基于融合特征的真实环境笑脸分类

探讨了一个能够代表真实环境的数据集GENKI,构建笑脸分类系统,并采用支持向量机结合GentleBoost来学习.讨论了数据预处理,Gabor特征提取,PHOG特征提取,局部二值模式特征提取.给出了GENKI数据集上的实验结果并进行详细讨论.实验表明了所给方法的有效性.     

基于增强特征融合YOLOV5的视网膜病变检测

针对视网膜黄斑病变数据集缺失以及视网膜图像冗余度过大问题,建立了包含3种视网膜病变的视网膜黄斑疾病检测数据集,并提出了一种基于改进YOLOV5的视网膜病变检测模型.该模型在特征提取网络中引入了改进的注意力机制模块,突出病变区域,降低视网膜图像中大量背景的影响.其次,改进加强特征提取网络,加权融合具有大量细节信息的浅层特...     

高光谱图像的特征提取与特征选择研究

特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.     

加权贝叶斯线性B细胞表位特征提取方法

特征提取方法对线性B细胞表位预测起到非常重要的作用,但贝叶斯特征提取方法忽略了氨基酸之间的相互关系.为了更准确地描述表位序列的关系,提出一种基于氨基酸对量表加权的贝叶斯特征提取方法,该方法对单个氨基酸在序列分布的基础上充分考虑了氨基酸之间的关系,并使用支持向量机作为分类器进行分类.在El-Manzalawy,Saha数据集上的测试表明改进的贝叶斯特征提取方法.相比传统的贝叶斯特征提取方法,提取精度有一定的提升.     

融合数据分布特征的多视图典型相关分析

典型相关分析CCA是一种经典的特征提取方法,该方法找到的投影方向满足两视图数据集之间的相关性最大,该方法在生产实践中广泛应用,但当面对多视图数据时便无能为力。鉴于此,研究人员提出多视图相关分析MCCA,MCCA为每个视图找到一组投影方向,并保证投影后的视图数据集之间的相关性最大,该方法有效地拓展了CCA的适用范围。但MCCA在特征提取时,并未考虑数据的分布性状,因而,其工作效率有待于进一步提升,基此提出融合数据分布特征的多视图典型相关分析MCCA-DD,该方法引入类间离散度和类内离散度,用以表征数据的分布性状,以期提高MCCA的特征提取效率。从学生体测成绩数据集和多特征手写体数据集上的比较实验表明:与典型相关分析CCA、多视图相关分析MCCA等特征提取方法相比,MCCA-DD具有更优的特征提取效率。     

基于异构融合和判别损失的图嵌入聚类

针对自动编码器仅对单个数据所包含的内容信息进行特征提取,忽略了数据之间结构信息的问题,提出一种基于异构融合和判别损失的深度图聚类网络.首先,将两个自动编码器获取的异质信息进行融合,解决了采用单一自动编码器提取特征时的信息丢失问题;其次,在聚类训练模块基于类内分布一致性设计判别损失函数,使模型可以端到端地训练,避免了两阶段训练方法中出现特征提取与聚类算法提前假设不匹配的情况;最后,在6个常用数据集上进行实验并验证了该方法的有效性.实验结果表明,与现有的大多数深度图聚类模型相比,该方法在非图数据集和图数据集上的聚类性能有明显提升.     

基于黎曼流形的轴承故障诊断方法

为解决传统流形学习方法在轴承数据的非欧氏空间中特征提取时的不佳表现,提出引入黎曼流形学习方法.在黎曼流形的框架下,利用原始数据集构造出黎曼流形,并基于此流形提出了黎曼图嵌入特征提取方法,通过对局部结构编码实现初步降维.然后,在低维黎曼流形的基础上融合主成分分析算法(PCA:Principal Components Analysis)和线性判别分析算法(LDA:Linear Discriminant Analysis)设计分类器并对轴承数据进行了聚类.最后,通过在两个轴承数据集上的实验,分析了该方法提取特征的能力.实验结果表明,与现有的故障诊断方法相比,该方法具有较强的故障诊断能力.     

基于低秩表示的判别特征提取算法

为了更好地获取高维数据的特征,提出一种特征提取算法——低秩判别映射. 首先基于低秩表示构造代表样本关联性的关联矩阵,然后利用关联矩阵应用判别准则. 低秩表示以样本作为基函数,利用所有样本构建关联矩阵,其构造特点决定了关联矩阵能够很好地体现样本集的全局结构和样本之间的判别关系. 人脸数据集的实验表明,低秩判别映射优于其他广泛应用的特征提取方法.     

基于ISA网络的视频人体行为分类识别

采用基于独立子空间分析(ISA)模型与神经网络理论形成的ISA深度网络模型特征提取方法,并结合数据预处理方法、K-means聚类方法以及支持向量机(SVM)分类器等实现对视频人体行为的分类识别.将本研究方法应用到Hollywood2人体行为数据集上进行人体行为识别实验,并与其他常用人体行为特征提取和识别方法进行对比,实验结果验证了本研究方法在人体行为分类识别中的有效性.     

