基于鉴别性粒度自适应设定和衰退掩码的智能电表可视故障分类方法

实现智能电表可视故障的精准检测,对电网计量现场的高效运维至关重要。不同故障电表的布局结构高度相似,其特征呈现类间方差小的特点,细粒度图像分类方法是此条件下挖掘鉴别性特征的有效手段。在目前主流研究中,混淆拼图机制引导模型学习固定粒度的特征,但容易导致拼图块内的特征冗余或不完整。掩码机制通过恒定遮挡非鉴别性特征区域来突出鉴别性特征,但忽视了该区域中有助于分类的信息。该文提出了一种基于鉴别性粒度自适应设定和衰退掩码的智能电表可视故障分类方法。首先,对训练图像构建注意力图,以呈现目标特征的重要性分布,将图中重要特征的轮廓尺寸转换为等效粒度值并进行聚类挖掘,获得反映目标特征尺寸特点的鉴别性粒度值,据此自适应设定拼图的划分粒度,有效保留拼图块内语义特征完整性的同时减少冗余信息;在此基础上,根据目标特征重要性分布挖掘非鉴别性特征区域,并对其施加掩码,在迭代训练中衰减掩码概率,逐步降低对该区域的遮挡程度,引导模型学习此区域中有助于分类的特征信息;最后结合渐进式多粒度特征引导学习框架,融合不同粒度的特征信息以完成分类。在多个权威公开的细粒度图像分类数据集和智能电表可视故障数据集开展大量实验,与10种典型细粒度图像分类方法对比,验证了所提方法在准确率等指标上的先进性。

椎孔外颈神经卡压综合征的鉴别性诊治

目的研究椎孔外颈神经卡压综合征的机制及其与颈椎病的鉴别方法。方法对椎孔外颈神经卡压综合征和后期经手术证实的颈椎病患者各20例,先联合应用肌肉松弛药物、扩血管药物、神经营养药物和COX-2抑制剂(塞来昔布)进行诊断性治疗,对于无明显效果的病例进行诊断性局部封闭,随访1年以上,观察临床疗效。结果15例椎孔外颈神经卡压综合征患者经诊断性治疗后获痊愈,5例经治疗后短期内症状缓解,复发后给予诊断性局部封闭,随访至今未见复发。20例后期经手术证实为颈椎病患者,对诊断性治疗,近期虽有一定疗效,但不理想,后期均采用手术治疗。结论椎孔外颈神经卡压综合征是以前、中及小斜角肌为主的颈前肌群和颈后肌群的腱性交叉纤维压迫颈丛、臂丛及颈神经后支所致,采用减轻软组织对椎孔外颈神经卡压的诊断性治疗,有助于同颈椎病相鉴别。

一种时间序列鉴别性特征字典构建算法

时间序列数据广泛产生于科技和经济的多个领域.基于符号傅里叶近似(symbolic Fourier approximation)和滑动窗口的定长单词抽取算法是目前时间序列特征字典构建过程中最有效的特征生成算法之一,但是该算法在特征生成过程中不能根据不同滑动窗口长度动态地选择保留的最优傅里叶值的个数,而且特征字典构建过程中缺少从生成的海量特征中对鉴别性特征进行有效选择的算法.为此,提出一种鉴别性特征字典构建算法.首先,提出一种针对不同长度滑动窗口学习最优单词长度的基于Fourier近似的可变长度单词抽取方法;其次,构建了一种新的特征鉴别性评价指标,并依据其动态阈值对生成的特征进行选择.实验结果表明,基于构建的特征字典的逻辑回归模型不仅分类精度高,而且可以有效发现预测过程中的鉴别性特征.

基于鉴别性与稳定性的自适应融合目标跟踪

提出了一种基于鉴别性与稳定性的自适应融合目标跟踪算法。在跟踪中,鉴别性度量目标与背景的区分程度,稳定性衡量跟踪框中心与目标实际中心之间的偏移程度。首先,对鉴别性与稳定性分开考虑,分别建模;而后将其引入自适应融合框架中,由此得到目标函数;最后优化目标函数得到自适应融合的权重。不同视频上的对比实验验证了该算法具有更高的跟踪准确性及稳定性。

