基于电学参数的贺兰山东麓赤霞珠葡萄酒子产区判别

本研究以宁夏贺兰山东麓5个子产区(银川、青铜峡、红寺堡、石嘴山和农垦产区)自然发酵的赤霞珠干红葡萄酒为研究对象,测定其基本理化指标和电学特性,分析不同产区葡萄酒间电学特性的差异,筛选出区分不同产区葡萄酒的特征频率和有效电学参数,初步探索基于电学特性识别宁夏贺兰山东麓不同子产区葡萄酒的能力,以期为简捷快速有效识别产区葡萄酒提供新方法。结果表明,宁夏贺兰山东麓5个子产区的葡萄酒理化指标间存在显著性差异,农垦产区的葡萄酒可滴定酸含量最高,而还原糖含量最低;银川产区的葡萄酒挥发酸含量最低,石嘴山产区的葡萄酒酒精度最高。通过相关性分析、方差分析和多重比较,筛选出电压2 V下,区分不同产区葡萄酒的电学特性特征频率为0.1 kHz,有效电学参数为Z、L_(p)、X、C_(p)和Q。主成分分析和判别分析均显示,利用葡萄酒电学参数能够明显区分贺兰山东麓5个子产区,采用Fisher-判别分析建立的预测模型,其回代检测和交叉验证正确率均为100%。因此,利用葡萄酒电学特性识别产区具有可行性。

k-Bertrand判别法

正项级数的敛散性判别法中比较精细的有Raabe判别法、Gauss判别法和Bertrand判别法.在上述方法的基础上,给出了Raabe判别法、Gauss判别法和Bertrand判别法推广的统一形式,包括非极限形式、上、下极限形式以及极限形式,称之为k-Bertrand判别法.

基于深度卷积判别网络的人脸比对方法

针对实际应用中人脸比对面临着场景复杂性高、光照、遮挡等问题,为了提高人脸比对准确率,本文提出了一种基于深度卷积判别网络的人脸比对算法MTC-FaceNetSDM。建立了MTC-FaceNetSDM的深度卷积神经网络,在FaceNet网络前端中融合多任务级联卷积神经网络得到MTC-FaceNet网络,实现实际场景中的人脸检测提取目标人脸;利用深度卷积神经网络获取高维人脸深度特征,并将FaceNet网络的欧氏距离模块替换为所提出的相似度判别模块SDM,用于高维人脸特征向量比对;最终,利用自制的人脸数据集C-facev1,结合CASIA-WebFace人脸数据集对本文人脸比对算法进行训练,使用人脸数据集LFW和CASIA-FaceV5对训练后的模型进行性能评估。实验结果表明:本文所设计的MTC-FaceNetSDM的人脸比对准确率比MTC-FaceNet整体提高1.48%,对中国人脸比对准确率提高3.80%,可实现多人种的人脸比对,同时该算法具备良好的鲁棒性和泛化能力,达到优良的人脸比对效果,可实际应用于人脸验证系统。

基于氨基酸模式和判别分析的畜禽肉源性成分鉴别方法研究

为建立畜禽肉中动物源性成分快速有效的鉴别方法,对鸡肉、鸭肉、鹅肉、猪肉、牛肉、羊肉6种动物肉样绝干基础样品中16种氨基酸含量进行测定,建立各种动物样品的氨基酸简洁模式,并通过主成分分析和判别分析对不同样品16种氨基酸含量进行综合评价和分类。结果表明,6种动物样品均具有独特的氨基酸模式。通过主成分分析将16个氨基酸指标简化为3个主成分,其累积方差贡献率为90.575%。判别分析显示鸡肉、鸭肉、鹅肉、猪肉、牛肉、羊肉6种动物样品分别集中在不同的区域,彼此之间差异明显,很容易辨别。基于氨基酸模式和判别分析均可进行畜禽肉源性成分鉴别。

