基于BP神经网络的水中目标声音特征信号分类研究

本文采用了BP神经网络在声音识别分类方面的相关技术,针对不同水中的航行体的声学特点,构建了BP神经网络。将已知的四类声音信号中的一部分作为训练样本对神经网络进行了训练,最终获得了成熟的神经网络,经验证该网络可以很好的对不同水声目标的声学信号特征进行分类识别,利用该方法可以有效提高侦测设备对目标的识别能力。     

阿胶真伪鉴定方法的建立与应用

针对阿胶中动物源性DNA成分,建立阿胶真伪鉴定方法,定量分析阿胶样品中驴源性成分。DNA纯化柱法建立阿胶基因组DNA提取方法,阿胶标准品及常见伪品验证引物特异性,克隆目的片段,重组质粒pGMT-Equ66 bp构建阳性对照标准;灵敏性试验确定阿胶驴源性DNA成分最低检测限,制备标准曲线,建立定量分析方法,分析22批市售阿胶。结果表明,所提取阿胶基因组DNA质量浓度为(82.17±0.09)～(172.81±1.81)ng/μL,A₂₆₀/A₂₈₀为(1.561±0.07)～(1.821±0.04)。特异性试验结果显示,阿胶标准品有单一特异性条带(或特定温度单一峰)。灵敏性试验结果表明,CT值小于32为阿胶正品,22份阿胶样品CT值为19.83～28.85,均为正品阿胶,与《中国药典》质谱检测结果一致。该研究应用分子生物学技术,有效提取阿胶基因组DNA成分,成功构建阿胶中驴源性DNA成分定量分析体系,可有效鉴定阿胶真伪,有助于阿胶质量监管的实施,对研究阿胶指纹检测方法及研制检测试剂有重要的指导意义。