乙酰辅酶A羧化酶除草剂的抗性研究进展

用飞利浦Magix PW2424型X射线荧光光谱仪对不锈钢建筑管材进行元素定量分析,测定不锈钢中S、Si、P、Ni、Cr、Ti、Mn、w、Co、Mo、Cu等11种元素.给出各元素的基体效应校正系数.建立了标准工作曲线.实验结果证明X射线荧光光谱分析方法准确度高、速度快,并具有良好的稳定性.     

基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.     

X射线管激发源荧光分析仪的应用

文章介绍X射线光管作为激发源的荧光仪在铜矿中的应用研究。通过对标准样品的测量,选定了X射线光管对铜元素测量的最佳激发条件。采用适当的方法对基体效应、不平度效应进行校正,较为准确地测量出矿物岩石样品中的铜元素含量,以满足矿山生产的需求。     

基于支持向量机的古名瓷分类研究

选取84个汝官瓷和钧官瓷样品进行质子激发X射线荧光分析(简称PIXE),测得每个样品胎和釉的7种主量化学组成含量.用支持向量机建立汝官瓷和钧官瓷分类模型,结果表明:只要正确选择核函数和SVM算法,胎釉样品的分类结果就会比较理想.支持向量机是一种很有价值的处理古陶瓷数据的新方法.     

化学成分-朴素贝叶斯分类算法的烟叶产地模式识别

把总糖、还原糖、总氮、烟碱、总氯和总钾这6个成分含量作为影响烤烟烟叶产地的自变量,利用朴素贝叶斯分类算法(NBC)建立烤烟烟叶生产地的判别模型.结果表明,用朴素贝叶斯分类建立的烟叶产地识别模型建模、留一法、预报准确度分别为91.24%、89.05%和88.24%,而用支持向量机分类和K点最近邻分类建立的烟叶产地识别模型的准确率均低于朴素贝叶斯分类建立的模型.可见利用朴素贝叶斯分类算法对烟叶产地进行模式识别研究,可以很好地反映烟叶样本由于产地的不同带来的差异.因此可以将NBC算法引入到烟草行业的研究中.     

基于卷积神经网络的岩石图像分类

在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像的粒度自动识别。采用鄂尔多斯盆地的4 800样品对卷积网络模型进行训练,通过1 200个样品对模型测试,测试集分类结果的准确度达到98.5%。理论分析与数据验证说明,通过深度学习所建立的卷积网络模型能够基于岩石薄片图像获得高效、准确、可靠的自动分类结果。     

基于SVM的刻蚀工艺失效状态识别

针对反应离子刻蚀工艺,研究其状态监测与识别.采用主元分析(PCA)方法对原始数据进行降维,提取出有效的特征子集,再应用SVM建立失效状态的诊断识别模型,分析模型参数对失效状态的分类识别效果.采用主元分析法进行数据降维,从多监控量中提取影响最大的特征子集,再基于支持向量机(SVM)算法建立了失效状态的诊断识别模型,并分析了模型参数对失效状态的分类识别效果.研究结果验证了基于SVM方法的有效性,表明该模型具有高效的模式识别能力,可应用于存在小样本问题的其他半导体工艺状态分类和识别中.     

基于支持向量机的缺陷识别方法

针对缺陷检测存在的检测手段落后、工序繁琐、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响，以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷识别存在的过学习、推广性差等问题，从数据挖掘的角度，提出了直接从形成缺陷的影响因素着手，先消除工艺参数的冗余和噪声，再运用支持向量机分类算法，进行自动缺陷识别的新方法。通过具体的试验表明：该方法具有成本低廉、准确率高、推广性强、容易在线实施等技术优势。     

多维标度法在EDXRF分析自动分类中的应用

文章以攀枝花87个矿区的土壤和区内水系沉积物重金属污染元素(As、Pb、Cu、Cd、Zn、Ni、Cr等)的EDXRF测量为研究对象,通过多维标度法实现对复杂样品的自动分类,并取得了满意的效果。     

XRF法测定雪松松针及花粉中的无机元素

结合薄样技术,采用自制XRF分析仪,建立了雪松松针及花粉中多种无机元素进行同时测定的方法,并对本地雪松松针及花粉样品进行了分析.结果表明:雪松松针及花粉中均含有K、Ca、Ti、Mn、Fe、Co、Cu、Zn、Rb、Sr等多种无机元素,其中K、Ca含量相对较高;不同地点松针中无机元素含量存在差异;精密度(RSD)(n=6)在2.4%~6.3%之间,加标回收结果表明,同一元素3种不同加标水平的平均加标回收率在94%~104%之间.     

一种动态载荷的识别方法

提出了一种逆优化系统识别动态载荷的方法。该方法避免了一般载荷识别中频响函数求逆运算中由于矩阵病态而引起的运算及运算失败，从而提高了识别精度，为动态载荷，特别是宽频带、瞬态冲击载荷的识别提供了一种有效途径。     

基于新型滤波准直器的土壤重金属EDXRF检测方法

能量色散X射线荧光光谱仪（EDXRF）的体积小、价格低,但测量土壤重金属含量的准确度和重复性较差。提出一种用于EDXRF的新型滤波准直器,设计了多档位滤光片以及可调啮合准直窗口,并验证了加装新型滤波准直器的EDXRF的测量重复性和准确性。结果表明,自制土壤样品测试中,加装滤波准直器后测得的Cr、Cu、Zn元素含量的标准差比安装前降低了50%以上;国家标准样品测试中,与加装滤波准直器前相比,加装后Cu、Zn、As、Pb、Cr、Hg元素含量的测量标准差分别降低了45.0%、42.8%、35.2%、23.1%、27.5%、91.7%,表明安装滤波准直器可以有效提升仪器测量的重复性;使用加装滤波准直器的EDXRF测定干燥土壤和含水率10%的土壤,发现降低含水率可以有效提升测量重复性。将自行设计的EDXRF与第三方检测机构的测试结果进行比较,发现二者测得的Pb、As、Cr、Zn、Cu元素含量基本一致或相差较小,说明自行设计的EDXRF对大部分元素含量具有较好的测量准确性。     

