利用基质辅助激光解吸电离质谱成像技术研究斑马鱼响应富营养化污染水质内源性脂质分子变化

斑马鱼作为一种常见的模式物种,体内易富集水中污染物,常用于农药、有机物等污染水质监测与评估,但其响应富营养化水质污染的分子机制尚不明确.基质辅助激光解吸电离质谱成像(matrix assisted laser desorption ionization mass spec-trometry imaging,MALDI-MSI)能有效检测和反映分子空间分布及原位含量信息,已被广泛应用于动植物学、基础医学、药学、微生物等诸多研究领域.采用MALDI-MSI技术,针对富营养化污染水质环境下斑马鱼内源性脂质代谢分子开展原位分析表征;利用多元统计学方法和相关性分析整合数据;进一步挖掘有效关键信息,旨在从脂质分子层面上初步揭示斑马鱼响应富营养化污染水质的相关分子变化规律.研究结果显示:在m/z 500～1000的质量检测范围内,富营养化水质处理组和未处理组斑马鱼有超过50％原位检测的脂质分子存在明显表达与空间分布差异.主成分分析(principal component analysis,PCA)、偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)及皮尔逊相关聚类热图分析(pearson correlation cluster heatmap analysis)进一步证实了上述差异结果,且统计发现磷脂分子的表达受富营养化污染水质的干扰尤为突出,主要包括PC(32:0)、PC(34:1)、PC(34:2)、PC(36:0)、PC(38:6)、PC(40:6)、PE(36:8)、PE(36:0)、PE(38:0)、PE(40:9)共10种脂质分子.研究结果为进一步深度探究斑马鱼响应富营养化污染水质体内脂质代谢分子机制奠定了一定的实验基础,也证实了MALDI-MSI作为一种新型分子影像技术应用于生态/环境毒理学监测、评估研究的潜在价值.     

金属磁记忆检测方法在钢结构静载与疲劳试验中的应用研究

结构裂纹无损检测是钢结构性能评价的基础。介绍了一种基于金属磁记忆的无损检测方法。为验证该方法对于钢结构性能检测和评价的适用性,首先开展了全母材和带焊缝的钢材标准试件的静力拉伸试验研究,获取了矫顽力随荷载和应变的变化规律。然后,通过开展钢桥面板疲劳试验,对矫顽力与裂纹萌生扩展之间的相关性进行了研究。相关成果可为该方法推广应用提供参考。研究表明:内力水平越高,矫顽力值越高;相比于弹性应变,矫顽力值对塑性应变更为敏感。当宏观疲劳裂纹出现时,矫顽力值出现10%的下降,而在出现前矫顽力值仅发生2.5%左右的波动,因此该方法对宏观裂纹的检测较为适用,而对于微观裂纹的检测效果较差。     

基于GPR的城市道路地下病害差值检测方法研究

地下工程施工对道路路基破坏产生的地下空洞等病害是导致城市道路路面坍塌事故频发的主要原因,探地雷达(GPR)以其无损、快捷以及浅层高分辨率的优势被广泛应用于道路地下病害检测中。针对目前GPR技术在地下病害一次性检测中存在的环境干扰严重和检测精度低的问题,提出了一种基于差值检测的道路地下病害检测方法。首先通过差值检测算法对配准后的不同时相雷达图像进行差值处理,识别出变化区域即病害可能出现区域,然后利用改进的核匹配追踪算法,识别并提取道路病害特征。根据回波波组形态、振幅和相位特性、吸收衰减特性等方面特征,初步建立地下病害属性划分标准,进而将不同种类病害分级以指导施工修复。对北京四环路部分路段进行应用实验,结果表明:该检测方法有效提高道路地下病害的检测精度至80%。该方法可实现道路病害检测由一次性检测技术向周期性监测技术的转换,为保障城市道路和地下管线安全提供有效的技术支撑。     

基于图像感知哈希技术的钓鱼网页检测

文中提出一种基于图像感知哈希技术的钓鱼检测方法,简称Phash———将网页以图像格式保存,提取图像的主要可视信息的像素点,由这些像素点组成感知哈希序列,再进行哈希序列的相似度匹配。该方法既克服了钓鱼网页存活时间短的问题,又能快速地与特征库进行匹配。实验表明,该方法是有效的,在保证一定误判率和召回率的情况下大大提高了匹配速度。     

使用日夜两用型红外摄像机进行火焰检测

为了提高火灾监控的准确性和及时性,并最大限度地利用已有硬件设备,提出一种使用日夜两用型红外摄像机的火灾自动监控方法.根据红外图像RGB空间的色彩分布特点,设计视频类型判断算法,实现视频图像类型自动切换.通过红外状态与可见光状态两类状态下的焰色模型提取火焰疑似区域.对疑似火焰区域提取不规则度、角点量、闪烁频率和帧间相关性等4个静态及动态检测特征.通过减聚类和模糊C均值聚类相融合的方式优化训练样本,并分别训练2种状态下的火焰识别神经网络分类器.实验结果表明:视频类型判别平均准确率93.07%,21段火焰或干扰视频均能正确检测,报警时间小于8s,帧处理速度达到25帧/s以上.对室内自动火灾监控的精度高、抗干扰能力强、处理速度实时和适应全天候监控等.     

基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.     

一种基于尺度不变特征变换SIFT的图像水印算法

为提高抗几何攻击性能,提出一种基于尺度不变特征变换SIFT的鲁棒数字图像水印算法,水印算法思想是利用尺度不变特征变换SIFT分析图像内容并提取特征点,并以多个特征点为中心嵌入多个经过极坐标变换的圆形水印图像,试验表明,该分布式多水印算法能有效抵抗各种几何攻击,包括局部非线性失真攻击.     

基于LS-SVM的超声导波管道缺陷二维重构

针对当前超声导波检测中的缺陷成像技术难点,提出了基于支持向量机的缺陷轮廓重构方法.通过实验和有限元仿真相结合的方式,获得不同大小缺陷的检测信号.采用最小二乘网络学习算法,选取缺陷回波数据作为支持向量机的输入,缺陷轮廓数据作为输出.建立了缺陷回波到缺陷二维轮廓的非线性映射,实现了缺陷轴向宽度和径向深度的二维轮廓重构,并与径向基神经网络重构效果进行了对比.实验结果表明,该方法速度快、精度高、泛化能力好,是管道超声导波定量化、可视化检测的一种可行方法.     

基于反馈趋势算法神经网络的火灾监测算法研究

本文采用温度、烟雾、一氧化碳浓度进行火灾检测。在数据处理方法上,采用反馈趋势算法的神经网络对火灾的有无进行判断,较单个传感器及传统的神经网络相比,基于反馈趋势算法神经网络数据融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

基于AT89C52的智能照明控制系统设计

针对学校教室照明用电浪费现象,设计基于AT89C52智能照明控制系统,本系统通过AT89C52单片机,首先通过传感器检测教室内是否有人活动,然后通过光强检测电路检测光照强度,其检测信号经过ADC0809转换为可供单片机直接处理的数字信号,根据数字信号自动执行对LED的恒光控制,以实现照明的节能控制.