基于炎性细胞因子构建的Fisher判别函数对抑郁障碍诊断的辅助作用

背景目前,基于症状学的抑郁障碍诊断方式受临床医生经验的主观因素影响较大。寻找更加准确可靠的定量诊断方法是当前亟待解决的问题。目的探讨基于炎性细胞因子构建的Fisher判别函数在抑郁障碍诊断中的价值,为抑郁障碍的诊断提供参考。方法选取2020年4月—11月在河北省精神卫生中心住院治疗的、符合《精神障碍诊断与统计手册(第5版)》(DSM-5)抑郁障碍诊断标准的136例患者为研究组,同期招募与研究组年龄和性别相匹配的67例健康被试为对照组。使用酶联免疫吸附试验(ELISA)检测受试者血清炎性细胞因子水平。采用Fisher判别模型对研究组与对照组存在统计学差异的炎性细胞因子建立判别函数并进行验证。结果研究组促炎细胞因子白细胞介素1β(IL-1β)、白细胞介素6(IL-6)、干扰素γ(INF-γ)、肿瘤坏死因子α(TNF-α)水平均高于对照组,差异均有统计学意义(U=9.115、5.239、4.431、5.428,P均<0.01);研究组抗炎细胞因子白细胞介素4(IL-4)、白细胞介素10(IL-10)、白细胞介素13(IL-13)水平均低于对照组,差异均有统计学意义(U=7.398、7.331、7.614,P均<0.01)。Fisher判别函数回代性检验正确判别率为89.66%,交叉验证正确判别率为88.67%。结论本文构建的Fisher判别函数对抑郁障碍的诊断可能具有较好的辅助作用。

基于有机酸、氨基酸和香气物质的烤烟香型逐步判别分析

研究旨在实现对清甜香型、蜜甜香型、蜜甜焦香型、焦甜醇甜香型和焦甜焦香型5种烤烟香型的快速判定。选取5个省份51个C3F等级的烤烟样品,对烟叶中的有机酸、氨基酸、香气物质进行方差分析与判别分析,并建立Fishier判别函数。结果表明,清甜香型与蜜甜焦香型烤烟总氨基酸含量显著高于焦甜醇甜香型烤烟,总有机酸与香气物质含量在5个香型之间不存在显著差异,在部分高级脂肪酸、苯丙氨酸类降解产物、类胡萝卜素类降解产物和茄酮上存在差异;共有丁二酸、柠檬酸、二十酸、丝氨酸、6-甲基-5-庚烯-2-醇、愈创木酚、香叶基丙酮、巨豆三烯酮3和法尼基丙酮9个指标被纳入函数,建立的判别函数经自身验证法与交叉验证法回判,判对率分别为94.1%和86.3%。本研究建立的判别函数对5种烤烟香型具有较好的判别效果,准确率较高。

长江中游河岸形态特征及稳定性判别阈值

三峡工程运用后,长江中游河床持续冲刷,局部段崩岸现象频发,威胁中游河道防洪安全。本文基于实测数据,揭示了中游河岸形态特征参数的统计规律,并提出了河岸稳定性的判别阈值。结果表明:中游各河段内水下坡比的概率密度总体上符合对数正态分布,当外界因素(来水来沙条件变化或护岸工程实施)导致河岸稳定性降低或增强时,其实际的分布规律会偏离对数正态分布,且其偏离程度可作为判定河段整体稳定性的依据;河型变化对河岸坡比的概率密度分布规律没有明显影响,但对于相对深泓位置的影响相对较为明显;上荆江、下荆江、城汉与汉湖河段的水下坡比阈值分别为>0.22、>0.18、>0.20和>0.28,大于下层河岸土体的休止角对应的坡比(约0.16),表明只有河岸下层土体冲刷到一定程度后,崩岸现象才会发生,符合其动力学过程;各河段内深泓位置的阈值均为离河岸小于平滩河宽的距离的10%。此外,采用提出的稳定性判别阈值确定了2020年长江中游易发生崩岸的区域分布,与实际巡查结果符合较好。

球罐缺陷的衍射时差法超声检测分析及判别

对某中厚板球罐焊接接头进行衍射时差法超声检测(TOFD)中发现大量密集显示点状缺陷,排除焊接原因后,通过取样进行低倍检测、金相组织检验分析,确认TOFD图谱显示与母材中存在的条状MnS夹杂物,聚集态的含Nb、Ti的氮化物夹杂物有关,二者大量存在对接头焊接质量产生直接影响。通过调整扫查方式对缺陷位置进行确认,为TOFD检出缺陷的识别与判定提供借鉴。

