微卫星标记在人参和西洋参鉴别中的应用

从GenBank中寻找含有简单重复序列(SSR)位点的人参DNA片段序列,设计SSR引物,挑选PCR扩增条带清晰的引物,对人参和西洋参进行PCR扩增及聚丙烯酰胺凝胶电泳分析,选择能够区别2个种的引物.共有来自8个SSR位点的9对引物能扩增出可区分人参和西洋参的特异性片段,其中7对SSR引物在西洋参中能稳定地扩增出特异性...     

显微红外光谱法鉴别纤维的种类

本文阐述了一种用于鉴别纤维种类的红外光谱分析系统。并利用显微红外光谱仪鉴定了两种常见化学纤维的种类,实验表明该方法不仅操作简便快速、结果准确可靠,而且不损坏纤维,可保留纤维物证的原始状况。     

彩色多普勒超声在甲状腺肿瘤良恶性鉴别诊断中应用的价值

研究彩色多普勒超声在甲状腺肿瘤良恶性鉴别诊断中应用的价值。回顾性分析2014年1月~2015年4月到就诊的76例甲状腺肿瘤患者临床资料,采用彩色多普勒超声仪鉴别甲状腺肿瘤良恶性,并将诊断结果与病个诊断相比,计算诊断符合率。98个甲状腺结节中,良性76个,恶性22个。76个良性甲状腺结节中,多结节59、单结节17;有包膜15,有声晕23,颈部淋巴结3个。22个恶性甲状腺结节中,多结节17,单结节5;有包膜9,有声晕7,颈部淋巴结5个。总体诊断符合率87.76%,误诊率12.24%,灵敏度81.82%,特异度89.47%。彩色多普勒超声在甲状腺肿瘤良恶性鉴别诊断中有一定意义,应该结合血流分布、内部回声、淋巴结肿大特征、钙化情况综合分析。     

基于局部学习的受限非负矩阵分解算法

为了利用样本的局部结构信息与少量标记样本的类别信息,提出了一种基于局部学习的受限非负矩阵分解算法,并应用于数据表示.为了考虑样本的局部结构信息,通过每个样本邻域构建出的分类器对样本的类别进行预测;同时,还将样本中存在的类别信息作为硬约束,使得相同类别的高维样本在低维表示空间保持一致.算法不仅利用了样本的几何流形结构信息与鉴别结构信息,还考虑了标记样本的类别信息,因此比传统的非负矩阵算法具有更强的鉴别性.在20Newsgroups文本库和ORL人脸库中的实验结果表明了算法能提高分解准确率和归一化互信息.     

多发性骨髓瘤与骨转移瘤的X线及CT鉴别诊断

目的：为了提高对多发性骨髓瘤（ＭＭ）和骨转移瘤的影像学（Ｘ线,ＧＴ）的鉴别诊断水平,方法：收集经骨髓涂片或局部病灶活检病理证实的ＭＭ４４例。经手术、病理证实原发肿瘤并骨重破坏者７１例;骨破坏灶穿刺病理为骨转移瘤５例。将上述两组病例的Ｘ线及ＣＴ表现进行回顾性分析对比。结果：颅骨病变发生率ＭＭＯ ８５％,骨转移瘤为２１．４３％,两者比较Ｐ〈０．００５;下颌骨破坏ＭＭＯ ５０％,骨转移瘤为７．１４％,两     

用聚类分析方法对宁夏中宁县和平罗县枸杞中6种元素综合指标的比较研究

对宁夏中宁县、平罗县两地枸杞中铜、锌、锰、锗、硒、砷等6种微量元素的含量进行了测定,用聚类分析方法对元素含量的综合指标进行了考查和比较研究,结果表明,根据微量元素含量的测定结果,运用聚类分析法能准确快速地区别两地的枸杞,为枸杞道地性质量标准的制定提供了理论依据。     

黑木耳、银耳、黑牛肝菌的红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱仪对三种食用菌(黑木耳、黑牛肝菌、银耳)样品进行了研究。三种菌的光谱各具特征，黑木耳和银耳光谱主要谱峰相似，但与黑牛肝菌的光谱区别较大；根据吸收强度比可以将黑木耳和银耳区分开。光谱结果还显示，三种食用菌多糖，既有α糖苷键，也有β糖苷键。红外光谱具有快速、简便、不需对样品进行分离提取等优点。     

鱼腥草叶总黄酮含量的测定及鉴别

以芦丁为标样,选择测定波长为502nm,用分光光度法测定鱼腥草叶总黄酮含量,结果表明:芦丁浓度在8.12~48.72μg/mL范围内,吸光度和浓度呈良好的线性关系(R2=0.9998),测定的平均回收率为99.4%,精密度试验RSD=0.49%,重现性试验RSD=2.07%。该方法精密度高,结果稳定可靠。此外用纸色谱和显色反应对鱼腥草叶黄酮作了初步鉴别。     

用人工神经网络进行多参量模式识别的可行性研究

为了解决Ξ、Ω等多奇异数重子鉴别效率低的问题,拟用人工神经网络来进行鉴别.这类多奇异数重子的特点是,判定它们所需参最数日很大(10).用一个简单的蒙特卡洛模型研究了应用神经网络来识别多参量模式时需要解决的几个问题,所得到的结果支持用人工神经网络鉴别多参量模式的可行性.在此基础上,提出了一种混合运用拓扑重构和人工神经网络的混杂(hybrid)方法,作为提高多奇异数重子鉴别效率的一种可能的方法.     

一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法

针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法.