光谱预处理小波基函数的选择对结合FIBS技术和机器学习的铝合金识别精确度影响研究

随着经济不断发展,工业建筑领域产生了大量的废弃铝合金材料,对废弃铝合金材料分类回收可以提升废弃资源的利用效率,缓解能源紧张。选取了工业领域常用的五种型号的铝合金,开展了等离子体丝诱导击穿光谱(FIBS)光谱预处理小波变换基函数对铝合金分类识别精度的影响的研究。分别采用bior2.2、bior2.4和bior2.6正交小波基函数对铝合金的FIBS光谱进行预处理,结合线性判别分析(LDA)、网格搜索优化的支持向量机(GSSVM)和反向传播神经网络(BPNN)实现了铝合金型号的快速分类识别。结果表明bior2.2、bior2.4和bior2.6正交小波基函数结合LDA-GSSVM实现铝合金型号的平均识别准确率为90%、100%和76.67%,结合LDA-BPNN实现铝合金型号的平均识别准确率为96.67%、100%和90%,因此选择合适的正交小波基函数对FIBS光谱预处理,对于提高铝合金型号识别准确率有较大作用。

基于车前脸HOG特征的车型识别方法研究与实现

针对道路视频监控中车型识别的问题,为准确定位车前脸,提出了一种基于车前脸梯度方向直方图的识别算法。用形态学粗定位和投影细定位算法提取视频中车前脸区域,准确定位车前脸,能提高全局特征算法的识别效果。将车前脸图像的梯度方向直方图特征作为识别初始特征,采用线性判别分析算法进行特征提取,降低特征维数,提高识别速度。基于集成学习的思想,对车前脸进行网格分割,各子区域训练得到的分类器生成集成分类器,提高车型识别率。建立了15种车系80种车型的车前脸图像库进行实验,实验结果表明,上述方法的车型正确识别率为93.5%。

新闻舆论对刑事司法的影响

新闻舆论和刑事司法的价值追求都是"实现社会正义"。随着"依法治国,建设社会主义法治国家"成为我国宪法确立的治国方略,新闻舆论对刑事司法的影响就成为社会各界热议的话题。通过网络爬虫(web crawler)分别对近几年社会影响较大的李昌奎案、许霆案、东方创投案、青岛聂磊案相对应的贴吧数据进行梳理,可统计得到各个案件的网络舆论数据,进而通过方差分析和建立线形回归模型,进行实证分析,结果发现新闻舆论监督在案件审判的各个阶段产生的影响是存在显著性差异的。李昌奎案在舆论的压力之下,司法判决发生的波动相对其他案件来说比较大,舆论切切实实对该案的判决起到比较大的影响。在许霆案中,二审判决由死刑改判为五年有期徒刑,舆论在这一过程中也起到了推波助澜的作用。舆论的态度在东方创投案和聂磊案的不同阶段变化较大,司法判决并没有因此而发生改变。应积极寻求新闻舆论监督与刑事审判独立相统一的制度价值,保证审判机关在新闻舆论监督下独立审判,新闻舆论在法律规制下有序报道。

基于质谱与化学计量学的浓香型白酒等级鉴别

不同等级白酒的鉴别对控制白酒质量和保护消费者权益有重要意义,运用顶空固相微萃取质谱(HS-SPME-MS)技术获取3个不同等级的120个洋河大曲酒样质荷比m/z 55～191范围内的离子丰度值数据,结合偏最小二乘-判别分析和逐步线性判别分析法筛选出14个重要特征离子,且交叉验证的预测准确率达100%;然后将筛选出的14个特征离子作网络输入层,酒样的不同等级做网络输出层,构建神经网络等级鉴别模型,其在±0.3的误差范围内,预测准确率达100%,实现了白酒等级的数字化鉴别。