基于叶片表型和矿质元素含量特征的油茶品种判别分析

以广泛栽培的‘长林’、‘湘林’、‘赣林’系列28个品种为对象,分析不同油茶品种的叶片表型和矿质元素含量特征,并探讨其在品种判别分析中的应用效果。结果表明,供试28个品种的叶片表型特征和矿质元素含量变异丰富,其中叶面积的变异系数最大(18.66%),形状系数、形状因子的变异系数最小(分别为1.68%、3.64%);油茶不同品种叶片中氮元素平均含量最高,其次为钙、钾和铝元素,镁、锰、硫和磷元素的含量相对较低,从变异系数来看,锰元素的变异系数最大(123.72%),磷、钾、钙、镁元素的变异系数居中(在13.34%~17.71%之间),而氮、硫和铝元素的变异系数最小(在6.77%~9.20%之间);油茶叶片表型特征和矿质元素含量在品种间均存在显著差异;以叶片表型和矿质元素含量指标为变量进行品种判别分析,实现了对供试28个品种的完全判别。本研究为油茶品种鉴别分析提供了思路和借鉴。

基于显微特征颜色量化评价判别栀子与焦栀子

目的:建立基于显微特征颜色量化评价的栀子与焦栀子判别方法。方法:采用显微成像技术和显微特征颜色提取软件测定栀子与焦栀子显微特征颜色,利用Kruska-WallisH秩和检验、Fisher判别分析法分析栀子与焦栀子显微特征颜色差异,建立判别函数。结果:栀子与焦栀子显微特征(内果皮石细胞、内果皮纤维、种皮石细胞)的亮度值(L^(*))、红绿色值(a^(*))、黄蓝色值(b^(*))和总色度值(E_(ab)^(*))均有显著差异(P<0.01)。以种皮石细胞颜色对二者进行判别,其判别函数为y=0.678×L^(*)+0.384×a^(*)-0.576×b^(*)-9.322,y>0为栀子,y<0为焦栀子。结论:通过显微特征颜色量化评价,实现了栀子与焦栀子的有效判别,为栀子生、制饮片的判别和质量评价提供了新方法。

联合判别性外观和运动线索的行人多目标跟踪

在多目标跟踪任务中,外界噪声的干扰会导致传统方法的系统建模不可靠,从而降低目标位置预测的准确性;而密集人群引起的拥挤和遮挡问题则会严重影响目标外观的可靠性,导致错误的身份关联.为了解决这些问题,本文提出一种多目标跟踪算法Ecsort.该算法在传统运动预测的基础上,引入噪声补偿模块,降低噪声干扰引起的误差,提高位置预测的准确性.其次,引入特征相似度匹配模块,通过学习目标的判别性外观特征,并结合运动线索和判别性外观特征的优势,从而实现精确的身份关联.通过在多目标跟踪基准数据集上进行的大量实验结果表明,与基线模型相比,该方法在MOT17测试集上的IDF1 (ID F1 score)、HOTA (higher order tracking accuracy)、AssA(association accuracy)、DetA (detection accuracy)分别提高了1.1%、0.5%、0.6%、0.3%,在MOT20测试集上的IDF1、HOTA、AssA、DetA分别提高了2.3%、1.9%、3.4%、0.2%.

高速铁路三维控制网粗差实时判别方法研究

高速铁路三维控制网外业观测易受不利环境因素影响,难免存在测量粗差,为了尽早识别测量粗差,提高外业数据质量及后续平差结果的精度,需进行三维控制网粗差实时判别方法的研究。根据三维控制网网形及其特点,详细分析三维控制网闭合环的类型,采用三维控制网(Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类)22种闭合环进行闭合差计算;同时,基于协方差传播定律构建闭合环校核边中误差的数学模型,以2倍闭合环相对中误差为限差,判别三维控制网外业数据质量。研究表明,三维控制网网形具有较强的规律性和对称性,在完成归整后,可使用1/7000,1/13000和1/23000为对应闭合环的极限误差进行粗差判别。研究结果表明,在三维控制网外业数据观测过程中,采用该方法能够实时判别并发现测量粗差,有利于以最小代价进行现场补测,从而提高三维控制网数据可靠性和数据质量。

