基于太赫兹光谱及1DCNN-BiLSTM的黄蜀葵花金丝桃苷含量预测

太赫兹(THz)光谱具有信噪比高、光子能量低、穿透性强、安全和快速等优点,已广泛应用于食药检测.现有基于HPLC等方法的黄蜀葵花金丝桃苷含量检测耗时长、操作复杂.提出一种基于太赫兹光谱及1DCNN-BiLSTM的黄蜀葵花金丝桃苷含量预测方法:首先采集黄蜀葵花的太赫兹时域谱,并通过傅里叶等变换获取其7种光谱数据;然后利用主成分分析(PCA)对7种光谱数据降维,以获得维数一致的7元样本数据;接着将降维对齐后的7元样本数据输入设计好的1DCNN-BiLSTM网络,以获得金丝桃苷含量预测.与1DCNN、BiLSTM的对比实验结果表明,1DCNN-BiLSTM网络具有较高的预测精度,10次随机实验的平均决定系数达0.970 5.

太赫兹光谱转图像及ResNet的陈皮年份鉴别

中国陈皮(学名柑橘皮,PCR),它们具有高药用价值且随时间增长而增值,但是由于各个年份的陈皮的形态类似,难以区分。因此本研究提出使用太赫兹技术结合深度学习方法对陈皮样品进行贮藏年份的鉴别。利用图像特征转换方法,包括Gramian角场(GAF)、Markov过渡场(MTF)和递归图(RP),将光谱数据成功转化为RGB三维图像数据,构建了ResNet模型,然后将ResNet模型与1D-CNN模型和CNN-LSTM模型进行对比。结果显示,ResNet模型表现最优,准确率达到了0.8035。总之,将太赫兹光谱数据转换为图像数据结合深度学习模型可以有效区分不同贮藏年份的陈皮,为陈皮的年份检测提供了一个有效的方法。

高校图书馆电子资源评价指标体系构建探究

进行高校图书馆电子资源评价指标体系构建探究,需了解国内外电子资源评价体系研究现状、设计电子资源评价指标体系的原则,在此基础上确定指标体系构建思路,完成前期的准备工作,在选择指标时,保证指标能全面反映电子资源的使用情况,如文献内容、学科匹配度、学科高水平院校采购情况、推荐情况等,如此才能确保电子资源评价指标体系适用于图书馆发展需求,对高校图书馆下一阶段的电子资源发展规划起到对应的指导作用,从而提供更好的电子资源服务。

动漫资源在提升小学生语文写作能力中的效用研究

“在色彩斑斓的动漫世界里,每一帧画面都是故事的缩影,每一句台词都蕴含着语言的魅力。”随着数字媒体的飞速发展,动漫已成为小学生课余生活中不可或缺的一部分。本文旨在探讨动漫资源如何作为辅助教学手段,在部编版小学语文教学中发挥其独特效用,特别是对学生语文写作能力的提升作用。通过理论分析与实证研究,本文揭示了动漫资源能够激发写作兴趣、丰富写作素材、强化语言表达及提升情感理解力等积极效应,为小学语文写作教学提供了新的思路与实践路径。

基于太赫兹时域光谱数据的柴胡鉴别多分类器比较

随着机器学习领域的发展,研究人员不断探索新的分类算法模型,使得可供选择的机器学习算法种类更加丰富。然而,许多研究仅使用有限的分类算法,这导致综合比较分类器性能变得困难。为此,本实验利用柴胡太赫兹(THz)时域光谱数据,使用多个评价指标,评估了支持向量机(SVM)、KNN、决策树(Decision Tree, DT)、随机森林(Random Forest, RF)、Logistic回归(LR)、多层感知(MLP)、伯努利朴素贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes, BNB)、AdaBoosting、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)、极端随机树(Extremely Random Forest, ERF)、极致梯度提升(eXtreme Gra-dient Boosting, XGB)和轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine, LGBM)等12种分类器的分类性能。结果表明,LR、MLP、SVM和KNN分类效果最好,其中,MLP的批次内投票准确率达100%,且召回率和F2得分都较为优异;此外,GBDT、AdaBoosting和LGBM等算法的柴胡鉴别准确度也普遍超过80%。本文为基于THz的柴胡鉴中的分类器选择提供了重要参考。

表贴式分数槽电机永磁气隙磁场矢量位半解析法

采用矢量位半解析法分析了分数槽电机的永磁气隙磁场和定位转矩。永磁体和气隙区域用解析法求解,槽形区域用差分法计算。两区域共有部分的磁场计算结果作为另一个场域的边界条件。真实反映气隙磁场的切向和径向磁密,由此可准确计算定子开槽后的定位转矩。实例计算与有限元计算较好地吻合,从而验证了该方法的正确性。

基于局部灰度特性分析的红外目标检测方法

通过分析由于红外目标的出现引起的红外图像局部区域在灰度均值、方差、三维图形上的变化,分别提出了三种不同的红外目标增强方法。在此基础上,通过搜索局部能量极大值点,确定目标的最大可能位置作为种子点,利用种子区域生长算法,实现目标和背景的分离,最终将目标从背景中提取出来。对大量海空背景下的点、斑点目标图像进行了实验,取得了较好的效果。

少样本条件下高光谱图像空-谱特征分析

在高光谱图像(HSI)分类中,由于标记样本的获取十分耗时耗力,少样本问题一直是该领域的重要研究问题之一.本文先对HSI进行多种空间特征提取,并将这些特征与谱特征融合,以形成多种空-谱特征.然后对多种空-谱特征及其融合进行了实验对比分析.在3个基准HSI数据集上的实验结果表明,在少样本条件下,空-谱特征融合下的HSI分类精度显著高于仅用谱特征的分类精度;多空-谱特征融合方法的分类精度显著优于单一空-谱特征方法的分类精度.

