基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络，分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合，充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。     

文化基因研究缘起、进展与未来研究思考综述

在文化演进过程中,一些跨学科的新概念应运而生,"文化基因"是其中较有代表性的一个,并被越来越被学者所接受和认同,在国际和国内学术界逐渐成为一个热点话题.本文通过对文化基因传承特征的深层解释和变革功能引入系统论进行辨析,透视文化基因理论研究与实践价值.从文化基因缘起、内涵与特征介绍入手,针对文化基因可量化、可计算、可分析特点,开展文化基因语义标签体系和量化空间构建研究.进而依据文化基因丰富内涵,提取并标注不同层面特征.最终在尊重规律的基础上,重构文化基因,传承其人文和历史价值,为文化数字化带来新的前景,为更好地发挥文化基因传承功效提供理论依据.     

正交试验法优化女贞子提取工艺

以特女贞苷、齐墩果酸、熊果酸的提取转移率为指标,采用单因素考察及正交试验法优化女贞子的最佳提取工艺。结果表明,最佳提取工艺为8倍量60%乙醇,提取3次,每次3 h。特女贞苷、齐墩果酸、熊果酸转移率分别为75.42%、93.86%、99.83%。优化所得工艺提取效果良好,工艺简便,可用于工业化生产。     

巨尾桉果实的挥发油和脂肪酸成分的提取和分析

为综合利用巨尾桉果实,考察巨尾桉果实的挥发油和脂肪酸化学成分。采用水蒸气蒸馏法分别提取巨尾桉新鲜果实和干果实挥发油,利用溶剂法分别提取巨尾桉鲜果实和干果实的脂肪酸,用气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术分析挥发油和脂肪酸成分。研究结果表明:新鲜果实挥发油得率为2.28‰(以鲜重计),主要成分有乙酸松油酯24.97%、α-松油醇24.95%、异龙脑12.89%、葑醇4.57%、桉叶醇3.85%和蓝桉醇2.97%等;干果挥发油得率为5.96%。主要成分有桉叶油醇43.05%、(1R)-(+)-α蒎烯21.12%、乙酸松油酯12.71%、α-松油醇6.12%和莰烯3.38%。鲜果中油脂得率为1.75%,脂肪酸组成为反-9-十八碳烯酸29.01%、棕榈酸23.0%、花生酸8.78%、硬脂酸6.56%和肉豆蔻酸5.17%。干果中油脂得率为5.0%,脂肪酸组成为反-9-十八碳烯酸39.36%、棕榈酸19.01%、硬脂酸8.62%、花生酸6.51%。挥发油中的α-松油醇和乙酸松油酯是高价值香料成分,脂肪酸是生物柴油的重要原料。     

超声波辅助碱提取福建黄花梨皮多糖工艺研究

通过选取福建黄花梨皮为原材料,采用超声波辅助碱提取的方法提取福建黄花梨皮中的多糖,运用苯酚-硫酸法测定其多糖含量。首先通过单因素试验,研究各单因素:超声波提取温度、超声波处理时间、氢氧化钠碱液浓度、料液比对多糖提取率的影响,再利用L_9(3~4)进行正交设计试验。研究结果表明,福建黄花梨皮中多糖提取的最优工艺参数:超声波提取温度为45℃,超声波处理时间为60 min,氢氧化钠浓度0. 2 mol/L,料液比1∶40,在此条件下多糖的提取率可以达到57. 76%。     

振动参数对筛分效率影响的实验研究

选用经过干燥的硅粉、钼粉和锌粉物料作为典型物料研究对象,通过实验研究振动参数对颗粒筛分效率的影响.首先,研究振动频率、偏心块夹角、料层厚度、不同物料性质对普通旋振筛筛分效率的影响,得出典型物料在普通旋振筛作用下的最佳振动参数;然后进行超声波振动实验,实验表明,超声波振动能够有效打散细粉物料颗粒团聚体,解决筛孔堵塞问题,显著提高了筛分效率.根据实验结果可以获得硅粉物料颗粒在普通振动和超声波振动综合作用下的最佳组合参数.     

食品中叶酸分析方法及稳定性研究进展

通过优化样品前处理体系,建立精确的叶酸分析检测方法,对促进叶酸的多方面、深层次研究具有迫切的现实意义。介绍了叶酸的分子结构及其主要存在形式,以及常见食品中叶酸的含量。阐述了化学法和酶解法等样品前处理方法,分析表明在测定富含淀粉、蛋白质的豆类、谷物等食品中的叶酸时,更适合采用与淀粉酶、蛋白酶等联合使用的酶解法。综述了微生物法、荧光分析法、液相色谱法等常见叶酸检测方法,指出高效液相色谱-质谱联用法可快速测定不同形式的叶酸,且具有高效、精确等特点。探讨了影响叶酸稳定性的因素,以及提高叶酸摄入量和稳定性的措施,认为可通过在主粮作物中添加叶酸、蛋白质胶囊包裹叶酸、促进叶酸与蛋白质结合等方式来提高叶酸的摄入量及其稳定性。     

基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑实例分割

针对基于深度神经网络的高分辨率遥感影像建筑物提取算法中将建筑物提取视为二分类问题(即将遥感影像中的像素点划分为建筑物与非建筑两类)而无法区分建筑物个体的局限性, 将基于Xception module改进的U-Net深度神经网络方法与多任务学习方法相结合进行建筑物实例分割, 在获取建筑物二分类结果的同时, 区分不同建筑物个体, 并选择Inria航空影像数据集对该方法进行验证。结果表明, 在高分辨率遥感影像的建筑物二分类提取方面, 基于Xception module改进的U-Net方法明显优于U-Net方法, 提取精度升高1.4%; 结合多任务学习的深度神经网络方法不仅能够实现建筑物的实例分割, 而且可将二分类建筑物的提取精度提升约0.5%。     

三维超声阵列风速风向测量方法

针对传统时差法测风精度受超声波传播时间测量精度直接影响的问题,提出了一种基于空间超声波传感器阵列及波束形成算法的三维风参数测量方法。使用一种新的一发多收的空间超声波传感器阵列结构,利用波束形成算法空域滤波,实现了增强期望信号、抑制干扰、提高测风精度的效果,仿真实验结果表明:在信噪比为5 dB时,所提方法几乎能达到100%的测量成功率,且信噪比越大,测量成功率越高,均方根误差越小。搭建了硬件实验平台对所提测风方法进行实验验证,结果表明:在允许结构误差和设备误差的前提下,所测风洞中的风速为6.363 7 m/s,与机械式测风仪所测结果6.443 m/s仅相差0.079 3 m/s,初步验证了所提方法的工程可行性。所提方法可为测风方法的探索提供一种新思路。     

基于短语级情感分析的不良信息检测方法

针对基于关键词字符匹配和粗粒度情感分析方法的传统不良信息检测方法准确率低的问题,提出一种基于短语级情感分析的不良信息检测方法.该方法制定语法规则来提取敏感词所在短语,结合二次分类的情感词典,通过分析短语的情感倾向来判断表达者对敏感关键词的情感倾向,从而判定内容的敏感性.本文方法克服了字符串匹配方法的缺点,如:传统的字符串匹配方法忽视敏感词上下文,从而导致大量误报的缺点,及粗粒度情感分析方法由于无法准确定位情感对象,只能以文本整体情感倾向代表表达者主观情感,导致不能精准分析与敏感词相关的情感倾向及敏感性.实验表明,本文方法与传统方法相比,准确率有较大的提升.