桥梁预警系统的数据预处理

针对影响桥梁预警系统有效工作的数据获取问题,提出了融合神经规则、数据分类和数据评估的预警系统数据预处理方法.通过训练集将人工完成数据处理过程中所用到的知识融入到神经规则中,并应用神经规则剔除噪声数据;根据拟定的相似性指标对神经规则输出的数据进行分类,合并相似度较大的信息,以大幅度降低数据量;应用曲率模态对各测点保留的信息进行剖分,并与桥梁结构各测点的标准曲率模态比较,提取与初始数据信息不一致的采样数据,为预警系统的损伤识别提供依据.模拟分析表明,该方法能够在大幅度降低预警系统数据量的基础上保留结构状态发生变化的关键信息,具有一定的应用价值.     

基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究

对采集到的人脸图像进行预处理和训练,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,并且使图像更有利于计算机处理,便于对图像进行分割和边缘检测,从而提高人脸图像人别的准确率,为人脸的提取特征值和识别等操作做好准备.利用PCA人脸识别方法,实现简单且识别准确率高,OpenCV的特点是实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,实验结果表明,通过预处理后的人脸图像识别效果更好,识别速度更快.     

一种低复杂度的QR码解码器的图像预处理方法

QR码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码解码器自动识别的重要步骤.在传统的直线检测和边缘检测手段的基础上,提出了一种新的QR码识别图像预处理方法.该方法通过使用校正图形按区域自适应取样来生成码流,可显著提高QR码的识别率.此外,还对QR码识别软件的手机平台移植进行了讨论.实验结果表明,本算法识别速度快,且可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题.     

快速分析香料槟榔片的挥发性组分

采用顶空固相微萃取气质联用(HS-SPME-GC/MS)法分析检测香料槟榔片的挥发性香味组分,探讨萃取时间和萃取温度对所鉴定出的化合物数量及其质量分数的影响,确定固相微萃取的优化条件为:萃取时间30 min,萃取温度60℃。此时槟榔色谱共分离得到35种化合物,可鉴别出29种物质,其主要组分是反式茴香醚(w=25.573%)、己酸(w=17.227%)、肉桂醛(w=11.658%)、4-甲氧基安息香醛(w=4.513%)、十二烷酸(w=4.463%)和己醛(w=3.459%)等。     

中药材良姜挥发性组分分析

通过顶空固相微萃取结合气-质联用技术,分析检测中药良姜的挥发性组分,研究萃取时间、萃取温度对良姜挥发性物质数量的影响。结果表明,当萃取时间为35 min,萃取温度为60℃时共检出53种化学组分,其中52种物质可鉴别。其主要组分是萜烯类化合物(w=40.238%)、桉树脑(w=23.066%)、α-松油醇(w=8.522%)、β-蒎烯(w=3.618%)和莰烯(w=3.001%)等。     

冀北山区四种木材涂饰性能研究

本研究以白桦、黑桦、山杨、油松四种木材为材料,对不同预处理后四种木材的涂饰性能进行了测试分析。结果表明,相同处理相同涂料涂饰工艺条件下,四种木材中黑桦的涂饰性能最好,油松的涂饰性能最差;同树种相同涂料涂饰条件,不同处理方式下,预处理过的木材的漆膜附着力都明显高于素材,并且热空气处理比水煮处理后的涂饰性能要好;相同树种相同处理方式下三种漆对比,预处理后,黑桦、白桦和山杨都是醇酸漆的涂饰性能最好;而油松是硝基漆的涂饰性能最好,均达到Ⅰ级。     

一种新的中文文本分类算法

对于中文文本分类问题,使用了一种新的RBF神经网络算法.这一方法通过高斯径向基函数,使用k均值推导出隐藏项的中心点及宽度,并将由隐藏层得到的输出结果合并起来,从而得到分类结果.试验证明,这种算法的准确率、召回率、F测量的值都很高,得到的分类效果很好.     

异丙嗪在DNA修饰电极上的电化学行为及其分析应用

采用滴涂法,将小牛胸腺DNA修饰到预处理的玻碳电极(GCE(ox))上,通过循环伏安(CV)、示差脉冲伏安(DPV)等方法研究了盐酸异丙嗪在DNA修饰GCE(ox)上的电化学行为.盐酸异丙嗪在DNA修饰电极上呈现准可逆的氧化还原过程.示差脉冲伏安实验中,盐酸异丙嗪的还原峰电流与其浓度在5.0×10-10-9.0 ×10-9 mol·L-1范围内呈良好的线性关系,线性相关系数为0.999,检出限为3.0×10-10 mol·L-1.将该修饰电极用于测定痕量的异丙嗪,获得良好的结果.     

液质联用技术用于皂角的有机分析

以液质联用(LC-MS)技术测定皂角的有机成分,实现皂角较为全面的成分分析.色谱柱为Agilent 300Extend C18(4.6 mm×250 mm,5 μm).依次采用化学成分数据库构建、液质数据采集、数据库检索及质谱数据验证的方法,分别对皂角树的皂角米、皂角胚、皂角刺和皂荚外壳4个部位提取物含有的有机分子及皂...     

基于环境舱-GC-MS技术对塑胶跑道挥发性有机化合物的测定研究

目的：由多种有机烃类及其衍生物构成的塑胶跑道所释放的挥发性有机化合物(VOCs)的种类和浓度特征至今不甚明了。方法：设置1 m3环境舱的温度60 ℃、相对湿度15 %、气体交换率1 h_-1以进行塑胶跑道VOCs的释放,利用气相色谱质谱联用(GC-MS)进行VOCs的定性定量检测。结果：塑胶跑道共释放了92种VOCs,VOCs单体的检出率≥55.56%,VOCs单体的平均质量浓度介于0.13 ~ 36.46 μg.m_-3之间,且平均质量浓度＜3.00 μg.m_-3的有55种。结论：塑胶跑道释放的VOCs覆盖了烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃、含氧类有机物和含氮类有机物等七大类、十四小类,其主要成分为高碳烷烃(C6 ~ C12)、卤代烷烃及苯系物,其主要来源为聚氨酯材料、胶粘剂、橡胶颗粒以及添加剂、稀释剂;其VOCs的类别相同,但种类数量有一定的区别;其VOCs的总体质量浓度水平较低,苯系物、低碳烷烃(C2 ~ C5)及高碳烷烃(C6 ~ C12)的平均质量浓度相对较大。