银杏叶中有效成分的连续逆流萃取工艺

采用挤压膨化和连续逆流萃取技术对银杏叶中有效成分的提取工艺进行了研究。结果表明，对银杏叶的挤压膨化预处理有助于提高萃取速度，增加物料堆积密度，与粉碎预处理相比。提高工效约4倍；采用w=70％的乙醇连续循环喷淋逆流6级萃取，在m(乙醇)；m(银杏叶)=5：1，总萃取时间240min，萃取温度50～55℃条件下，萃取率(以黄酮计)达99％以上，物料运行正常，操作简便，生产稳定。     

一种运动目标提取方法及其应用

介绍了一种利用高阶统计量(higherorderstatistics,HOS)提取视频序列中运动目标的新方法,并将其应用到人脸识别技术中。利用HOS对高斯噪声的不敏感性分离运动区域和背景,进一步提取出运动目标。当提取出的视频序列中的运动对象为人体时,利用主元素分析法(principlecomponentanalysis,PCA)进行人脸识别。实验证明,算法计算简单,速度快,用于人脸识别时能正确提取出运动的人体。     

刺五加总苷提取工艺研究

采用L9(3^4)正交试验法考察刺五加总苷提取的各影响因素(A乙醇体积分数、B溶剂量、C提取次数)，以多指标(刺五加总苷收率、丁香苷质量分数以及浸膏得率)综合评分法进行直观分析及方差分析，确定最佳提取工艺条件．试验结果表明影响刺五加总苷提取的主要因素为B(溶刑量)，优选出最佳提取工艺条件为A1B3C1，即乙醇体积分数60％，10倍量，提取2次，每次1h．此工艺简单易行，稳定可行，适于工业化生产。     

应用连续小波变换提取对流云团

准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后，得到一组满足允许条件的连续小波基函数，利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法，得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比，这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点，是提取卫星云图中对流云团的有效方法。     

植物源农药的开发研究

传统的植物病虫害防治主要是采用化学农药,但近年来由于滥用化学农药,造成了对人类健康和环境的巨大危害,开发低毒高效的植物源农药成为了新的研究热点.植物源农药产业化生产应着重解决有效成分提取工艺技术和适用剂型开发.     

一种基于数字图像技术的工件壁厚测量方法

将数字图像技术应用于工件厚度的测量，利用阅值分割、边缘提取等技术手段获取工件的边缘，在计算工件壁厚时，提出了相关算法。该测量方法具有速度快、精度高、可靠性强、易于控制的优点。     

区间系统鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的检验条件

讨论了区间系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的有限检验问题,给出了线段多项式鲁棒稳定性的充分必要条件,利用该条件对多项式多面体鲁棒稳定性和区间系统鲁棒镇定性进行了有限检验,并给出了相应的检验结果。该检验条件直观简明,利用它可非常方便地对这些区间系统进行鲁棒稳定性分析。     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

成排连铸坯端面中心坐标视觉自动提取方法

为了实现成排连铸坯端面机器人贴标时各连铸坯端面中心坐标的快速提取,提出了先提取连铸坯端面图像角点像面坐标,再计算各连铸坯端面中心像面坐标的研究方案。首先,提出了一种改进型SUSAN角点检测算法,解决了图像中相邻连铸坯端面图像边界间距离过小和连铸坯端面图像角为弧形角所造成的角点漏检问题;然后,提取角点的像面坐标,并确定各封闭区域所包含连铸坯端面个数;最后,采用一种倾斜连铸坯端面图像中心像面坐标的提取方法,计算各连铸坯端面中心像面坐标。应用以上方法进行成排连铸坯端面机器人贴标实验,实验结果表明,连铸坯端面水平和竖直方向贴标位置误差范围分别为-0.625～0.850 mm和-0.550～0.875 mm,完全满足企业对多根连铸坯端面自动贴标位置误差允许值1 mm的要求。所提视觉方法在理论和实际应用上都是可行的,不仅为连铸坯端面贴标机器人提供了准确的贴标位置,而且为矩形图像元素的中心坐标提取提供了一种可靠的方法,具有一定的应用价值。     

求解非光滑优化问题的修正HS三项共轭梯度法

为了提高大规模非光滑优化问题的求解效率,克服其他方法存储需求大、算法复杂等缺点,提出求解非光滑优化问题的一种修正HS共轭梯度算法。在经典HS三项共轭梯度法的基础上提出一种新的搜索方向,并利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术进行设计。新算法满足充分下降条件,搜索方向属于信赖域,在适当条件下证明了新算法全局收敛。初步的数值实验表明新算法在求解非光滑无约束优化问题方面比LMBM方法更有效。新算法不仅具有较好的收敛性质,而且数值表现良好,为更加高效地求解非光滑优化问题提供了新的方法。