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  • 简介:人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

  • 标签: 人群分析 主导者检测 时间滞后分析 结构化SVM
  • 简介:目的:初步判断了风柜斗草中主要化学成分的类型。方法:采用中药化学成分系统预试验等方法,对风柜斗草的水提取液、乙醇提取液及石油醚提取液进行分析研究,通过沉淀反应、颜色反应及薄层色谱法进行分析鉴别。结果:风柜斗草含有多糖类、氨基酸类、酚类、黄酮类、有机酸以及甾体皂苷等成分。结论:通过对风柜斗草化学成分分析,将为进一步确定其活性部位,开发利用风柜斗草提供实验依据。

  • 标签: 风柜斗草 化学成分 预试验
  • 简介:基于酸性条件下,氢化可的松对高锰酸钾-亚硫酸钠体系发光反应具有明显的增敏作用,本文研究建立了顺序注射化学发光测定氢化可的松含量的分析新方法。在优化的实验条件下,氢化可的松的质量浓度在1.0×10^-9~1.0×10^-6g/mL范围内与发光强度呈良好的线性关系,检出限(3σ)为5.6×10^-1g/mL。对浓度为5×10^-8g/mL氢化可的松进行11次平行测定,其相对标准偏差为1.99%。经实验,本体系具有快速、准确、简便、试剂消耗少、灵敏度高、线性范围宽等特点,应用于注射液中氢化可的松含量的测定,结果与标准方法一致。

  • 标签: 顺序注射 化学发光 氢化可的松 测定
  • 简介:本文利用金霉素对KMnO4-Na2SO3化学发光体系的发光有增敏的作用,结合流动注射技术,建立了流动注射化学发光法测定金霉素的新方法。在最佳条件下,金霉素溶液的浓度在2.0×10^-7~5.0×10^-5mol/L范围内与化学发光强度呈良好的线性关系。该方法的检测限(S/N=3)为1.0×10^-8mol/L。对实际样品进行回收实验,回收率在98%-103%间。结果表明该方法适合对金霉素的测定。并对可能的发光机理进行了初步的探讨。

  • 标签: 流动注射 化学发光 金霉素
  • 简介:国际合作论文是国际间开展合作的主要产出之一,对合作论文进行分析是开展机构间国际合作研究的主要途径.基于SCI国际合作论文数据,应用文献计量分析等方法,从中国计量科学研究院国际科研合作规模、与国内外机构联合开展国际科研合作的现状、合作成果的影响力等角度,分析评价了20002017年间,中国计量科学研究院的国际科研合作论文的特征和变化趋势,并对该院在经济、科技创新全球化背景下,如何有针对性的布局和开展国际科研合作及推动计量领域自主创新,提出了意见及建议.

  • 标签: 计量学 文献计量学 国际计量合作 国际科研合作 合作规模 合作影响力
  • 简介:目的:对大花紫薇的化学成分及其药理作用的研究进展作一综述,提供有关大花紫薇叶研究的较全面的科学资料。方法:查阅国内外公开发表的文献23篇,对从大花紫薇叶中得到的化学成分及其药理作用进行论述。结果:大花紫薇叶主要含有鞣质类、三萜类、生物碱类、黄酮类等化学成分。且在降血糖、降脂、抗氧化以及抗真菌等方面有较好的药理作用。结论:本综述为进一步开发利用大花紫薇提供参考。

  • 标签: 大花紫薇 鞣花酸 化学成分 药理作用
  • 简介:针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

  • 标签: 密集连接 深度学习 超限学习机 核函数
  • 简介:根据Q235钢在海南地区第2年的土壤腐蚀试验结果,以及对各试验站土壤化学成分的分析,采用逐步回归的统计分析方法,讨论土壤化学成分与Q235钢腐蚀失重的相关关系.结果表明,土壤中的Ca2+和全氮量与Q235钢的腐蚀失重有较好的相关性,是Q235钢腐蚀的主要影响因素.