鉴别性最大后验概率声学模型自适应

为了更加准确地估计最小音素错误最大后验概率(MPE-MAP)自适应算法中的先验分布中心,使自适应后的声学模型参数更为准确,从而提高系统的识别性能,分别采用最大互信息最大后验概率(MMI-MAP)自适应和基于最大互信息准则与最大似然准则相结合的H-criterion最大后验概率(H-MAP)自适应估计先验分布中心,提出了基于最大互信息最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE-MMI-MAP)和基于H-criterion最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE-H-MAP)算法。任务自适应实验结果表明,MPE-MMI-MAP和MPE-H-MAP算法的自适应性能均优于MPE-MAP、MMI-MAP和最大后验概率(MAP)自适应方法,分别比MPE-MAP相对提高3.4%和2.7%。

基于语支鉴别性的音素相关语种识别方法

提出一种音素相关特征,并将语言学中语支的思想引入语种识别。结合音素相关特征和因子分析方法,提出音素层语支变化量(PLBV)方法。通过对音素后验概率进行降维和均值方差规整,得到音素相关特征。使用因子分析技术将各语支变化量空间的低维变化量因子进行拼接得到音素层语支变化量因子,然后在语支内部和语支间分别对语支变化量因子进行支持向量机(SVM)建模。实验基于俄语音子识别器,在美国国家标准技术署(NIST)2011年语种识别评测(LRE)30s数据集上的实验表明,提出的方法与传统的ivector系统相比,在EER、minDCF和NIST2011年LRE评价指标上相对提升29.9%-54.6%。

鉴别性特征学习模型实现跨摄像头下行人即时对齐

为解决由于采用延后的关联算法而造成目标错误匹配和子序列漏匹配的问题,提出一种使用鉴别性特征学习模型实现跨摄像头下行人即时对齐的方法.首先基于孪生网络模型整合行人分类和行人身份鉴别模型,仅通过目标行人的单帧信息就可习得具有良好鉴别性的行人外观特征,完成行人相似性值计算;其次提出跨摄像头行人即时对齐模型,根据行人外观、时序和空间3个方面的关联适配度实时建立最小费用流图并求解.实验结果表明,在行人重识别数据集Market-1501和CUHK03上,行人分类和身份鉴别模型的融合能显著提升特征提取的有效性且泛化能力良好,性能全面优于Gate-SCNN与S-LSTM方法;进一步地,在非重叠区域的跨摄像头行人跟踪的基准数据集NLPR_MCT上,该方法的行人即时关联精度比2014年ECCV跨摄像头行人跟踪冠军的延后关联算法高出了3.3%,仅次于当前最高精度算法6.6%,应用于跨摄像头跟踪时,跟踪精度亦超过当前的大部分算法.

基于形状先验和在线鉴别性分析的道路检测

基于视觉道路检测是无人车视觉导航和高级驾驶员辅助系统的关键技术,本文提出了一种基于道路形状先验和在线鉴别性分析的道路检测方法.该方法利用已标记道路图像样本,训练得到道路形状字典,进而使用稀疏表示方法识别道路形状类型;通过道路形状的识别,获得准确的道路形状先验信息,从而得到非路区域和道路区域在颜色空间上的分布;基于这两类分布,进一步引入鉴别性在线选择方法寻找最大鉴别颜色通道图像,该通道图像能易于分割出道路区域,从而实现了一种基于鉴别性分析的道路检测方法.在标准库和自建库上的实验表明本文方法能有效提高道路检测的准确性和鲁棒性.

苗族高中英语教师鉴别性胜任力建构研究

本文以两位苗族高中英语教师为研究对象,通过质性方式来探析其鉴别性胜任力的构建方式和影响因素。采用主题分析法来进行质性分析,结果表明优秀苗族高中教师通过反思教学、探索创新、合作交流、自我发展来构建其鉴别性胜任力。影响其鉴别性胜任力建构的因素主要为国家政策、学校环境、自我对工作环境的积极回应和自我发展意识。

“鉴别性显著特征方音对照法”在《中原音韵》研究中另辟蹊径

本文所分析的“鉴别性显著特征方音对照法”与黎新第先生（2000）《20世纪〈中原音韵〉音系研究进程与方法回顾》中所提到的“方言参证法”在利用方音来求证古音这一点上是一致的。在对该术语的界定上本提法较之黎氏略显周全，更能体现出此法的真正含义。运用此法借助方音来讨论韵书的基础方音、语音特征的演变规律等问题，大有可倡之处，刘淑学先生对《中原音韵》基础方音的论断正可见此法的功用。

