基于SBN模型的Internet应用协议识别方法

针对网络流量协议标注比较困难的问题,提出一种基于贝叶斯网络的半监督学习模型,以提高Inter-net协议的识别精度.该模型首先使用少量的标注样本训练贝叶斯网络分类模型,并对未标注样本进行初始分类,然后从未标注样本中挑选分类损失最小的样本加入到训练集中并重复训练分类模型,经过多次循环训练出最终的分类器.该模型可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于标注比较困难的Internet应用协议的识别.实验结果表明：在标注样本较少的情况下,该模型的识别精度和稳定性均优于朴素贝叶斯模型和贝叶斯网络模型,对于提高Internet协议的识别精度是有效的.     

不同类型禾谷类作物幼芽中甜菜碱醛脱氢酶蛋白含量差异

用Western blot方法分析了甜菜碱生物合成酶之一甜菜碱醛脱氢酶（BADH）在同基因型禾谷类作物——小麦、玉米、水稻、高粱和大麦幼芽中蛋白含量的变化,结果表明BADH在禾谷类作物种子萌发早期（幼芽）中普遍存在,并有较高的含量．不同类型的作物BADH蛋白含量不同,在同一类型作物的不同品种间也表现出明显的差异．     

用互功率谱进行未知激励下的模态振型识别

在激励满足白噪声的假设下,可以将互相关函数代替脉冲响应函数用于多参考点最小平方复指数法,单独利用响应数据求出系统的自然频率和阻尼,但元法获得模态振型。该文提出卫和种用互动率谱求振型的方法,并对此理论进行了详细推导,以一悬臂梁为例对该方法进行了试验验证。结果表明,采用该方法能够有效地识别出模态振型,从而 弥补了复指数法在未知激励下进行模态分析的不足。     

急性应激对小鼠空间学习记忆功能及海马和前脑皮层c-Fos蛋白表达的影响

采用足底电击急性应激模型,通过旷场实验和Morris水迷宫实验分别测试小鼠的行为和空间学习记忆能力;以免疫组织化学方法检测c—Fos蛋白在海马和前脑皮层的表达．结果显示,与对照组小鼠比较,急性应激组小鼠在新异环境下的自发行为明显降低（P〈0．05,P〈0．01）,而在水迷宫实验中,急性应激组小鼠空间学习记忆能力明显提高（P〈0．05,P〈0．01）;与对照组小鼠比较,急性应激组小鼠海马CA1区、齿状回和前脑皮层c—Fos蛋白的表达在应激后1h明显增强（P〈0．05,P〈0．05,P〈0．01）．结果提示,急性应激所致小鼠空间学习记忆功能的改变可能与c—Fos蛋白表达的上调有关．     

战场环境下的军事命令识别技术

由于战场使用环境的特殊性，环境噪声成为军事命令语音识别技术实用化的一个主要障碍。该文利用模型补偿技术，对噪声环境年军事命令语音识别进行探索。重点研究噪声环境下的并行模型组合算法（PMC），详细论述其原理以及在噪声环境下的语音识别中的应用。实验使用了48个高炮射击口令，分别在3种不同噪声，不同信噪比条件下对该方法进行识别率测试，结果表明，该方法具有一定的实际应用价值。     

基于模糊病态性识别的自适应仿真算法

在已有病态性识别方法的基础上引入模糊集合理论，构造准确性更高的识别方法，并将它用在自适应仿真算法中。     

米糠蛋白的脉冲超声辅助提取技术

用脉冲超声辅助提取技术提取脱脂米糠中的蛋白质，考察主要提取因素对米糠蛋白提取率的影响．在液料温度26℃、脉冲超声频率0．25Hz、脉冲超声间隔2s及pH4．5时进行米糠蛋白酸沉的状态下，分别设定不同的提取时间、超声功率、液料比、pH，进行单因素和正交试验，优化得到的工艺条件为：提取时间80min，超声功率600W，液料比9：1，pH9，在此条件下，米糠蛋白提取率为48．3％，纯度为75．9％．脉冲超声辅助法的工艺条件优于碱法和酶法；米糠蛋白提取率高于碱法，稍低于酶法；米糠蛋白纯度与碱法差别不大，稍低于酶法．这表明脉冲超声辅助法能应用于米糠蛋白的提取．     

模糊神经网络在车辆识别中的应用

为提高智能交通系统中汽车车型自动识别的正确率,采用了多传感器移动车辆识别系统的数据融合算法,即用模糊神经网络建立数据融合决策模型,用BP算法对网络进行学习和训练,提高系统的精度和智能化.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

基于集成卷积神经网络的脑电情感识别

采用脑电情感数据集SEED进行情感识别研究,旨在利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)自动提取脑电样本的抽象特征,省去人工选择特征与降维的过程。首先,采用小波包变换(WPT)对脑电信号进行6级分解并构成二维结构样本;然后,通过改变网络深度设计了6个深度不同的CNN模型;最后,通过投票法与加权平均法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,本文方法对3种情感类别的平均分类精度达到了93.12%,能够满足情感识别的研究需求。     

指纹识别式鼠标

该产品开发的目的是将具有唯一性、稳定性的人体生物特征如指纹等用于计算机用户的身份识别，以加强存储在计算机中重要信息的安全。其核心是现场采集的指纹特征与已登记、存储在计算机中的指纹通过可靠的匹配算法，进行一比一的对比来验证用户身份。根据鼠标内部较大空间、贴片式指纹识别芯片及微处理器体积很小的特点，将三者集成为集鼠标与用户身份识别功能于一体的“指纹识别式鼠标”，既方便快捷、又唯一可靠。其开发主要包括硬件设备及驱动程序、系统应用软件、网络安全认证中心建立等。