简介：1.核磁共振驰豫时间（T1,T2）当氢原子核被置于固定的强磁场中时,会分成顺磁场和逆磁场两种方向排列,而形成两种能级状态。这时若用无线电波来照射这些氢原子核,各氢原子核会因周围环境的差异而吸收不同频率的无线电波的能量从低能级向高能级跃迁,这种现象称核磁共振（NMR）。使氢原子核发生核磁共振的条件是:ω=26753H0式中H0表示氢原子核周围磁场的强度,ω表示使该氢原子核产生共振跃迁的无线电波的频率,比例常数26753,是氢原子核的旋磁

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：目的评估血清标本在运行自动生化分析仪器中放置时间对血清总蛋白（TP）、白蛋白（ALB）检测结果的影响。方法按放置时间2、4、6、8h，分4组，每组20份标本；对照管只测TP和ALB。结果血清标本在运行仪器中放置2、4h，TP和ALB与对照管比较无显著性变化；放置6、8h后，TP和ALB与对照管比较显著升高。结论标本在运行的分析仪器中的放置时间，属于分析前的影响因素必须引起观注，并提出相应的对策。

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：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

简介：为提高反窃电效率,在用电信息采集系统的基础上提出一种窃电行为分析方法.即针对高供低计计量方式,建立窃电行为分析模型,并通过软件仿真验证模型的正确性.在此基础上,对各种窃电行为反映的负荷数据特征进行归纳总结,提出将实际窃电案例中可能遇到的窃电行为分成七类.通过负荷数据远程判断具体窃电行为类型,为现场稽查人员提供技术指导,从而提高窃电查证效率.

简介：针对推荐系统的准确性提出了一种优化算法，该算法首先利用用户的特征进行聚类，然后在聚类之后的各个聚簇中运用混合协同过滤框架为每个聚簇训练一个模型；同时在运用混合协同过滤时，针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似度方面进行了改进.实验表明，提出的优化算法显著提高了预测的准确性，从而提高了推荐结果的质量.

简介：提出一种步态能量图（GaitEnergyImage,GEI）的Gabor小波特征与协同表示的步态识别算法.首先通过运动目标检测,二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,然后进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图.该算法将步态能量图的Gabor特征作为特征矢量,采用协同表示的方法进行步态识别.在实验阶段,通过在中科院自动化研究所CASIA步态数据库的DatasetB上进行测试,证明上述算法具有运行速度快的优点,并且对于跨视角步态识别具有一定的鲁棒性.

简介：在数据驱动的集中式空调系统故障诊断过程中，特征选择是一个必要的预处理．选取重要的特征作为分类依据，无论是从经济的角度还是对故障的有效判断上，都具有非常重要的意义．现采用不同的特征选择方法对一组冷水机组故障数据进行特征选取，并利用支持向量机完成分类，最后通过对比分析获取冷水机组故障诊断中最重要的特征子集．

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：针对微生物快速检测的需求,基于生长时间光谱法设计了大肠菌群快速检测仪器.根据大肠菌群指数生长期与大肠菌群浓度的关系来计算大肠菌群初始浓度;采用分光光度法对大肠菌群的指数生长时间进行检测;通过实验确定了625nm作为分光光度检测波长;设计了基于双积分球的仪器光路结构,提高了仪器对透过率的测量稳定性,采用样品从实验开始时的初始透过率降低至初始透过率的70%时所需时间作为生长时间,显著降低了检测所需时间,对大肠菌群100cfu/mL的检测,只需要276min.建立了大肠菌群的生长时间与大肠菌群初始浓度的数学模型.设计实验评价了本方案平行样标准偏差小于12.61%;与滤膜法进行比对,相关系数0.979.

简介：针对两连杆三自由度机械臂的电机故障和碰撞故障的分类，将残余动量信号时域中的均值、方差、相关系数与频域中的小波包能量谱组合成高维特征向量；搭建ADAMS机械臂虚拟样机，分析故障引起的残余动量特征值变化情况；虚拟样机与Matlab/Simulink进行联合仿真和支持向量机故障分类器训练，测试表明采用时频特征向量得到的故障分类准确率为98%；在工业机械臂上开展了碰撞故障实验，得到的故障分类结果表明,基于残余动量时频特征和支持向量机分类器的故障检测算法能有效检测出碰撞故障.

简介：肌音可用于跟踪局部肌肉疲劳引起的肌肉收缩性能的变化，之前相关的文献主要研究的是静力性运动疲劳的肌音特征.现在我们对动力性运动疲劳产生的肌音信号变化特征进行分析，提取腓肠肌坐姿负重提踵至疲劳所产生的肌音信号并进行分析，得到了肌音信号中值频率的变化规律.计算显示随着时间的延长和疲劳的加深，肌音信号的中值频率呈现增大的趋势，与静力性运动疲劳所得的结论有所不同.实验结果显示，肌音信号的特征受运动类型影响较大，静力性运动所得出的结论不能适用于动力性运动.

简介：本文报道了产于福建省南日岛的红毛菜(Bengia)的主要营养成分,发现此处采集的新鲜红毛菜脂肪中含有大量高度不饱和脂肪酸EPA(Eicosapentaenoicacid二十碳五烯酸),经测定每100克干重的红毛菜中含有,137mgEPA,在红毛菜脂肪酸组成中EPA含量占40%以上。每100克干的红毛菜中EPA含量比产于日本宫城县女川町的红藻(Fudaraku,Pachymeniopsislanceolata)的EPA含量高90mg,是目前报道的EPA含量最高的天然水产品之一,是EPA含量最高的藻类生物。

简介：本研究建立了一种基于固相萃取和气相色谱氢火焰检测技术（GC—FID）分析检测水样中微量2-甲基异茨醇和土臭素的方法。所建立的方法具有简单、可靠、灵敏等优点。方法的检测限分别为5ng/L（2-甲基异茨）和2ng／L（土臭素），5次测定的相对标准偏差／小于5％，回收率大于90％。利用所建立的方法，我们详细研究了福建闽江下游水样中2-甲基异茨醇和土臭素的浓度变化特征。

简介：本文研究了差向异构体熊去氧胆酸和鹅去氧胆酸的~1H-NMR谱学特征。利用其特征谱峰鉴别熊胆粉中的熊去氧胆酸和鹅去氧胆酸并测定其相对含量。