半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取

为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相似度;为了充分利用大量无标签样本提高算法性能,采用模糊C均值聚类算法对样本进行聚类分析得到伪标签;然后通过增加规范化项到局部力导引算法(FDA)的类内散度矩阵和类间散度矩阵中,以此保持无标签样本的聚类结构一致性;最后通过局部FDA算法来保持有标签样本类间散度最大化和类内散度最小化并求解最佳投影向量。S4LFDA算法既保持了数据集在光谱域的可分性,又保持了像元在空间区域内的近邻关系,合理利用有标签样本及无标签样本,提高了算法的分类性能。在Pavia University和Indian Pines数据集上进行实验,总体分类精度达到95.60%和94.38%。与其他维数约简算法相比,该算法有效提高了地物分类性能。

不同液化判别方法在下辽河地区的对比分析

结合海城地震液化资料,选取四种具有代表性的液化判别方法,通过判别结果与地震液化资料的对比分析,得出各种判别方法的优劣。四种方法可归纳为利用规范和室内实验两大类。结果表明:规范方法,判定结果的准确率为42.8%;调整的规范方法,准确率为88%;室内实验的输入正弦波方法,准确率为88%;室内实验的地震波法,准确率为77%。规范方法优点方便快捷,缺点是利用规范提供参数准确率有限;室内实验方法优点是物理原理清楚,缺点是需要进行土层地震反应计算。由此说明,利用规范方法,并适当调整参数,可以有效提高液化判定准确率。

蒙陕接壤区煤层顶板涌水水源智能判别方法

蒙陕接壤区煤炭高强度开采诱发的煤层顶板水害问题日益凸显,高效智能地判别煤层顶板涌水水源是顶板水害防治的关键。以蒙陕接壤区3个典型矿井为研究对象,将无机指标K^(+)+Na^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、Cl^(-)、SO_(4)^(2-)、HCO_(3)^(-)、TDS和有机指标UV_(254)、TOC、溶解性有机质(DOM)的荧光光谱作为判别指标,利用主成分分析法(PCA)对80组地下水水样数据进行主成分提取,提出一种人工鱼群算法(AFSA)改进随机森林(RF)的PCA-AFSA-RF顶板涌水水源智能判别方法。首先,建立PCA-RF判别模型,其准确率(A_(c))、精确率(P_(r))、召回率(R_(c))和F-measure指数(f_(1))分别达到了83.00%、83.17%、80.42%和79.57%;其次,通过AFSA对PCA-RF判别模型中决策树数目、树深和内部节点分裂所需的最小样本数进行寻优,在AFSA中引入遗传机制以避免陷入局部最优,建立基于PCA-AFSA-RF的煤层顶板涌水水源智能判别模型,该模型A_(c)、P_(r)、R_(c)、f_(1)分别达到92.18%、91.11%、87.58%和88.82%,较PCA-RF分别提高9.18%、7.94%、7.16%和9.25%,回代准确率达到97.50%;最后,利用该模型对12个矿井水水样进行判别,结果与现场实际相一致,表明AFSA改进后的PCA-RF模型具有更好的准确性和泛化能力。研究结果可为煤层顶板涌水水源的准确判别提供新方法。

基于时空结合的道路交通事故的黑点判别方法

为精准识别道路交通事故黑点,辅助交通事故的防控,提出了一种基于时空结合的交通事故黑点判别方法。以时空重叠率,来衡量道路危险程度;用双曲正切函数拟合时空重叠率的累积频率;将拟合函数最小曲率半径对应的点,规定为临界值;以大于临界值的时空复合点,来判别为事故黑点;对成南(成都—南充)高速第二辖区交警大队收集的交通事故数据,进行实例研究。利用本时空结合的判别方法,从64例有效案例中,共判别出13个事故黑点。结果表明:事故频率法、累积频率曲线法、核密度分析法、时空重叠率法的碰撞预测准确率指标(CPAI)值分别为2.29、2.03、2.03、2.29,这意味着:时空重叠率法具有良好的判别准确性。时空重叠率法同时结合空间和时间维度,增加了黑点判别的可靠性。

