于主曲线的相似字符模糊分类方法

要提高手写字符的识别率,抽取方法,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线,较好地反映了数据分布的结构特征.本文尝试用主曲线这种新的方法来提取手写字符的结构特征,并基于这些特征来对相似字符进行模糊分类.所提方法在CE-DAR和OCRD手写体字符数据库上的实验结果表明:该方法不但是可行的,而且能有效提高相似字符的识别率.它为字符识别的研究提供了一条新途径.     

ICP-MS和GFAAS测定粮食中镉的对比研究

采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)与石墨炉原子吸收法(GFAAS)测定粮食中镉的含量,为粮食中镉元素的检测提供可靠依据。通过ICP-MS法与GFAAS法对粮食中镉的测定,并对两种方法线性范围、检出限、准确性、稳定性、加标回收率、检测时间进行对比。结果表明:ICP-MS法检出限低于GFAAS法,并且不同粮食作物检出限不同;GFAAS法和ICP-MS法测定大米粉标准物质,结果分别为0.490 mg/kg和0.474 mg/kg,均在标准值范围内;对不同粮食作物镉的重复检测,GFAAS法的检测结果均高于ICP-MS法,相对标准偏差(RSD)均在10%以内;加标回收率均在95%~105%之间。与GFAAS法相比,ICP-MS法具有更低的检出限,更宽的线性范围和更快的分析速度,其准确性和稳定性也可以满足粮食中镉的检测要求,是值得推广应用的一种检测方法。     

小麦品质指标与面团流变学特性的多元回归分析

选取小麦样品244份,测定了样品品质指标和粉质拉伸特性指标,并分别以面团稳定时间、拉伸面积、最大拉伸阻力为因变量,以硬度指数、容重、千粒重、沉降值、降落数值、蛋白质含量、湿面筋含量、面筋指数为自变量,进行了多元回归分析。结果表明,降落数值、蛋白质含量和湿面筋含量与面团稳定时间、拉伸面积、最大拉伸阻力的偏相关性均不显著;容重与稳定时间偏相关显著正相关;硬度指数与拉伸面积、最大拉伸阻力偏相关显著正相关;沉降值、面筋指数与稳定时间、拉伸面积、最大拉伸阻力的偏相关极显著正相关;千粒重与稳定时间、拉伸面积、最大拉伸阻力的偏相关极显著负相关。     

豆油乙二醇乙醚酯生物柴油研究

利用乙二醇乙醚和精制大豆油合成出一种新型生物柴油——乙二醇乙醚豆油单酯,并对产物进行了红外光谱分析和氢核磁共振波谱分析;考察了该生物柴油作为替代燃料在性能方面与柴油的差别,并利用单缸机研究了这种新型生物柴油对发动机动力性、经济性和排放性能的影响。试验结果表明:豆油乙二醇乙醚酯生物柴油的燃料特性达到了国外生物柴油生产标准,燃烧这种生物柴油后,柴油机动力性几乎不发生变化,耗油率有所增加;排气中烟度、CO和HC的排放量大幅度降低,而NOx排放略有增加。     

综采工作面液压支架整组倒安装工艺的实践应用

介绍了钱家营矿业分公司液压支架整组向同煤层邻近工作面倒装工艺的优点、工艺形式、技术要求以及技术改进措施。     

改进的多阈值动态二值化算法

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别率。文章在研究现有二值化算法的基础上,对多阈值动态二值化进行了改进,并以身份证为例来验证该算法的有效性,实验结果表明所提算法有较高的抗噪音能力。     

基于改进的GPL主曲线算法的指纹特征分析与提取

在对GPL(Generalized Polygonal Line)主曲线算法和指纹数据特点分析的基础上,针对指纹数据本身的特点,改进原来的GPL主曲线算法以得到更好的指纹骨架,并实现基于主曲线的指纹特征提取.实验结果表明,改进的GPL主曲线算法在指纹骨架提取的效率和效果上比原算法都有明显提高.基于主曲线的指纹特征提取相对于其它一些传统方法也有着更高的准确率,具有一定的应用价值.     

食品检测能力验证中沙门氏菌的分离鉴定

目的 参加编号为CFAPA-375的食品中沙门氏菌能力验证,提高检验技能,验证实验室沙门氏菌的检测能力。方法 采用国标法对沙门氏菌能力验证样品进行检测,同时采用实时荧光PCR法作为辅助方法。对分离出的可疑菌落,采用全自动微生物鉴定系统和实时荧光PCR法进行全面鉴定。结果 样品N1和N3中检出沙门氏菌,样品N2中未检出沙门氏菌,实时荧光PCR法与国标法检测结果一致。结论 本次实验室的能力验证结果为“满意”,验证了实验室沙门氏菌的检测能力。实时荧光PCR法快速、简便、特异性强,可与国标法配合使用,以确保实验结果的准确快速。     

基于序贯三支决策的半监督目标检测算法

深度学习对大规模数据的需求以及目标检测标注任务的复杂性促进了半监督目标检测任务的发展。近年来，半监督目标检测已经取得了很多优秀的成果。然而，伪标签中的不确定性依然是半监督目标检测研究中难以避免的问题，优越的半监督方法要求选取合适的过滤阈值来权衡伪标签的噪声信息比例和召回率，以最大程度保留准确有效的伪标签。为了解决此问题，在半监督检测的框架中引入了序贯三支决策算法，将模型输出的伪标签根据不同的筛选阈值划分为干净的前景标签、有噪声的前景标签，以及干净的背景标签，并对其采取不同的处理策略。对有噪声的前景标签采用负类学习损失来学习这些存在噪声的标签，避免学习到其中的噪声信息。实验结果表明了所提算法的性能优势，针对COCO数据集，在有监督数据占比只有10%的情况下，该方法实现了35.2%的检测精度，相比仅依靠有监督训练性能提升了11.34%。     

2008年河南省大田小麦品质状况分析

对河南省2008年收获的81份小麦样品进行检测,结果表明,小麦体积质量平均为(789.6±14.34)g/L,籽粒蛋白质平均含量为(14.18±0.82)%,湿面筋含量为(30.05±2.23)%,面筋指数为(69.51±26.27)%,降落数值为(352.8±10.77)B,面团稳定时间为(7.19±7.40)min,拉伸面积为(69.7±31.18)cm2.其中,58.02%的小麦样品籽粒蛋白质含量在14.0%以上,18.52%小麦样品湿面筋含量在32.0%以上,34.57%小麦样品的面团稳定时间在7.0 min以上,91.36%的小麦样品降落数值在300 s以上.达到GB/T 17892-1999的规定.