机器视觉油炸鱼豆腐外观缺陷识别与剔除系统

设计了外观缺陷识别与剔除试验系统,利用产品图像的颜色特征和形状特征,可实现油炸鱼豆腐外观质量的在线检测、识别与自动剔除.在产品外观颜色检测中利用RGB颜色空间中的B分量阈值作为特征;在产品外形缺陷检测中采用目标面积和边缘形状矩形度实现特征识别.经排序机构将产品有序排列后,根据各列缺陷识别结果,由单片机控制剔除装置完成相应动作,剔除不合格品.实验表明:该试验系统可有效完成油炸鱼豆腐产品的在线外观检测及残次品的剔除,提升生产线成套装备的技术水平.     

面向情绪识别中脑电特征分布不均匀的双策略训练方法

使用脑电进行情绪识别已经有了广泛的研究，但由于脑电的低信噪比、不平稳性以及受试者情绪表达方式的不同，不同受试者甚至单个受试者的脑电图情绪特征都会存在差异性，导致脑电样本在特征空间分布不均匀，容易出现模型泛化性能差的问题。为解决这一问题，该文提出了一种结合提升算法(boost)和梯度下降法(gradient descent)的双策略训练方法交替更新脑电情绪识别模型，梯度下降法在模型推理过程中更新网络参数，使损失最小化，提升算法用于更新脑电样本权重。在DEAP数据集上的实验结果表明，该方法在效价、唤醒和优势度3个维度上的准确率分别为71.25%、71.48%和71.80%,且在跨被试数据集下通过数据驱动的方式有效调整了脑电样本特征的分布，使其分布更均匀，从而提高了情绪识别模型的泛化性能。     

基于自适应主成分分析维度寻优的脑力负荷识别

脑力负荷识别对提高作业操作人员工作效率，减少人因事故具有重要意义。然而，由于脑电( electroencephalogram，EEG) 信号的采集是由多通道脑电帽采集的，并且分布在各个频带上，因此经过特征提取得到的特征维度过高，造成后续识别模型复杂度过高。对此，通常使用主成分分析(principal component analysis，PCA)对高维特征向量进行降维处理，但是降维维度的取值很难确定。本文提出了一种基于主成分分析的自适应维度寻优方法，该方法利用实验数据集中高维特征通过分析主成分分析降维后在各个维度的分类精度表现，自适应地找到该实验数据集的最优降维维度，并将该维度应用到同实验的其他实验数据上进行脑力负荷识别。结果表明，该方法可以准确识别出在同实验数据集中通用的最优降维维度，有效提高识别效率。     

基于脑电通道增强的情绪识别方法

随着人工智能与深度学习的发展,基于深度学习的多通道脑电信号的情绪识别研究逐渐受到关注,但多通道脑电情绪识别信号复杂且各通道重要性一致,并不能高效且有针对性地进行脑电情绪识别。为此,该文提出一种基于缩放卷积层和脑电通道增强模块的情绪识别方法,能直接在脑电物理通道上进行增强学习。首先,通过缩放卷积层提取多通道脑电情绪信号的类时频特征;然后,通过脑电通道增强模块对所有脑电物理通道重新赋予不同的重要性;最后,利用卷积神经网络对情绪进行分类。该方法能够融合多通道脑电信号的时间和频率信息,同时,通过输出各脑电通道的重要性,探究不同情绪维度与脑电通道之间的关系。在DEAP数据集上进行了实验验证,不同脑电通道对情绪识别任务的重要性存在差异,其中,额叶区和枕叶区的C4、 P4、 P3、 PO4、 F7 5个脑电通道重要性相对较高,该情绪识别方法在愉悦度、唤醒度和支配度3个情绪维度上的识别准确率也均有提升。     

一种能识别情感状态的遗传算法及应用

将离散的情感状态的识别看成模式识别问题,运用组合优化的思想,从4种生理信号心电(ECG)、肌电(EMG)、皮肤电(SC)、呼吸信号(RSP)中抽取情感特征,将遗传算法和最近邻算法相结合构造出一种新的方法,以最近邻为准则,遗传算法寻优,尝试找出最能"代表"某一情感状态joy、anger、sadness、pleasure的最优情感特征组合模式.仿真实验表明,用肌电信号(EMG)来识别4种情感状态效果要好于用其他3种生理信号,按唤醒度轴方向识别情感状态较按效价轴方向识别情感状态效果好.     

