溶出固形物对软米硬度和黏弹性的影响

以粳米和糯米为对照,研究了溶出固形物对软米硬度和黏弹性的影响。分析发现软米溶出固形物质量分数为11.85%,显著高于粳米和糯米(P<0.05),与弹性显著正相关(P<0.05)；与粳米和糯米相比,软米中的固形物直支链淀粉比最低,利于形成连续凝胶网结构。此外,软米溶出淀粉侧链中聚合度为6~12的短链A链比例最高,赋予其较好的黏弹性。质构和流变分析结果表明:除溶出固形物后,软米的硬度显著增加,黏硬比和弹性显著降低。扫描电子显微镜结果表明:除溶出固形物后米粒表面粗糙、凹凸不平,有明显的孔洞；软米表面所形成的渔网状孔洞状结构能够对饭粒起到支撑作用,使得整个饭粒弹性更好。溶出固形物含量、组成、分子结构及其在米饭表面分布的差异是软米较低硬度和较好黏弹性优势产生的主要原因。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件，其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题，以振动信号分析和处理为基础，开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣，用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号，对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明，在中介轴承微弱故障特征信号提取中，模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径，EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.     

基于主平面切片的3D模型检索方法

提出一种改进的基于切片的3D模型检索方法。首先，将查询模型进行归一化处理，然后，在模型正交主平面的三个方向上进行多次切割，根据所得裁剪平面轮廓点的分布特征计算模型的特征向量，最后根据该向量进行3D模型检索。利用普林斯顿大学的所提供的3D模型库的标准模型作为实验数据进行实验，结果表明，与原有基于切片的3D模型检索算法相比，本文方法能更加有效的检索。     

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.     

冥卫一首批12个地貌特征名称的中文译名

简述了冥卫一首批12个地貌特征英文名称的产生、确立,中文译名的翻译、调研、讨论、论证、公布几个阶段的工作,并针对科技译名的原则提出了一些问题。     

基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。