基于DNA-AuNCs的荧光传感新方法灵敏检测胰蛋白酶活性

以DNA模板金纳米簇(DNA-AuNCs)作为荧光探针,发展了一种灵敏检测胰蛋白酶活性的荧光分析新方法.在胰蛋白酶存在条件下,牛血清白蛋白水解成多肽片段,释放出游离的半胱氨酸残基.半胱氨酸残基与金纳米簇通过Au-S键形成非荧光的配合物,导致金纳米簇的荧光强度显著降低.该方法对胰蛋白酶的线性检测范围为0.1～2.0mg/L,检出限为20μg/L(R_(SN)=3).此外,该方法被成功应用于人血清样品中胰蛋白酶含量的测定.     

海洋放射性现场探测谱仪的机械优化设计

为提高海洋放射性现场探测NaI(Tl)谱仪的探测性能，采用蒙特卡罗仿真和统计计算方法，研究和分析谱仪封装、材料和尺寸等机械设计对探测性能的影响规律。综合考虑伽马射线衰减和密封、耐压及耐腐蚀等要求，开展谱仪的机械优化设计和海上现场检测实验。优化谱仪达到了对40K最小探测活度约0.30 Bq/L，现场测量相对误差为0.45%。该研究对海洋放射性现场探测谱仪的性能优化设计和现场应用具有重要的指导意义。     

Optical sensing of explosives in wastewater by competitive complexation

A facile strategy for optical sensing of explosives with the assistance of 1,3,5-Triazine-2,4,6-triamine(MEL) in aqueous solution is proposed. Upon exposure to MEL, the electron-sufficient amino group in MEL was prone to form complexes with electron-deficient nitro group in explosives. The interaction could be tuned by the amount of MEL to fully consumed nitro-contained explosives dissolved in wastewater, thus prevented the gold nanoparticles(GNPs) from combining with MEL. In comparison with common detection method, the dose-response curve procedure reported here was in good linear relationship from 0 μM to 80 μM with good correlation factor(R~2= 0.9871), and was satisfactorily agreed with the proposed theoretical model. The detection limit(Lo D) was1.1 μM by spectrometer, 3.0 μM visualized by naked eyes and 21.3 nM by calculation. The procedure described in this study could be finished within a few minutes and showed its effectiveness in explosive detection upright on the gold surface in real wastewater, making this proposed method a powerful tool in several sensing platforms.     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

一种改进的边界扫描的路面裂缝检测算法

针对路面图像噪声较多、目标裂缝跟踪难等问题,分析对比了几种传统的经典边界扫描方法,如Sobel、Canny等算法,并根据路面裂缝图像的特点,提出了基于绝对梯度值的Sobel改进方法,使得边缘信息得到加强、减少了噪声以及伪边缘。经过后续图像的处理,能够较好地跟踪识别路面图像的裂缝信息。     

基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例

 颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例，获取Web of Science论文数据库和德温特（Derwent）专利数据库2005-2019年收录的2812篇论文与专利数据，基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题，采用CiteSpace构建共现网络，从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测，进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术，通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。     

基于分布式算法的含微电网电力供应侧市场均衡分析

考虑微电网参与配电侧电力市场投标竞争,并引入一个中间商来实现日前批发市场与配电侧电力市场之间的电力交易.基于该市场交易架构,建立了微电网参与投标竞争的电力市场供应函数均衡模型.然后将该均衡模型转化为凸优化问题,在理论上证明了解的存在性和唯一性,并考虑到实际电力市场中信息的不对称性,采用分布式优化算法进行求解.最后通过算例验证了该均衡模型和求解方法的有效性,表明在微电网参与的配电侧电力市场和日前批发市场之间引入中间商,会平滑日前批发市场电价的激烈变化,缓解市场力滥用行为,有助于整个电力市场的高效平稳运行.     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明，在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。