简介：针对单一特征步态识别率低的问题，提出一种将步态能量图（GaitEnergyImage，GEI）中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法．首先，通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图，再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图，并从中分割出动态部分．然后，利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息，将两步态特征融合在一起，对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维．最后，将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）中，从而完成步态的分类和识别．经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验，取得了很好的识别效果，实验结果表明，与单一特征的步态识别方法相比，融合后算法的识别率提高了约10％．

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：目的：研究多农药残留的茶叶质控品自制方法。方法：采用定量喷施法自制了20种茶叶中常检农药残留质控品。结果：该方法的制成的农药残留质控品的回收率在定量喷施量的68.4%~92.5%,RSD均小于10%（n=6）,该质控品2个月内的定值结果无显著性差异。结论：该方法操作简便,可用于茶叶中常检农药残留量的测定时的质控品。

简介：道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.

简介：为了能够对鱼塘、河流的水质进行长时间的在线监测,本文设计了一款在线式多参数水质监测系统.该系统具有灵活多变的传感器接入能力及数据融合性能,可以实时跟踪水质参数的变化、追踪污染源、辅助渔民养殖.系统以STM32F103为核心处理器,包括传感器及数据处理电路,通过RS485/MODBUS协议与PC进行通讯.采集的水质参数包括温度、pH、ORP、电导率、水位等五个常用基本参数.

简介：本文建立了以丙酮：乙酸乙酯：环已烷混合溶剂提取和乙酸乙酯提取两种简便、稳定的农药残留提取方法。且通过在蔬菜（甘蓝）上的添加回收率实验，采用PFPD检测器配CP-17毛细管柱和TSD检测器配CP-8两种仪器测方法的检测，结果表明这两种方法对甲胺磷、甲基对硫磷、毒死蜱等有机磷农药添加回收率均在72．4％～113．6％。

简介：本研究建立了紫外-可见分光光度法测定肉苁蓉中多酚类物质(以没食子酸计)含量的方法。当乙醇浓度为70%、温度为60℃、提取时间为30min、料液比为1:20时,肉苁蓉中多酚类物质(以没食子酸计)的提取效果最好。同时肉苁蓉样品中多酚类物质(以没食子酸计)的平均质量百分比为0.2422%。精密度、稳定性和加标回收结果显示该方法可行可靠。

简介：本文采用超声披提取、悌度冼脱及二极管阵列检测器和荧光检测器联用的反相高效液相色谱法测定土壤中的多环芳烃，方法简单、快速、准确、灵敏度高，能满足土壤中PAHs的检测要求。对15种PAHs，其荧光检测器的检测限介于0．01—50ng/mL之间，RSD介于2．3％～7．9％之间，回收率介于75％～90％之间。

简介：采用同位素内标法并结合凝胶净化技术,建立了婴幼儿米粉中多环芳烃残留的气相色谱一质谱（GC-MS）检测方法。样品中的多环芳烃经乙腈提取,凝胶渗透色谱柱去除杂质后,进行GC-MS测定,内标法定量。方法的样品加标回收率和相对标准偏差分别为62.8%-93.7%、8.2%-21.0%。多环芳烃的方法检测限为0.3μg/kg-2.4μg/kg。

简介：钯铈催化剂中助剂铈干扰钯含量的测定,试样采用王水溶解后用ICP-OES多谱拟合技术测定钯含量。考察了方法精密度和准确度,样品加标回收率为98.1%~102.7%,相对标准偏差1.59%。实验证明,方法简化了分析流程,准确性和重现性均好,方法检出限0.01mg/L,满足各品级钯铈催化剂中钯含量测定。

简介：建立了竹炭固相萃取-恒波长同步荧光法检测九龙江水样中多环芳烃（PAHs）。通过实验综合分析,选定正己烷为洗脱溶剂,洗脱溶剂体积为10mL,上样速率为5mL/min,上样体积为555mL。采用恒波长同步荧光法对多环芳烃进行定性定量,相关系数r〉0.99901,检出限在0.0080-0.90ng·mL-1,相对标准偏差为1.22%-4.20%。此方法应用于测定了龙岩市省控断面九龙江水体中的多环芳烃（PAHs）。水样的加标回收率在98.9%-110.4%该分析方法简便、快速,适用于水体中多环芳烃的分析检测。

简介：目的：建立圆葱中134种农药残留检测的气相色谱串联质谱（GC-MS／MS）确证方法。方法：样品中的待测农药组分经乙腈-乙酸乙酯混合溶剂（85：15，v／v）提取，采用改进了的QuEchERS法为净化方法，气相色谱-三重四级杆串联质谱（Gc-Ms／Ms）的多反应监测模式（MRM），内标法定量。结果：在0．01μg／mL～5．0μg/mL的浓度范围内，线性关系良好。在O．005mg／kg～0．1mg／kg添加水平范围内，回收率为60．1％-120．6％，相对标准偏差（RSD）为4．3％-17．8％（n=6）。结论：该方法准确性和重复性好、操作简便，适用于圆葱类复杂基质类蔬菜中多种农药残留的同时测定。

简介：随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：时间常数是检测热电偶动态测试性能的重要指标．为了衡量热电偶的动态测试性能，设计了一种热电偶时间常数测试系统，包括热电偶、恒温槽、数据采集卡、激光对射式光电传感器．测试过程中，由激光对射式光电传感器记录热电偶接触恒温槽恒温介质时间点，由数据采集卡采集热电偶的温度数据以及激光对射式光电传感器的电压数据，由数据采集软件显示并记录温度与电压变化曲线．对热电偶的温度数据进行了拟合，测得热电偶的时间常数并与理论计算值进行了比较．最后对测试过程产生的误差进行了分析．分析结果表明，该热电偶时间常数测试系统可大幅度减少热电偶自身的热惰性所引起的测量误差，但仍会产生其它微小测量误差．

简介：代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能.

简介：利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.

简介：在视频编码器中，软判决量化可获得最优编码性能，但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖．比较而言，基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失，但不存在系数间依赖，且非常适合硬件并行流水处理．今采用离线统计的方法，分析余弦变换系数的分布情况，量化余数对量化的具体影响，构建了基于余弦变换系数分布参数，量化余数的自适应偏移模型．基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法．仿真结果表明，该算法在保证并行化处理的条件下，其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升，可接近软判决量化算法性能．

简介：提出了一种改进的基于fp-tree的Apriori算法.该算法先用尾元将fp-tree分区，生成数据量更小的子数据集，再动态删除冗余数据将子数据集的数据进一步压缩，最后通过扫描子数据集进行支持数统计，从而快速挖掘.实验结果表明，在对含有大量高维度数频繁项集的数据集进行挖掘时，这个改进算法的挖掘速度较快.

简介：在无线电综合测试仪的设计中,频谱扫描是一项基础技术.将需要扫描的频谱划分成子带,进而提出了一种通过在模拟前端采用可变频率本振的混频器和低通滤波器实现子带信号分离,然后对子带信号进行采样并且变换到频域,最后将所有子带频谱拼接获得完整频谱的技术.为了实现该技术,设计了一个由软件无线电（Software-definedRadio,SDR）接收机和数字信号处理片上系统（SystemonChip,SOC）组成的软件无线电平台.随后,在基于该平台实现的综测仪原型上对频谱分析技术进行了验证.仿真和实验表明,该方法和原型样机能够对0~6GHz范围的频谱进行扫描,同时具有较低的噪声水平和较好的动态范围,且能够提供相位谱,因而适用于嵌入式频谱仪和无线电综测仪的应用场合.