用牙髓鉴别性别的研究——根据石蜡标本的QM荧光染色观察Y-染色体

牙髓组织与人体其它脏器相比非常小,为有效地利用这一组织,可制作石蜡切片标本进行QM染色观察Y染色体,再将同一标本经HE染色,进行组织形态学观察。男性牙髓中Y染色体的出现率为19.1～60.0%,平均为42.2%。女性牙髓类Y染色体颗粒的出现率为0～2.3%。

对急腹症患者实施鉴别性诊断的临床诊断价值探究

探究对急腹症患者实施鉴别性诊断的临床诊断价值。方法:将我院2019年8月~2020年8月的外科患者资料库中选取64例急腹症患者按照单双号分组法将其分为参考组与研讨组,两组患者均实施常规临床诊断思路,研讨组同时对患者实施鉴别性诊断,比较两组患者的诊断准确率以及临床疗效。结果:研讨组的诊断准确率明显高于参考组(P<0.05);研讨组的治疗总有效率明显高于参考组(P<0.05)。结论:对外科急腹症患者采用鉴别性诊断的临床价值显著,可明显提高其诊断准确性,为临床治疗提供可靠依据及最佳治疗时机,进而提高临床疗效。

复合药物鉴别性学习

本文综述了药物鉴别性刺激与外感受的、感觉性刺激相互作用的情况。近期揭示覆盖、阻断和条件性鉴别等现象的研究可适用于包括外感受的暗示和药物鉴别性刺激的药物鉴别性学习实验。在一个逆转学习实验中,环境的不同变化,影响着逆转学习速度和随后的泛化试验结果。

基于鉴别性i-vector局部距离保持映射的说话人识别

为了进一步提高i-vector说话人识别系统的性能,该文提出了一种鉴别性i-vector局部距离保持映射(discriminant i-vector local distance preserving projection,DIVLDPP)的流形学习算法。该算法以i-vector间的Euclid距离作为度量准则,并以最小化同类点间距离同时最大化异类近邻点间距离的鉴别性准则作为优化目标函数,利用求解广义特征值的方法,得到最终的投影映射矩阵。在美国国家标准技术局2008年说话人识别核心数据集上的实验结果表明:该算法可以明显提高目前i-vector说话人识别系统的性能。

资本市场会计信息质量可鉴别性的理论分析

会计信息质量的优劣具有重要的经济后果，不少学者对鉴别会计信息质量优劣的标准和方法进行了卓有成效的探索，但对于会计信息质量可鉴别性的理论分析却显得不足。本文从会计信息生成的规律、会计信息质量的效用标准和制度保障三个方面分析会计信息质量的可鉴别性。

基于鉴别性向量空间模型的语种识别

传统语种识别中训练数据库的规模庞大,对于语种分类有鉴别性的信息大量重叠,且训练数据的不同信道条件、不同来源都会对训练和测试有一定干扰。针对这些问题,提出一种鉴别性向量空间模型(D-VSMs)建模方法。D-VSMs能够自动过滤训练集中信息重叠的数据,使得每一个支持向量机的训练数据都有针对性,从而用较少的训练数据能取得较好的分类效果。在美国国家标准技术局(NIST)2009年语种识别测试中,D-VSMs只用了原训练数据的25%,计算量是传统并行音素识别器后接向量空间模型(PPRVSM)的10%,等错误率在30s、10s和3s的测试条件下分别比传统PPRVSM下降了12.75%、15.89%以及7.33%。

药学类《有机化学》设计性鉴别实验的教学探索

针对药学类的专业特点,以有机化合物的鉴别为切入点,从教学模式、组织模式、实验设计、实验方法、考核评价等方面进行改革,探讨在有机化学课程中开设有机化合物的设计性鉴别实验的必要性及实施方法。

欧利坨子—黄沙坨地区沙三段火山岩录井、测井岩性鉴别方法

辽河坳陷欧利坨子-黄沙坨地区沙三段火山岩岩性比较混杂,难以鉴别。由于火山岩是该地区主要的油气储集层,因此火山岩的岩性鉴别工作尤为重要。为提高录井技术人员对该地区火山岩的岩性鉴别能力,从区域地质资料分析入手。在录井、测井鉴别岩性两个不同的层面进行研究,总结欧利坨子-黄沙坨地区火山岩录井特征．制定该地区块火山岩测井岩性识别标准,形成了现场录井判别与测井曲线响应特征确定火山岩岩性的方法。其实际应用效果表明,不仅可卡准粗面岩储集层界面,降低钻井工程作业风险,保护油气层,而且使完井后录井综合图火山岩岩性得以精细归位,为油田后续勘探开发研究提供了可靠的依据。