匹配追踪消噪在故障诊断中的应用

为了更有效地消除齿轮泵振动信号的噪声,引入匹配追踪消噪方法。该方法采用匹配追踪算法,通过迭代提取信号的相关结构,再利用提取的相关结构来估计信号的逼近,从而达到消噪的目的。在此基础上,采用中值滤波和线性回归算法来终止迭代过程。最后利用该方法对齿轮泵壳体的振动信号进行消噪处理。结果表明,该方法保留了信号的基本特征,有效地消除了大量的噪声。     

融合对抗训练及全局指针的实体关系联合抽取

实体关系联合抽取旨在从文本中抽取出实体关系三元组, 是构建知识图谱十分重要的步骤之一. 针对实体关系抽取中存在的信息表达能力不强、泛化能力较差、实体重叠和关系冗余等问题, 提出了一种实体关系联合抽取模型RGPNRE. 使用RoBERTa预训练模型作为编码器, 提高了模型的表达信息能力. 在训练过程中引入了对抗训练, 提升了模型的泛化能力. 使用全局指针, 解决了实体重叠的问题. 使用关系预测, 排除不可能的关系, 减少了冗余的关系. 在基于schema的中文医学信息抽取数据集CMeIE上进行的实体关系抽取实验表明, 模型的F1值比基准模型提升了约2个百分点, 在实体对重叠的情况下, 模型的F1值提升了近10个百分点, 在单一实体重叠情况下, 模型的F1值提升了大约1个百分点, 说明该模型能够更准确地提取实体关系三元组, 从而有效提升知识图谱构建的准确度. 在含有1–5个三元组的对比实验中, 在拥有4个三元组的句子中, 模型的F1值提升了约2个百分点, 而在拥有5个及以上三元组的复杂句子中, F1值提升了约1个百分点, 说明该模型能够较好地处理复杂句子场景.     

跨层协同注意和通道分组注意的细粒度图像分类

细粒度图像分类的主要挑战在于类间的高度相似性和类内的差异性. 现有的研究多数基于深层的特征而忽略了浅层细节信息, 然而深层的语义特征由于多次卷积和池化操作往往会丢失大量的细节信息. 为了更好地整合浅层和深层的信息, 提出了基于跨层协同注意和通道分组注意的细粒度图像分类方法. 首先, 通过ResNet50加载预训练模型作为骨干网络提取特征, 由最后3个阶段提取的特征以3个分支的形式输出, 每一个分支的特征通过跨层的方式与其余两个分支的特征计算协同注意并交互融合, 其中最后一个阶段的特征经过通道分组注意模块以增强语义特征的学习能力. 模型训练可以高效地以端到端的方式在没有边界框和注释的情况下进行训练, 实验结果表明, 该算法在3个常用细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到了89.5%、94.8%和94.7%.     

竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用

针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA—SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低雏空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA—SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA—SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。     

基于改进GMM与帧差法的运动棉杂率分析算法研究

针对清梳棉流程中产出棉含杂高、质量差的问题,结合改进高斯混合模型(Gaussian mixed model,GMM)与帧差法,提出一种局部运动棉杂率控制优化方法。首先针对清棉机除杂原理及棉杂特性进行分析;其次通过提取视频关键帧并改进GMM与帧差法对图像序列“与”运算实现目标的精确提取,进而通过设计GMM分类器获得棉杂率并进行分析;最后与传统的检测算法作对比验证。实验表明,改进后的算法在有效性以及实用性方面优于传统算法。同时,通过引入闭环控制能满足工业高精度、实时性的需求。     

强电场作用下早龄期混凝土的氯离子迁移特征

电化学除氯技术能有效降低混凝土结构中的有害氯离子,降低混凝土结构失效风险。采用强电场方式对混凝土结构进行电化学除氯,并在不同的早龄期时间介入40、80、120 min的强电场作用,测试了内部氯离子含量变化和分布特征,并对通电后养护28 d试件进行回弹强度试验。研究结果表明：早龄期介入强电场作用能显著提高除氯效率,达到相同除氯效果时的作业时间约为传统电化学方法的1/300;氯离子分布特征表明,自由氯离子分布较传统电化学参数作用时更均匀,结合氯离子仍然存在保护层中间堆积现象;强电场作用后进行标准养护,回弹测试结果表明,强电场对混凝土的保护层宏观强度无明显影响。     

A Preparative Method for the Isolation of Calponin from Molluscan Catch Muscle

We describe the development of a preparative method to isolate molluscan catch muscle, calponin. This method is based on the ability of calponin to interact with actin in a temperature-dependent manner. After extracting thin filaments, as previously described, the extract was ultracentrifuged at 2 °C. While other surface proteins of thin filaments co-precipitated with actin, calponin, along with some minor contaminants, remained in the supernatant. Calponin was purified through cation-exchange chromatography. The yield of pure protein was four-fold higher than that achieved through high-temperature extraction. To evaluate functionally isolated proteins, we determined the effect of calponin on Mg²⁺-ATPase activity of hybrid and non-hybrid actomyosin. The degree of ATPase inhibition was consistent with previously published data but strongly dependent on the environmental conditions and source of actin and myosin used. Furthermore, at low concentrations, calponin could induce the ATPase activity of hybrid actomyosin. This result was consistent with data indicating that calponin can modulate actin conformation to increase the relative content of “switched on” actin monomers in thin filaments. We assume that calponin obtained by the isolation method proposed herein is a fully functional protein that can both inhibit and induce the ATPase activity.     

基于内容的图像检索系统

文章介绍了基于内容的图像检索技术及其优势，并举了几个例子。     

花朵图像自动提取方法研究

采用改进的主动轮廓模型算法,实现从蝴蝶兰花簇图像中提取单个花朵图像,为自动识别蝴蝶兰的生长状态奠定基础。首先利用改进的骨架算法和轮廓重生算法,生成蝴蝶兰花簇的初始轮廓;然后利用含有形状能量的主动轮廓模型进行轮廓的演化,使其更接近真实的蝴蝶兰花簇边缘,最后根据蝴蝶兰花蕊位置获得相应的蝴蝶兰花朵。实例验证和比对实验结果表明,该模型能够较好的分割和提取蝴蝶兰花簇中单个花朵,并具有较强的抗噪能力。利用该方法,可以较好的提取蝴蝶兰花簇中的单个花朵,与人工提取效果进行比对,正确率达到了91.5%。     

A Review on Current Strategies for Extraction and Purification of Hyaluronic Acid

Since it is known that hyaluronic acid contributes to soft tissue growth, elasticity, and scar reduction, different strategies of producing HA have been explored in order to satisfy the current demand of HA in pharmaceutical products and formulations. The current interest deals with production via bacterial and yeast fermentation and extraction from animal sources; however, the main challenge is the right extraction technique and strategy since the original sources (e.g., fermentation broth) represent a complex system containing a number of components and solutes, which complicates the achievement of high extraction rates and purity. This review sheds light on the main pathways for the production of HA, advantages, and disadvantages, along with the current efforts in extracting and purifying this high-added-value molecule from different sources. Particular emphasis has been placed on specific case studies attempting production and successful recovery. For such works, full details are given together with their relevant outcomes.