基于晚期正电位的脑电情绪识别

提出了一种基于晚期正电位(LPP)特征的脑电情绪识别方法。以图片连续刺激被试诱发正、中和负性情绪。对三种情绪图片诱发的脑电进行方差分析,显示LPP段早期(300~600 ms)、中期(600~1 000 ms)、晚期(1 000~1 500 ms)在部分导联处具有极显著性差异(P0.01)。用SVM建模分类,在θ、α、β、γ波频段内LPP段晚期特征的情绪识别准确率比LPP段早期、中期特征的高,LPP段早期、中期、晚期特征的脑电情绪识别率超过60%,比时频特征的识别率高。表明晚期正电位特征识别脑电情绪种类更具可靠性。     

基于混合神经网络的脑电情感识别

为保留脑电(Electroencephalogram,EEG)空间信息的同时充分挖掘EEG时序相关信息,提出了一种三维卷积神经网络(3-Dimensional Convolutional Neural Networks,3D-CNN)结合双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short-term Memory Neural Networks,BLSTM)的混合神经网络(3DCNN-BLSTM);为验证该模型的分类性能,在DEAP数据集和SEED数据集上进行情感识别实验. 实验结果表明3DCNN-BLSTM模型能有效学习EEG多通道间的相关性与时间维度信息且提高了情感分类性能:在DEAP数据集的二分类实验中,唤醒度和效价的情感识别平均准确率分别为93.56%和93.21%;在DEAP数据集的四分类实验中,情感识别平均准确率为90.97%;在SEED数据集的三分类实验中,情感识别平均准确率为98.90%.     

基于张量子空间的半脑对称度特征与癫痫识别

结合脑PET图像信息,提出了一种基于张量子空间的半脑对称度特征的识别方法用于识别PET图像中癫痫病灶.首先计算全部脑PET图像中所有体素的SUV,并基于SUV建立三阶张量;然后提取半脑对称度特征,建立半脑对称度张量模型;其次利用多线性主成分分析(MPCA)方法对半脑对称度张量模型进行特征选择;最后基于支持向量机(SVM)分类器进行癫痫识别.实验结果表明:提出的算法能够有效地识别脑PET图像中的癫痫病灶,可以作为计算机辅助诊断方式帮助医生进行癫痫疾病的诊断.     

基于原型网络的小样本脑电伪迹检测方法

正常脑电信号由于容易受到多种脑电伪迹的干扰而导致信噪比低，为了提高脑电信号的信噪比，使用一种基于度量的小样本学习模型来检测脑电信号中的伪迹，提出了一种基于原型网络的脑电伪迹识别模型(EEG Artifact Prototype Network，EAPNet)。该模型能够学习一个从EEG特征到目标空间的非线性映射，然后计算每个类原型表示的距离，并按此距离进行分类; 仅需较少数量的数据样本进行训练，就能实现对伪迹的准确识别。最后，在公开的脑电伪迹数据集TUAR(TUH EEG Artifact Corpus)中进行了伪迹识别实验，并将EAPNet模型与2个深度学习模型(EEGNet、全连接神经网络(FNN))及7个机器学习模型(高斯贝叶斯模型(Gaussian NB)、随机森林模型(RF)、逻辑回归模型(LR)、套索回归模型(Lasso)、支持向量机模型(SVM)、岭回归模型(Ridge)和最近邻算法(KNN))进行了对比实验。实验结果显示:(1)EAPNet模型是一种高效的伪迹检测方法:在2-way 1-shot、2-way 5-shot、2-way 10-shot任务中，模型的检测准确率分别为69.44%、77.21%、80.01%。(2)在所有对比模型中，EAPNet模型的识别准确率最高。     

基于集成卷积神经网络的脑电情感识别

采用脑电情感数据集SEED进行情感识别研究,旨在利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)自动提取脑电样本的抽象特征,省去人工选择特征与降维的过程。首先,采用小波包变换(WPT)对脑电信号进行6级分解并构成二维结构样本;然后,通过改变网络深度设计了6个深度不同的CNN模型;最后,通过投票法与加权平均法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,本文方法对3种情感类别的平均分类精度达到了93.12%,能够满足情感识别的研究需求。     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

论企业负债经营及其相关问题分析

在目前企业普遍存在着自有资金短缺的情况下，负债经营已成为必要途径。负债经营可以提高企业的市场竞争能力，扩大生产规模，减少货币贬值的损失，降低综合资金成本；同时，负债经营也增加了企业的财务风险，企业要优化资本结构，保持适度的资产负债率，制定出最佳的负债财务计划。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.