简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：在圈图上研究了两类组合优化问题．第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大，得到了线性时间算法；第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大，得到了求解该问题的多项式时间算法．

简介：建立了固相微萃取（SPME）-气相色谱-串联质谱（GC—MS／MS）同时测定牛奶中16种有机氯类农药残留的方法。对萃取模式、纤维涂层、萃取温度等实验条件进行了优化。用HP-5MS弹性石英毛细管柱经柱程序升温技术分离，并用质谱检测器检测，外标法计算含量。待测农药的标准加入回收率在80％～110％之间，方法的相对标准偏差（RSD）≤9．6％，各农药组分的检出限为0．003μg／kg-0．15μg／kg。所测样品不含几种有机氯农药残留。本法简便、干扰小、检测效果好，可用于牛奶中有机氯类农药残留的检测。

简介：本文阐述了用超声波短时作用来处理水样,从而找到更科学地计数水体中微囊藻细胞数的方法。并通过实验进一步研究了超声波频率和作用时间对处理效果的影响。

简介：空间调制是一种高数据速率、低复杂度的多输入多输出无线传输技术,因其发射天线被信息序列随机激活,若被激活的信道状态不佳将导致系统误码性能下降.于是,提出一种结合天线选择和索引组合映射调制的传输方案.该方案将传统空间调制的激活天线索引比特和星座符号索引比特组合映射为一个新的调制符号,结合天线选择算法确定最佳发射天线子集,将新的调制符号通过最佳信道进行传输.在算法实现过程中采用了奇异值分解和硬限制检测等方法降低计算复杂度.实验分别仿真了两种天线选择算法下的系统性能.结果表明,提出的方案比传统的空间调制系统具有更好的误比特率特性.

简介：国际合作论文是国际间开展合作的主要产出之一,对合作论文进行分析是开展机构间国际合作研究的主要途径.基于SCI国际合作论文数据,应用文献计量分析等方法,从中国计量科学研究院国际科研合作规模、与国内外机构联合开展国际科研合作的现状、合作成果的影响力等角度,分析评价了20002017年间,中国计量科学研究院的国际科研合作论文的特征和变化趋势,并对该院在经济、科技创新全球化背景下,如何有针对性的布局和开展国际科研合作及推动计量领域自主创新,提出了意见及建议.

简介：为了探索大功率器件热控系统采用毛细芯微槽蒸发器的结构优化方案,特建立了基于多孔介质模型的微小槽道蒸发器数值计算单元,采用CFD研究了储液腔布置位置、供液口位置对两相流动与传热过程的影响.仿真结果得到储液腔位置对于毛细芯微槽蒸发器的换热性能、均温性和进出口压降影响显著,其中底部布置储液腔的蒸发器更具优势;在底部布置储液腔情况下,不同供液口位置影响作用不明显.以上结论为提高毛细芯微槽蒸发器的流动传热特性提供了参考数据.

简介：采用1-丁基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐离子液体（[Bmim]BF4）作萃取剂，顶空液相微萃取法富集水中苯系物。气相色谱法测定。考察了不同萃取温度和时间、样品体积、单液滴体积和盐析效应对结果的影响。苯、甲苯、二甲苯检出限分别为0．030μg／L、0．147μg/L、0．180μg／L，结果表明所用离子液体可有效富集水中痕量苯系物。

简介：目的用分散液液微萃取-气相色谱-质谱联用技术提取检测生物检材中的氯氮卓。方法：以氯仿为微萃取剂，甲醇为分散剂，在pH8提取尿样中的氯氮卓，气相色谱-质谱法分析，用内标标准曲线法测定氯氮卓的含量。结果：尿样中氯氮卓的线性范围为0．01—2μg／ml，检出限为0．0027g／ml；方法回收率为87．3％，RSD=3．47％（n=5）。结论：该方法操作简便、灵敏度高，适于尿样中氯氮卓的快速分析。

简介：采用自制微萃取瓶富集／反相离子对色谱法同时测定水中五氯酚、五氯硝基苯和五氯苯甲醚三种含氯杀菌剂。考察了萃取剂种类、用量，水样pH值，萃取时间等条件对回收率的影响情况。采用基质校正工作曲线，五氯酚、五氯硝基苯和五氯苯甲醚在（5—100）ng／mL范围内线性良好。平均回收率分别为94．57％、87．65％和87．32％，相对标准偏差为1．77％、3．60％和3．90％。

简介：在0．02mol／L硼酸盐缓冲溶液（pH8．7）中，钴（Ⅱ）与酪氨酸生成的络合物在-0．82V（vs．SCE）有一阴极极谱还原峰。基于该极谱行为建立了酪氨酸的分析体系并进行实验条件优化，其浓度在8．0×10^-5至4．0×10^-4·mol/L之间与极谱峰电流呈良好线性关系，检出限为2．8×10^-6mol/L。

简介：采用反相高效液相色谱法（RP—HPLC）测定和分析了20％毒死蜱·土荆芥精油微乳制中毒死蜱的禽量。实验结果表明，在cosmosilC18柱（4．6mm×250mm，5μm）上，紫外柃测器波长没为234nm，流功相为83％（V/V）的甲醇水溶液，流速1．0mL·min^-1，桩温30℃，本方法的相关系数达0.9996以上，，平均回收率在99．44％-99．73％之间．变异系数为3．874％

简介：技术服务和质量反馈是企业质量管理完成闭环重要的环节.从产品质量"三包",进步到质量反馈和大面积质量缺陷分析、预测.把质量事故"扼杀"在厂内,使高成本的售后维修转化为低成本的以预防为主的质量反馈和改进.