基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

走近实验室

中国科学院病原微生物与免疫学重点实验室成立于2008年12月，以开展重要病原微生物与免疫生物学的基础与应用基础工作。研究着重于动物源性病原跨种间传播、分子进化研究，揭示病原一宿主相互作用的分子机制，为传染病防控和免疫生物学发展提供基础性、前瞻性的技术与理论支撑，坚持源头创新，推动相关技术产业发展。     

基于选定风浪方向谱的海浪模拟方法

简要回顾当前第三代海浪模式中的困难。为避开这些困难,作者提出一种新的海浪模拟方法,其中特定定义的风浪组成波依常风下随时间成长的方向谱计算,而涌浪组成波藉考虑涡动黏性和底摩擦加以计算。并进行了常风场和变风场下系统的数值试验。在常风速情形中,模拟结果能精确地化为建立模拟所根据的谱和风浪成长关系。计算显示出台风中心附近浪场的极端复杂的谱结构。当风速骤然降低时,模拟的波高减小与观测符合。在风向逐渐或骤然改     

基于样本稀疏化高斯过程的发酵过程软测量建模方法

提出了一种基于样本稀疏化高斯过程(GP)的发酵过程软测量建模方法。该方法将聚类和灰色关联度分析相融合,综合考虑样本点间欧式距离和各个特征向量对样本点间相似度的影响,通过剔除相似度比较大的样本点,实现训练样本集的稀疏化,降低了模型的计算复杂度。利用基于样本稀疏化的高斯过程构建青霉素发酵过程的软测量模型,同时得到青霉素浓度的预估值和表征预估值的不确定度,实验结果表明,本文所提方法与标准GP方法相比,在保证模型预测精度的前提下,减少了模型的训练时间。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

论“边界对象”对“第三阶段科学传播”的拓展功能

在"第三阶段科学传播"提出至今的近二十年中,尽管元理论得到广泛认可,但其现实感召力和现实到场的程度仍存在局限;同时,纵观国内现有的三种科学传播研究范式,均未能真正回应"第三阶段"的内在诉求。文章认为,为缓解这两大问题,可引入"边界对象"的概念。文章主要论述此概念如何拓展"第三阶段研究"的方法论、理论与"第三阶段科学传播实践",以及如何使三种已有研究范式体现出具有"第三阶段意味"的"整体性特征"。以此,为拓展、推进"第三阶段科学传播"提供一种思路。     

科学传播中的逻辑维度：辩护一种批判的理性主义精神

从逻辑维度而言,科学传播的本质是改变思维方式。在每一种科学传播的背后,都隐藏其活动本身所具有的思维方式。传统科普关注科学知识,其背后是演绎主义思维;公众理解科学关注受众态度,其背后是面向公众的修辞学思维;反思性科学传播关注传播机制,特别是科学与社会的关系,其背后是元认知的批判性思维。大科学视域下的科学传播新时代,要求把公众作为平等的理性对话者,从以一方为中心的“缺失”模型演进到以论证为中心的对话模型,以期实现科学主义与人文主义之间的“反思性均衡”。为此,科学传播必须超越绝对的理性主义和相对的修辞学,秉持一种批判的理性主义精神,才能建设一个良构的科学传播共同体。     

《中国科技术语》网络首发的公告

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