  • 标签: 土壤腐蚀 Q235钢 化学成分 逐步回归
  • 简介:目的:本文建立了4种姜科中药材姜黄、温莪术、片姜黄、温郁金的鉴别方法。方法:以BrO^3--Mn^2+-H^+-丙酮为化学振荡体系。采用电化学振荡技术,测定4种药材粉末的振荡反应行为。考察了振荡图谱的振荡范围、诱导期、周期、振幅及振荡寿命等特征参数。结果:获得了4种药材电化学振荡指纹图谱。各药材指纹图谱差异明显。结论:电化学振荡指纹图谱鉴别4种姜科中药材,无需样品前处理,方法简便、稳定可靠。

  • 标签: 化学振荡 指纹 姜黄 温莪术 片姜黄 温郁金
  • 简介:针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

  • 标签: 人重识别 距离度量学习 摄像网络 核函数 正则项
  • 简介:在0.02mol/L硼酸盐缓冲溶液(pH8.7)中,钴(Ⅱ)与酪氨酸生成的络合物在-0.82V(vs.SCE)有一阴极极谱还原峰。基于该极谱行为建立了酪氨酸的分析体系并进行实验条件优化,其浓度在8.0×10^-5至4.0×10^-4·mol/L之间与极谱峰电流呈良好线性关系,检出限为2.8×10^-6mol/L。

  • 标签: 钴离子 酪氨酸 络合物 极谱法
  • 简介:采用循环伏安法研究三氯生在石墨烯修饰电极上的电化学行为及建立对其含量测定的电化学分析方法。在pH7.0PBS缓冲液中,氧化峰电流与三氯生的浓度在(2.0×10^-8~1.2×10^-7)mol/L范围内呈良好的线性关系,检测限为3.0×10^-9mol/L。已用于实际样品中三氯生含量的直接测定。该方法灵敏度高、检测范围宽,结果令人满意。

  • 标签: 三氯生 石墨烯 玻碳电极 电化学
  • 简介:单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

  • 标签: 神经网络 图像分类 深度学习
  • 简介:本文提出了一种以重铬酸钾为氧化剂,以硝酸银和硝酸铋为掩蔽剂消除氯离子干扰,测定化学耗氧量的新方法,并研究了消化过程中的各种条件,如硫酸浓度、消化时间等.采用硝酸银和硝酸铋联合掩蔽剂可以取代标准重铬酸钾法测定(COD)中使用的硫酸汞,从而避免汞对环境的污染,并使用这种新方法测定了多种类型的水样.结果表明,本法操作简便、快速灵敏、准确度高,并具有广泛的适应性.

  • 标签: 氯离子干扰 化学耗氧量 重铬酸钾法 测定 联合掩蔽剂 消化过程
  • 简介:研究了原子荧光法测定生态地球化学调查样品中的砷、汞的测量条件.As、Hg方法的检出限分别为0.2mg/kg和0.0042mg/kg.As的相对标准偏差(RSD)为≤4.10%,Hg相对标准偏差(RSD)为≤6.38%,方法的各项指标完全满足生态地球化学调查样品检测的要求.

  • 标签: 生态地球化学调查 土壤样品 原子荧光法 测定
  • 简介:研究了钴催化氟磺酸9.10-二甲基吖啶的化学发光特性。建立了测定Co2的化学发光新方法。方法线性范围为1×10-10~1×10-7g/ml;检测限为5.0×10-11g/mlCo2+。测定5×10-9g/mlCo2+的相对标准偏差为6.0%。方法可应用于自来水、江水、池塘水中痕量钴的测定。

  • 标签: 化学发光 氟磺酸9.10-二甲基吖啶
  • 简介:本文建立了延胡索乙素在碳纳米管修饰玻碳(CNT/GC)电极上的电化学检测方法。在pH6.20的Michaelis.缓冲液中,用方波伏安法研究了延胡索乙素在CNT/GC电极上的电化学行为。延胡索乙素在+0.90v(vs.Ag/AgCI)左右产生一个灵敏的阳极氧化峰,峰电流与延胡索乙素的浓度在8.0×10^-7~5.0×10^-5mol/L范围内呈良好线性关系,最低检测限达3.0×10^-7mol/L。该法简单、快速、灵敏,可应用于生药材和中成药中延胡索乙素的测定。

  • 标签: 延胡索乙素 碳纳米管修饰玻碳电极 方波伏安法
  • 简介:人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

  • 标签: 深度学习 清晰度评价 图像分类 视频监控
  • 简介:自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

  • 标签: 安全带检测 目标检测 深度学习 图像分类 智能交通