红外光谱ATR技术对鲜品山药主要成分的快速无损分析

采用红外光谱ATR技术,建立了一种对鲜品山药快速无损分析的方法。比较了ATR技术、溴化钾压片法及常规透射法3种方法的红外光谱谱图,并用ATR技术对不同厚度及种类的山药试样分别进行实验。结果表明, ATR技术测试结果与溴化钾压片法一致,较常规透射方法更为准确,厚度等外部因素对测试结果基本无影响。本实验建立了一种制样简单、操作快捷且信息全面的分析鲜品山药的新方法,可以为中药材的质量控制和快速鉴定提供参考。     

基于应变信号时频分析与 CNN网络的车辆荷载识别方法

针对现有神经网络车辆荷载识别方法的识别精度不足且训练样本采集困难的问题,提出了一种基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法,对移动车辆总重进行荷载识别.首先,利用连续小波时频变换方法处理桥梁跨中应变信号,得到应变信号的时频特征,并利用双线性插值算法将时频信号矩阵变为大小为64×64的数值矩阵,作为CNN网络的输入数据;其次,利用CNN网络的回归学习算法,在训练少量数值矩阵后直接建立应变响应与车辆荷载的映射关系,从而实现对未知车辆荷载的识别;最后,通过模拟试验发现虽然在不同路面粗糙度和噪声影响下,CNN网络的荷载识别结果会受到不同程度的影响,但在一定范围内的路面粗糙度和噪声影响下仍然能较精确地识别车辆荷载.     

EDXRF分析中粉末压片制样条件及X光管激发条件研究

研究了EDXRF分析中粉末压片法最优制样条件和光管最佳激发条件。通过对BaSO4粉末与BaSO4和煤粉混合的两种不同Ba含量(58.8%和35.3%)的压片样品测量,得到Ba元素特征谱线的峰背比与制样条件、激发条件之间的关系曲线。在实验所用的具体设备情况下,粉末压片法制样最优压力大小为5~6MPa,最优恒压时间约为4min。在光管电压为47kV,光管电流为10μA时,得到Ba元素特征谱线最佳峰背比和良好的能量分辨率,并且发现同一目标元素含量不同的样品,最优制样条件和X射线管激发条件基本相同。研究结果表明适当的制样方法和优化的激发条件对提高EDXRF分析结果的准确性和改善仪器检出限具有重要的意义。     

递推批量最小二乘在直升机电动舵机故障诊断中的应用

针对批量最小二乘在线辨识Volterra级数存在计算量大，数据存储空间占用多的不足，提出了一种基于递推批量最小二乘的辨识方法。该方法通过固定观测矩阵的维数来控制数据存储空间的占用，利用递推辨识的方法避免了对矩阵直接求逆，减小了计算量。针对监测对象处于稳定工作状态时，因观测数据非常相近容易导致观测矩阵出现病态的现象，引入影响因子的概念对观测数据进行取舍，以增强辨识数值的稳定性。通过在直升机电动舵机故障诊断中的实际应用证明了该方法的有效性，为基于非线性频谱分析的在线故障诊断技术提供了一个重要途径。     

基于米勒矩阵的水下成像技术

探究在浑浊介质中利用物体的米勒矩阵进行目标识别的技术。米勒矩阵的16个矩阵元可以完整的描述物体的偏振信息,基于各物体不同的偏振特性,不同物体有不同的米勒矩阵。可以以物体退偏特性因子或其中一米勒矩阵元作为灰度值得到一幅图像,利用图像的均值、标准差、信息熵和方差对图像进行评价。实验结果表明这种方法能够较大提高成像质量。     

机床高速主轴系统的动力学特性

基于Riccatti传递矩阵法，对正在研制的MK2120A型内圆磨床的高速主轴系统进行了动力特性分析，不同规格砂轮对主轴系统的固有频率影响可忽略不计，而不同规格的皮带轮对多统的高阶固有频率影响很大；经过结构动态设计，使主轴临界转速与额定转速之间呈合理布置，确保主轴系统具有优良的动力学品质。研究表明：此方法计算简单，精度较高，计算主轴系统回转效应快捷有效。     

基于主成分分析的碳酸盐岩裂缝识别方法

裂缝识别对碳酸盐岩储层的勘探开发具有重要意义,现有的基于常规测井资料的裂缝识别方法易受工况影响、可靠性低,而成像测井成本较高。本文提出了一种基于声波测井资料的碳酸盐岩地层裂缝综合识别方法,具有低成本、高精度的特点。根据多种裂缝识别方法对常规声波测井资料进行计算分析,在此基础上基于主成分分析法对不同方法的裂缝识别结果进行综合考量、降维分析,消除不同裂缝识别方法之间存在的偏差以及工况的影响,实现地层裂缝的精准预测。采用该方法对顺北地区奥陶系碳酸盐岩地层进行了裂缝识别,识别结果与岩心情况吻合良好,表明基于主成分分析的碳酸盐岩地层裂缝识别方法准确可靠,能够为碳酸盐岩储层的安全高效钻探开发提供有效支撑。