基于WPD和CSP的四类运动想象脑电信号分类方法

针对多通道四类运动想象脑电信号分类问题,引入小波包分解(WPD)与共空间模式(CSP)融合的脑电信号特征提取方法.首先利用小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,然后用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,最后设计了基于支持向量机(SVM)的分类方法.应用提出的方法对四类运动想象脑电信号进行了特征提取和分类,分类正确率达到71.5%;相对于单纯的CSP特征提取,正确率提高了5.8%,说明了该特征提取及分类方法对该数据集的有效性.     

关于多元函数极限与连续性定义的探讨

多元函数的极限、连续以及间断,是数学分析中最基本的概念。然而,到目前为止国内流行的教材中对这些概念还没有统一的定义。为此,本文探讨了以上几个概念,并提出了合理的定义,特别是给出了二元函数间断点的合理定义。     

导出相对速度分布和质心速度分布的另一方法

从混合气体系统中任意两个组分的速度的几率分布出发，在证明了从速度坐标集合到速度坐标集合之间的速度坐标变换为正则变换的情况下，本文作为柯尼希定理的应用之一，较为详细地给出了推导相对速度分布、质心速度分布的另一种方法。     

地下水系统稳定性判断研究

本文从地下水系统的角度出发,分析了矿井涌水量预测难以得到理想结果的原因,指出地下水系统的稳定性判断是其关键,并从系统理论和统计理论两方面探讨了进行地下水稳定性判断的依据,提出了从系统状态估计入手进行地下水系统稳定性判断的方法。参7。     

岩石的五个弹性常数的测定方法

为了模拟和预测定向井的井眼轨迹,需要确定岩石的弹性常数。本文把岩石视为横观各向同性材料,给出了岩石的本构方程,根据电阻应变片的基本原理,研究了岩石五个弹性常数的实验测定方法,并给出了几种岩石的五个弹性常数的测量结果。     

杨树溃疡病菌致病力分化及杨树抗病性评价

用来源于不同地区、不同寄主上杨树溃疡病原Botryosphaeria dothidea的17个菌株在杨树上进行接种试验,结果表明,病原在杨树上存在致病力分化的现象,但不同来源地的菌株之间和不同寄主来源的菌株之间致病力没有明显的差异,说明病原致病力分化与地区分布和寄主来源无关。文章试用一种数值方法,对11种杨树感病性分别作了评价。     

纤维乙酰化对提高硬质纤维板性能的作用

<正>本文研讨乙酰化可否显著提高硬质纤维板的性能。试验时所用纤维浆料为25％(体积比)醋酐的二甲苯溶液,在125℃下进行乙酰化。结果如下:(1)纤维乙酰化导致硬质纤维板厚度显著增加。尺寸稳定性的增加主要是由于增积的结果。(2)乙酰化纤维板在调湿后,含水率增加很小。纤维素羟基变换成憎水性乙酰基减少了纤维吸水量。(3)浸水厚度膨胀显著减小。乙酰化使硬质纤维板具较大的尺寸稳定性。(4)乙酰化对干弯曲强度无显著影响。     

结球生菜基因转化组织培养受体系统的建立

以结球生菜马莱克为试材，以ＭＳ为基本培养基，采用不同的激素配比，经愈组织诱导及芽分化、生根、移植入土三个步骤的离体培养，获得正常的再生植株，建立了结球生菜的基因转化受体系统，为下一步的基因转化工作提供了有利条件，愈伤组织诱导及芽分化培养基为ＭＳ＋Ｂ０．１－４．０ｍｇ／Ｌ＋ＩＡＡ（或ＮＡＡ或２，４－Ｄ）０．００５－２．０ｍｇ／Ｌ；分根培养基为１／２ＭＳ，还测定了外植体对抗生素的敏感性。     

中立型抛物方程组解的振动性

本文给出了一类中立型抛物方程组解振动的若干充分条件。     

几种木兰属植物花粉粒的超微结构

<正>木兰属(Magnolia L.)植物全世界约有80余种,主要产于亚洲及北美;我国有30余种,大部分是著名的观赏树种和药用植物。而且其中某些树种对大气中的二氧化碳、氯气等有较强的抗性,所以又是城市绿化、净化空气的优良树种。 哈钦松的真花学说认为,木兰科植物是现存被子植物中最原始的类群,得到了许多植物系统学家的赞同。美国马萨诸塞大学植物系的James W. walker曾研究了毛茛类(包括木兰科)植物1000种以上,和若干属的醋酸酐分解的花粉,并用扫描电子显微镜考察了其中的100多个属的代表种花粉。可是他们所研究的只限于美国的特有种,如福莱氏木兰(Magnolia fraseri)、达老玉兰(Talauma sp.)等。至于我国的特有种类,前人曾做过部分光学显微镜下的形态研究,但应用电子显微镜方面的研究还仅开始。我们对南京林学院校园内栽培的木兰属六个种,用扫描电子显微镜的方法对花粉纹饰结构进行比较观察,并拍摄了照片,以增补植物分类学的基础内容,并为良种繁育工作提供信息。     

藻类富集金的机理初探

通过对蓝藻、绿藻、隐藻三大门类的某些种的富集金模拟实验,确证了藻类富集金的普遍性．将藻类细胞的细胞壁（细胞膜）及一些细胞质膜从细胞中分离、提取出来,并测定了壁（膜）中金的含量;通过与整个细胞的金含量之间的对比,提出了在藻体中主要富集部位为细胞壁（膜）及一些质膜上