基于太赫兹及含Inception块残差网络的北柴胡鉴别

为更准确鉴别藏柴胡、锥叶柴胡和北柴胡,本文首先对柴胡样本进行太赫兹光谱测定,然后用含Inception块的残差网络对光谱数据进行识别.本文方法将Inception块中的卷积核收缩成一维,通过一维Inception块堆叠及残差连接来构建残差网络的主干部分.主干部分后面依次是全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)层、全连接(Full Connection,FC)层和Softmax层,其中,网络的主干部分用于对输入的太赫兹光谱数据进行多尺度特征提取,GAP层用于汇聚多尺度特征,FC层和Softmax层用于实现最后的分类.本文算法与9种传统模式识别算法进行了对比实验.结果表明,本文算法鉴别精度达88.99%,优于9种传统模式识别算法.本文算法为北柴胡的鉴别提供了新的解决方案.

基于最优分类数及遗传算法的灰度图像多阈值自动分割法

如何确定分类数是模式识别和图像分割中常要面对的难题。文献犤1犦提出了一种基于阴阳机制确定最优分类数的模式聚类方法。该文在文献犤1犦的基础上,导出了一个新的用于评价灰度图像多阈值分割的评价标准,并结合遗传算法,提出了一种用于灰度图像的多阈值自动分割方案。试验表明,该法具有较强的鲁棒性、适用性、非监督性。

小波与多小波变换在支持向量机人脸识别中的研究

以ORL人脸库为基础,采用不同的小波和多小波,对人脸图像进行不同层次的小波和多小波分解,提取低频分量作为特征向量,利用支持向量机(SVM)进行人脸识别,通过实验具体给出了在采用不同的小波和多小波对人脸图像进行不同层数的小波分解时,支持向量机的识别率,该文对实际应用具有良好的指导价值和参考价值.

基于混沌的数字信息置乱方法及应用

利用cat-混沌映射,对数字信息进行位置置乱;在此基础上,将混合光学双稳模型作为混沌源,以特定的初值作为秘钥,生成一组二进制混沌序列,与数字信息特定的二进制位进行异或运算,实现数字信息的加密。对加密信息进行逆运算,便能将信息还原。由于混沌序列对初值极为敏感,初值微小的改变都会产生完全不同的序列,从而保证了置乱过程的惟一性和不可破译性。可根据实际需要只对隐秘数据二进制的高位进行异或操作,在保证信息置乱效果的同时,提高算法的运行效率。该方法可直接应用于数字水印的生成、数据加密、解密及信息隐藏等。提出三种方案,对数字图像的置乱实验结果表明了算法的有效性。

一种CIELab颜色空间中的车牌定位方法

提出了在CIELab颜色空间中进行车牌定位的方法.首先将图像从RGB颜色空间转换到CIELab颜色空间;然后通过数学形态学增强和图像连通体分析提取出候选区域;最后通过分析候选区域的面积、宽高比及灰度阶跃次数提取出真实的车牌区域.大量的车牌定位实验表明:所提算法适用于不同尺寸的车牌图像,定位准确率较高.

基于小波变换和回归分析的人脸识别

利用小波变换对训练图像和待识别图像进行小波分解,提取低频分量,通过行扫描转化为列向量,作为特征向量;在此基础上,提出利用多元线性回归分析方法,利用最小二乘法获得训练特征与待识别特征之间的线性模型,经由残差分析确定待识别样本的类别．利用ORL人脸库,与支持向量机(SVM)分类器和K-最近邻分类器(KNN)进行了对比实验,实验结果表明本文算法识别精度跟SVM相当,优于KNN．

基于混沌的数字文本水印技术与应用

针对文本的特点提出了基于混沌序列的文本数字水印技术,并通过实验验证了该水印技术的实用性.该技术可应用于数字文本的版权保护.

高校图书馆学科化服务研究

从理论上阐述了图书馆学科化服务的发展动因,分析了学科化服务的现状并规划出学科化服务的内容与模式,介绍了学科馆员在学科化服务发展中所起到的作用。

基于物联网技术的智能图书馆建设

简要介绍了物联网的概念和关键技术,阐述基于物联网技术构建智能图书馆的设想,并分析了现阶段应用物联网技术存在的问题。

基于大数据环境的高校图书馆数字资源采选研究

在大数据环境下,针对当前高校图书馆如何利用有限的经费条件实现精准的数字资源采购,文章以华侨大学图书馆数字资源建设为例,从高校图书馆大数据的组成、数字资源采选的决策模式等方面进行比较分析,希望为高校图书馆数字资源订购工作提供参考依据。

快速图像调和稀疏分解模型及其应用

首先提出一种图像调和稀疏分解(HSID)模型,用于将一幅图像分解为调和分量和稀疏分量.然后提出基于增广拉格朗日交替方向法(ALADM)的HSID求解算法(HSID_ALADM),算法每次迭代的主要计算量为矩阵的快速傅氏变换,因此HSID_ALADM快速高效.将HSID_ALADM用于红外图像分解,所得的调和分量可视为图像背景,而其稀疏分量可视为图像中的目标分量,通过搜索稀疏分量中的局部能量极值,可检测出红外图像中的小目标.HSID_ALADM亦可直接用于图像补全与修复.实际的红外图像目标检测及图像补全与修复实验表明HSID_ALADM性能良好.

小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法

提出了一种小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法,利用图像经离散小波变换后细各细节子带系数均值近似为零的特点,根据细节子带系数的局部方差,自适应地修改图像小波分解后某些细节分量的局部均值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时,在不借助原图像的前提下,实现水印的盲检测。水印信息是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明,提出的算法对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。