基于概率球面判别分析的说话人识别信道补偿算法

在说话人识别任务中,概率线性判别分析(PLDA)模型是目前常用的分类后端,但由于高斯PLDA模型分布假设不能准确拟合真实说话人特征分布,导致基于高斯分布假设长度归一化的信道补偿方法会破坏说话人特征类内分布的独立性,使得高斯PLDA不能充分利用上游任务提取特征所包含的说话人信息,从而影响识别结果。针对这一问题,提出基于概率球面判别分析的信道补偿算法(CC-PSDA),通过引入冯·米塞斯-费希尔(VMF)分布假设的概率球面判别分析模型(PSDA)和特征变换方法代替高斯分布假设的概率线性判别分析方法,以避免信道补偿对说话人特征类内分布独立性的影响。首先,为了使说话人特征符合VMF分布先验假设拟合后端分类模型,在特征级利用非线性转换对说话人特征进行分布变换。之后,利用基于VMF分布假设的PLDA模型不会破坏说话人特征的类内分布结构的特点,将变换后的说话人特征定义到特定维度的超球面,最大化特征类间距离。所提算法通过期望最大化(EM)算法进行求解,最终完成分类任务。实验结果表明,改进算法在三个测试集上的识别等错误率相较于对比模型PSDA、高斯PLDA均最低。由此可见,所提模型可以有效区分说话人特征,提高识别性能。

促进经济发展之论企业破产待履行合同判别

企业破产中待履行合同判别是一个重要而复杂的课题。从理论上讲,它涉及如合同的成立、变更、解除、权利义务的转让、债权的消灭、债务人的保护、债权人的平等、破产程序的效力等多方面。实践中它又关系到企业破产中涉及大量待履行合同的合理的选择处置,如是否继续履行或是解除、如何分配风险、如何保障当事人的合法权益等。因此,本文在对待履行合同的概念内涵以及分类划分等方面内容讨论的基础上,重点研究如何依照对企业破产中待履行合同进行识别界定,并提出一个具有操作性的界别流程以供参考。

人工养殖斑鰶不同月龄表型性状的主成分与判别分析

为研究斑鰶不同月龄表型性状的生长规律和特征,及最佳生长季节各性状与月龄的关系。采用主成分和判别分析的方法对2、4、6和8月龄斑鰶的全长、体长、头长、躯干长、尾柄长、眼径、体高、尾柄高、体宽、眼间距和体重等11个性状进行分析。结果显示,斑鰶不同月龄各性状指标间呈现不同程度的正相关,各月龄的体重与全长、体长、体高和体宽的相关系数均较大,眼径和眼间距2个性状与其他性状之间的相关系数均较小,8月龄各性状对体重的相关系数均小于2、4和6月龄。斑鰶不同月龄性状的主成分有所不同,各月龄第一主成分均以增重、增长的生长发育特性为主;第二主成分为2月龄指向体宽的发育情况,4、6和8月龄指向眼径发育情况;第三主成分为2和4月龄反映头部发育情况,6月龄反映眼径发育情况,8月龄反映体宽的发育情况。通过逐步判别分析法,剔除掉3个性状指标,建立各月龄的判别函数式,总的判别准确率为99.3%,2、4和8月龄的判别准确率达到100%。斑鰶2~8月龄的体长与体重的关系为W=0.017L^(2.929)(R^(2)=0.981)。研究表明,全长、体长、体高和体宽是影响斑鰶生长发育最重要的表型性状指标,建立了不同生长阶段的判别函数式,生长方式为等速生长(2~8月龄)。本研究为斑鰶的选择育种工作提供理论依据和建议测量指标。

基于间隙接受理论的环形交叉口机非冲突判别

为了对环形交叉口出口道的机非冲突进行准确判定,利用视频轨迹追踪软件Tracker,提取出口道机动车与过街电动自行车的冲突交通流轨迹数据,选取减速度判别法作为交通冲突发生的判定标准,利用间隙接受理论中的Raff法确定减速度的临界值,并对南京市鼓楼广场环形交叉口的冲突进行机非冲突判别,得到判别结果。