基于特征融合和粒子群优化算法的运动想象脑电信号识别方法

由于运动想象脑电信号的信噪比较低,特征提取和特征选择比较困难,无法获得较高的分类准确率。针对上述问题,该文提取了时域、频域和空间域3个观察面的特征,并采用粒子群优化算法结合随机森林分类器来进行特征筛选。具体过程为,首先根据R2图来对信号进行带通滤波;其次,使用小波软阈值和得分共空间模式算法进行去噪和通道筛选;然后,通过3种算法提取时频域和空间域特征,待特征融合之后使用基于随机森林分类器的评价指标作为PSO的适应度函数,进行特征选择;最后,运用3种分类器以及集成分类器来验证效果。实验结果显示,通过特征融合以及特征选择可以去除冗余信息,保留有效信息,最终的分类正确率达到98.3%,为该技术在医疗康复等领域应用提供了新的方法。     

基于VMD和样本熵的电磁式电流互感器故障诊断

针对电磁式电流互感器故障诊断效率低、准确率不高问题,提出一种变分模态分解(VMD)和样本熵相结合的故障诊断方法.将原始故障信号通过VMD分解成一系列本征模函数(IMF)并进行优选,计算其样本熵作为新的互感器特征提取对象的特征值,与常见时频域特征指标组合成新的特征向量输入K近邻分类器进行训练.Matlab仿真实验结果表明,该方法中新的特征指标用于低压电流互感器故障诊断是有效可行的,可为电磁式电流互感器故障诊断提供参考.     

有序贝叶斯网络在肥胖数据中的应用

针对肥胖数据,首先利用Kuschner方法生成初始网络,然后与Halbersberg方法进行结合得到有序贝叶斯网络,最终预测肥胖等级,并寻找影响肥胖的因素.     

改进的基于AdaBoost算法的人脸检测方法*

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法.该方法对样本权重的更新规则进行了适当的调整,即为每一轮循环设定一个权重更新阈值,根据样本是否被错误分类以及当前权重是否大于该阈值来更新样本权重,从而限制了困难样本权重的过分增大.使用该方法训练级联人脸检测器,试验结果表明,该方法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率.     

基于局部密度的最小生成树聚类算法及其在电力大数据的应用

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,,如何运用这些数据提高电力管理工作的智能化水平已经成为相关电力环节十分重要的研究课题之一。但现有电力大数据中用到的聚类方法却不能发现任意形状的数据集聚类类别(即类簇),这影响了电力大数据在应用中的计算精度与计算时长。因此提出了一种新的算法,即使用局部密度峰值和基于共享邻点的距离,更好地结合了密度与距离的关系,表示出数据之间的差异。使用局部密度峰值并用基于共享邻点的距离来构造最小生成树,然后重复切割最长的边,直到找到给定数量的簇。在电力大数据应用上的实验结果表明,该算法在具有良好的效果。     

邻菲罗啉-硫氰酸钾-水体系液固分离钴(Ⅱ)

当分析元素含量极低时,往往要求在测定之前辅以化学分离预富集手段以纯化富集待测物和除去干扰基体。实验利用邻菲罗啉和硫氰酸钾作为微痕量Co²⁺的络合剂,建立了一种液固体系分离富集微痕量Co²⁺的新方法。分别考察了邻菲罗啉溶液用量、硫氰酸钾溶液用量、酸度对分离效率的影响。结果表明,当体系中Co²⁺含量为100 μg时,控制体系pH=2~6,加入1.00 mL 1.5 g/L邻菲罗啉溶液、1.00 mL 0.1 mol/L硫氰酸钾溶液、1.00 mL 10 g/L EDTA溶液、1.00 mL 40 g/L硫脲溶液,震荡静置后,Co²⁺与邻菲罗啉、硫氰酸钾反应生成的离子缔合物定量沉淀到溶液底部,而Cd²⁺、Fe³⁺、Zn²⁺、Ni²⁺、Cu²⁺、Pb²⁺、Al³⁺、Ag⁺等离子仍留在水相中,从而实现了Co²⁺与这些离子的定量分离。方法成功用于合成水样中微痕量Co²⁺的定量分离,富集率在97.2%～98.6%之间。     

矢功率谱与RBF网络结合在旋转机械故障诊断中的应用

与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面.径向基函数网络具有良好的推广能力和分类能力.基于此,本文结合矢功率谱和径向基函数网络,提出了一种新的故障识别方法,该方法以矢功率谱为特征向量,径向基函数网络为分类器.并以转子裂纹、转子不对中、油膜涡动为例进行实验研究,实验结果表明,该方法是有效的.     

卡尔曼滤波分光光度法同时测定钛锡钼钨

以两性表面活性剂溴化十六烷基二甲基氨基乙酸作为新增效试剂，研究了钛、锡、钼、钨邻氯苯基荧光酮显色体系的光度性质，并用卡尔曼滤波分光光度法进行同时测定。合成试样中钛、锡、钼、钨的回收率范围及相对标准偏差分别为９６．２％～１０６．３％、９６．７％～１０４．５％、９２．２％～１０７％、９７．７％～１０５．６％和３．７６％、３．２４％、５．０９％、２．８１％；合金钢样中微量钛、锡、钼、钨测定的相对误差为５．０％～１１．８％。     

邻苯基苯酚合成工艺及应用

介绍了邻苯基苯酚的主要用途，国内外邻苯基苯酚主要的合成工艺路线及应用情况，通过对主要合成路线的比较，对今后国内的邻苯基苯酚的产业化提出合理的建议。     

邻苯二甲醛合成新工艺研究

邻苯二甲醛是重要的有机合成中间体，可用作胺类生物碱的试剂、荧光计组胺的测定等。目前邻苯二甲醛的合成是通过邻二甲苯侧链氯化生成四氯邻二甲苯，再水解生成邻苯二甲醛，收率较低。本文通过硝酸氧化邻苯二甲醇来合成邻苯二甲醛，取得了理想的效果。