基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

云南不同地域三七中皂苷类成分的比较研究

为了比较云南不同地域三七中皂苷类成分的含量.采用Waters Symmetry RP18(4.6 mm×250 mm, 5μm)色谱柱,乙腈-水为流动相,梯度洗脱,体积流量1.0 mL/min,检测波长203 nm,柱温30℃.采自云南16个不同地域的32批次三七中三七皂苷R1、人参皂苷Rg1、Re、Rb1、Rd五者总量均大于7.0%.按现行《中国药典》标准,云南红河、昆明、曲靖、大理种植的三七均符合规定要求.采用三七总皂苷(已标注各成分含量)替代单一成分对照品不但能保障测定结果准确,而且大大降低实验费用;检测的5个指标成分既是三七的主要成分,也是主要的活性成分,对提高不同地区的中药三七的质量评价具有重要意义.     

纤维素酶水酶法提取茶籽油的条件优化及茶籽油成品分析

茶籽油富含不饱和脂肪酸,可与橄榄油媲美,营养价值高,是一种高级植物食用油。纤维素水酶法使用机械粉碎烘烤后的油茶籽,而后加入酶液,通过纤维素酶降解茶籽细胞壁,使茶籽细胞内油脂释放,最后通过离心收集茶籽油。通过酶解时间、酶量、料液比、温度和pH值这5个因素研究纤维素酶水酶法提取茶籽油的最优条件,得到纤维素酶提取茶籽油的最佳条件为酶解时长75 min、酶量60 U/茶籽粉g、料液比1∶4、酶解温度为45℃、体系pH值为4. 5,此时茶籽油提取率最高约为18%。同时还研究纤维素酶水酶法提取的茶籽油的水分及挥发物含量,过氧化值和酸值,并对茶籽油进行成分分析。结果表明纤维素酶水酶法提取茶籽油中油酸含量为70. 49%,不饱和脂肪酸总含量为76. 74%,酸价和过氧化值均低于茶籽油原油国家标准。研究结果可为纤维素酶水酶法提取茶籽油的应用提供参考。     

P2P网贷平台借款人信用风险评估

为提高P2P网贷平台对借款人信用风险评估的准确性,利用主成分分析模型,用8个主成分反映18个指标,依据熵权法和方差百分比赋予权重,得到借款人是否违约还款的临界值,依据该值对借款人是否违约还款进行评估;再利用Logistic回归模型,得到影响借款人违约发生率的4个指标,其按影响程度从大到小的排序为借贷子等级、借贷目的、过去两年里超过30 d以上未及时还款的次数、贷款收入比。对11 383条交易数据的识别结果表明,在阈值为50%时,评估模型对正常还款的拟合率为99.6%,对违约还款的拟合率为71.3%,整体的拟合准确率为96.04%。     

郴州市大气PM2.5中无机元素污染特征及来源分析

利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定了郴州市PM_(2.5)中无机元素的质量浓度,并通过元素的富集特征和主成分解析了它们的来源.结果表明,研究区域在春、夏、秋、冬四个季节PM_(2.5)平均质量浓度分别为28.7、30.7、41.4和58.1μg·m~(-3),无机元素的平均占比为15.63%,其中Al、Fe、Zn、Cu、Pb、Cr、Mn、As、Si和Ti占无机元素总量的90.6%.富集因子分析结果表明,Cd、Ag、Bi、Sb、As、Cu、Pb、Zn、Cr、Ni和V主要来自于人为污染,特别是有色金属元素的富集程度较高,这与郴州市是著名的有色金属之乡,有色金属开采及冶炼发达是相关的.主成分分析结果说明郴州市PM_(2.5)中无机元素主要来源于煤和石油的燃烧、汽车尾气排放、有色金属的冶炼以及土壤扬尘.     

一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA

针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。     

基于PVAR模型三峡库区基础设施与经济增长的互动效应

基础设施与经济增长具有动态互促互进的理论关联,但对于外部援助下的贫困地区发展而言,二者关系具有现实特殊性;三峡库区既有历史贫困特征,又受到外部援助资金的大力支持,运用面板向量自回归模型对库区15个区县2000—2018年的基础设施和经济增长进行了实证分析;研究结果发现:三峡库区基础设施对经济增长具有动态促进作用,反之则不显著,二者具有单向互动关系,在脉冲响应分析中,二者互动效应呈现"倒U型"特征,时滞效应呈现"反J型"特征;现阶段,三峡库区基础设施与经济增长互动效应还不明显,在一系列帮扶政策收官期限之前,建议从两方面来增强基础设施与经济增长的内生互动,一是要明确各类帮扶政策分类分阶段有序退出的时间表,二是以区县为主体共建三峡库区基础设施发展基金。     

涉农科技型企业高质量发展机制研究——基于乡村产业振兴视角

基于乡村产业振兴视角,本文系统分析了创新要素、外部环境与涉农科技型企业高质量发展的作用机理,并采用西南4省(市)533家涉农科技型企业的问卷调查数据,综合运用因子分析、主成分分析构建有序logistic计量模型进行了涉农科技型企业高质量发展机制实证研究,得出如下研究结论:(1)企业家创新精神、管理运行机制和科技创新能力是其高质量发展的关键创新要素,而政策环境、产业环境和社会文化环境则是涉农科技型企业高质量发展的外部创新条件;(2)市场创新能力、激励机制效果、研发资金占比、贷款支持政策、产业潜在利润、诚信价值观念对其高质量发展均有显著正向影响,是提升其发展质量的关键影响因素;(3)从关键变量的影响程度来看,贷款支持政策和产业潜在利润对其高质量发展的影响明显大于研发资金占比和市场创新能力,表明政策环境、产业环境对其发展质量的影响比创新要素更大,改善外部环境可以直接推动其实现高质量发展,同时也说明企业家创新精神和科技创新能力对提升其发展质量产生直接影响.     

基于主成分分析评价陕南地区主栽猕猴桃的品质

测定了陕南地区主要栽培的猕猴桃品质指标,为陕南地区猕猴桃品种选育、结构调整、品质优化、产业发展提供参考。以陕南地区主要栽培种植的11种猕猴桃成熟果实为材料,测定果实质量、果型指数、干物质、可溶性固形物、VC、可滴定酸、还原糖和固酸比8个指标,并对这些指标进行主成分分析评价猕猴桃品质。结果表明11种猕猴桃的品质指标差异显著;通过主成分分析提取了4个主成分,其方差贡献率之和为88.47%;可溶性固形物、VC、固酸比、还原糖、可滴定酸、果型指数、单果质量为猕猴桃果实品质主要影响指标;11种猕猴桃品种中,"脐红"的品质得分最高,"金艳"品质得分最低。陕南地区应大力推广种植中华猕猴桃品种"脐红""红阳",适度推广种植美味猕猴桃品种"徐香""翠香"。     

深度优先局部聚合哈希

已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络中,提高网络对同类数据的表达能力,并且通过在数据对之间施加不同权重,从而减少相似性信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch深度框架进行DPLAH实验,使用NetVLAD层对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合,将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CI-FAR-10和NUS-WIDE数据集上的图像检索实验表明,与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH的平均准确率均值要高出11％,同时,DPLAH的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2％.