基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。     

基于位置关系约束的SAR图像与光学图像匹配

SAR图像与光学图像有较大差异,为实现SAR图像与光学图像的匹配,提出了一种新的多子区SAR景象匹配算法。算法依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法。匹配中将实时图分为多个子区,由子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,用各子区位置分布关系约束匹配结果。匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索。用SPOT-5卫星光学基准图进行了大样本实验,实验结果表明了该方法是一种有效的图像匹配方法,具有鲁棒性,并且与中心点匹配方法相比,能为飞行器定位提供更多有效信息。     

关于改性碳酸钙性能测试方法的探讨

详细介绍了力学性能测试、松散堆积密度法、萃取法测接枝率等改性碳酸钙性能测试法。讨论发现,3种方法的测试结果完全吻合,由此可证明松散堆积密度法、萃取法测接枝率也是行之有效的测试新方法。     

法律领域术语部件的描述

从实现自动抽取法律术语的目的出发,立足于法律术语具有术语部件的特点,建立了由579条部件组成的法律术语部件库,并针对各种属性的术语部件做出统计分析,完成了每个法律术语部件＂生成能力＂和＂贡献度＂两个属性的详细描述。     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究

科技术语提取是科技术语自动处理的重要环节,对后续的机器翻译、信息检索、QA问答等任务有重要意义.传统的人工科技术语提取方法耗费大量的人力成本.而一种自动提取科技术语方法是将术语提取转化为序列标注问题,通过监督学习方法训练出标注模型,但是面临缺乏大规模科技术语标注语料库的问题.文章引入远程监督的方法来产生大规模训练标注语...     

金钟花叶片色素的提取及稳定性研究

研究了金钟花叶片色素的提取条件,并测定各种因素对该色素稳定性的影响.结果表明:40%酸性乙醇是金钟花叶片色素较好的提取剂,色素在酸性条件下较稳定,中碱性条件下有减色作用,短时光照或70℃以下较稳定,氧化还原剂、食品添加剂以及金属离子对该色素的稳定性的影响不显著.     

超临界CO2萃取法提取库尔勒香梨精油及其成分分析研究

采用超临界CO2萃取法提取库尔勒香梨精油,用气相色谱-串联质谱技术对其成分进行分析,并对几种提取方法进行综合比较。结果表明,与水蒸气蒸馏法、固相微萃取法相比,超临界CO2萃取法具有香梨精油提取率最高,为0．0549％。感官分析的结果表明,超临界CO2萃取法所得的库尔勒香梨精油颜色为橙色透明液体,而且风味好。气相色谱-质谱联用（GC-MS）分析结果表明：超临界CO2萃取法所得的香梨精油中共鉴定出28种成分。丁酸乙酯、顺-7-十四烯-1-醇和乙酸己酯的含量最高,含量分别为5．19％、4．85％和4．37％。     

固相萃取技术在环境中农药残留分析的研究进展

农药在环境中的广泛应用以及农药残留分析的困难,使得环境中农药的残留分析成为国际上环境科学研究的前沿和热点.固相萃取法（SPE）因高效、可靠、易实现自动化等优点,适用于农药残留物分析.本文对固相萃取的基本原理、影响因素和应用进展等方面进行了详细的阐述,就农药的检测方法（如LC、GC）做了总结概括.最后提出固相萃取在环境领域中农药残留分析的发展趋势是使用SPE-HPLC对极性差异很大,酸碱性范围很广的各种农药的多残留分析。     

无溶剂微波辅助-液相微萃取测定土壤中的滴滴涕

建立了一种快速、有效、环境友好的样品前处理方法,即无溶剂微波辅助-液相微萃取技术,并结合高效液相色谱法对土壤中的滴滴涕残留进行了测定分析,同时对影响萃取效率的相关因素,如萃取溶剂的种类、微波辐射功率、萃取时间和pH等因素进行了优化。最终确定最佳优化条件为：萃取溶剂为正庚烷,微波辐射功率为120w,萃取时间为1rain,pH为5。在最优条件下,滴滴涕的检出限（S／N=3）为0．18μg／kg,定量限（S／N=10）为0．59μg／kg,实际土壤加标回收率87．34％～96．41％之间,相对标准偏差RSDs在5．75％～6．72％之间。理论分析和实验结果表明,该方法具有操作简便,节省溶剂,快速,高效,选择性好等特点。