石杉科植物研究综述

石杉科是一类多年生小型草本植物 ,土生、附生或生于苔藓层中 ,喜阴凉潮湿环境。我国有该科植物2属 5组近 5 0种。石杉科植物普遍含有石杉碱甲 ,但以蛇足石杉的含量为最高 ;除石杉碱甲外 ,石杉科植物还含有几十种石松生物碱 ,但在众多的石杉碱及其类似物中 ,以石杉碱甲的医疗效果为最好。与光谱法测定相比 ,色谱法测定具有操作简单、重复性好、周期短和成本低廉等优点     

基于GF-2遥感影像的面向对象分类方法比较研究

基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最近邻分类在影像准确性、复杂多样性、影像光谱混淆以及分布边界模糊等方面具有较高的识别能力。     

基于深度自动编码器的多标签分类研究

在多标签分类的相关研究中,由于现有的基于网络表示学习算法的相关方法只利用了网络中节点之间的邻接领域信息,而没有考虑到节点之间的结构相似性,从而导致分类准确性较低,因此,本文提出一种基于深度自动编码器的多标签分类模型。该方法首先利用轨迹计算算法(Orca)计算不同规模下网络中节点的结构相似性,作为深度自动编码器的输入来改进隐藏层中的向量表示,保留网络的全局结构;然后利用节点的邻接领域信息在模型中进行联合优化,从而能有效地捕捉到网络的高度非线性结构;最后根据隐藏层得到节点的向量表示,利用支持向量机对节点进行多标签分类。验证实验采用3个公开的网络数据集,实验结果表明,与基准方法相比,本文方法在多标签分类任务中能取得更好的效果。     

中国苦苣苔科植物中王文采旧分类系统与Weber新分类系统的名实更替

自从引入分子系统学的观点和技术手段以来,我国的苦苣苔科植物在属一级水平上的撤销、合并、转置、扩增等修订与再修订工作多次发生。众多物种的系统位置变迁、学名的更替变换对我国科研人员在国产苦苣苔科植物研究、成果发表方面造成了很大的混乱和困扰。为协助不同学科方向的学者更好地理解我国苦苣苔科植物系统修订与变更前后的过渡关系,同时解决苦苣苔科分类系统发生的变化导致出现的大量相关拉丁学名和中文名错用的现象,本文研究了自2011年中国苦苣苔科植物新系统构建以来,中文科技论文中中国苦苣苔科植物名称(包括学名和中文名,主要是学名)更替上出现的混淆问题,并据此展开分析。从学科和时间的角度看,2012—2017年,中文科技文献中修订前的属名仍然大量出现,以唇柱苣苔属为首,出现在园林植物学、植物生态学、植物生理学、植物化学、中药学等学科之中,但随着新分类系统逐渐被接受,旧学名出现的频度开始出现下降。进一步统一修订后的我国苦苣苔科植物学名和中文名,对于提高中文科技期刊的科学性具有重要的意义。     

基于样本差异性的多标记特征选择算法

在多标记学习中,特征空间的高维性是多标记学习研究的主要问题。文章通过聚类构建由代表性样本组成新多标记数据,定义了多标记决策系统中样本的分类间隔及样本的差异性概念,在此基础上定义了特征权重,提出一种基于样本差异性的多标记特征选择算法,并用4个指标对4个多标记数据集进行实验评价,对比一些当前流行的特征选择算法,验证了本文所提算法的有效性。     

基于胶囊神经网络的合成孔径雷达图像分类方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的目标分类,传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)需要大量的数据样本进行训练,无法在小样本条件下进行,其应用受到限制。提出将胶囊神经网络(capsule network,Capsnet)算法用于SAR雷达图像的分类,针对小样本SAR数据集对Capsnet结构进行轻量化设计,并在MSTAR数据集上验证了该算法的有效性。结果表明,与CNN相比,基于Capsnet的SAR目标分类抗过拟合性强,泛化效果较好,具有更高的准确性,能够很好地实现SAR图像样本的分类。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

基于Sentinel-1A/B SAR数据的西北航道海冰分类研究

使用2015-11—2018-02冬季97景覆盖西北航道海域的Sentinel-1A/B HV极化数据,经过边界噪声移除、角度效应校正等步骤处理,通过灰度共生矩阵获得影像的纹理特征,利用LibSVM分类方法对一年冰(first-year ice,FYI)与多年冰(multi-year ice,MYI)的纹理特征进行训练并分类.利用加拿大冰服务中心(Canadian ice service,CIS)提供的海冰分类图进行精度评价,分类的总体精度为73.15%.     

基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.