GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

双频激振下阶梯轴与带V型槽轴低周断裂的可等效性研究

针对双频激振下阶梯轴的低周断裂问题,研究阶梯轴与带V型槽轴的等效性以简化问题。设计了铝合金阶梯轴和带V型槽铝合金轴的双频激振等效实验,利用有限元软件,对实验中的模型进行比较分析,在此基础上提出等参数建模法:通过有限元建模,对两种模型重点考察的局部特征进行分析比较,调整模型的尺寸参数,筛选出能够彼此近似等效的模型。利用等参数建模法,得到应用于所搭建的双变频激振器的等效建模表,根据等效建模表,可查找到基于双变频激振器,一定误差范围内能够彼此近似等效的铝合金阶梯轴和带V型槽铝合金轴。     

快速灵敏的LC-MS/MS法测定人血浆中阿莫西林并应用于两种制剂的一致性评价

目的: 建立快速灵敏的LC-MS/MS法测定人血浆中阿莫西林浓度，并用于两种阿莫西林胶囊的一致性评价。方法: 采用岛津公司LCMS-8060型LC-MS/MS仪，以MRM模式测定阿莫西林（m/z 366.00/114.00）的浓度，d4-阿莫西林作内标（m/z 370.10/114.05），离子源为ESI源。色谱柱选用Waters ACQUITY BEH C18（2.1×50 mm，1.7 μm），梯度洗脱。血浆样本加入内标，经甲醇沉淀蛋白后取上清液进样检测。结果: 所建方法经验证，其线性、准确度、精密度、最低定量限、提取回收率、特异性、基质效应、稳定性等各项指标均符合CFDA的指导原则及最新核查标准要求，并较文献报道中的方法有处理简单、灵敏度高、色谱峰形好的优点。结论: 所建方法快速、灵敏，适用于人血浆中阿莫西林浓度的检测。用于一致性评价的样本实测，两种制剂生物等效。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

马钢二烧结配料计算机控制系统

阐明了马钢二烧结配科计算机控制系统的目的、控制形式、控制原理；根据烧结配料控制对象的特点对信号采样和控制算法进行了探讨；提供了系统的主要硬件结构，软件功能和程序框图。