用于有机磷农药及其水解产物可视化检测的荧光探针制备及性质研究

使用氯金酸和柠檬酸三钠回流法合成出荧光吸收峰在520 nm的金纳米颗粒,并与罗丹明B修饰合成探针.金纳米颗粒与罗丹明B发生荧光共振能量转移(FRET)作用使罗丹明B的荧光淬灭.在加入毒死蜱之后,毒死蜱及其水解产物能有效取代罗丹明B,使荧光恢复.金纳米颗粒探针对毒死蜱及其水解产物的浓度响应区间为(0～0.1)mm,低至0.1 nm也有响应,且荧光变化迅速,从而能够快速有效地检测超痕量有机磷农药毒死蜱及其水解产物.     

基于自适应标注样本的高分辨率影像道路提取

针对现有道路提取算法中难以大规模人工标注样本类别标签的问题,提出了一种基于自适应标注样本提取遥感影像道路的方法。首先通过改进的模糊C均值聚类算法提取道路区域,进行初步的样本标注;然后利用基于二次投票的集成去噪算法定位标签噪声样本,更新样本数据集;然后将更新后的样本集投入随机森林训练并预测影像的分类结果;最后对道路提取结果进行多方向形态学滤波去除非道路区域,得到精确的道路提取结果。通过不同分辨率、不同场景、不同方法的实验结果表明,本文方法可以自主选择并标注样本,相比传统算法具有较高的提取精度,对于高分辨率遥感影像中直线型、曲线型道路均有较好的道路提取效果。     

针对评论文本的情感分析方法

为了克服传统基于机器学习的情感分析算法依赖手工建立情感词典、需要进行人工干预的缺点,该文提出1种加权word2vec注意力长短记忆网络(WWAL)情感分析模型。突出评论文本中关键词的作用,在word2vec的基础上引入了术语频率-逆文档频率(TFIDF)算法形成词向量,同时在长期短期记忆(LSTM)网络模型中加入了注意力机制。在标准数据集上的实验证明,该文WWAL模型的查准率、召回率和F_1指标等实验衡量指标均优于传统机器学习方法。