基于I3D-CNN的自闭症分类方法

为解决传统基于静态功能网络连接的自闭症分类算法忽略了脑功能连接的时变特性问题,提出一种基于膨胀卷积网络(inflated three dimension convolution neural network,I3D-CNN)的自闭症分类识别方法。提取被试大脑的静息态功能核磁共振影像(rest state functional magnetic resonance imaging,RS-fMRI)每个感兴趣区域(region of interest,ROI)的时间序列,基于时间序列利用随机滑动时间窗口法,构建多个3D动态脑功能连接矩阵,使用I3D-CNN从3D动态脑功能连接矩阵中提取大脑的时空特征,建立自闭症分类模型。通过在ABIDE数据集上进行实验,验证了该方法的可行性和有效性。     

多目移动机器人全景视觉子系统标定研究

针对应用于多目移动机器人的单视点全景视觉子系统建立了相对统一的标定数学模型,该模型建立在多项式有限逼近的基础之上。将同一平面标定板置于视觉系统四周不同位置并获取图片,无需了解标定板的移动轨迹或者视觉系统模型,即可实现全景视觉系统的标定。为了测试该模型的可行性,对具有双曲面反射镜的反射折射全景视觉系统进行了标定,标定的结果满足多目移动机器人的设计要求。     

基于小波和ANN的电能质量分类方法

为了对电能质量进行有效的治理,以提高用电效率,有必要对电能质量进行快速的检测和准确的分类.基于小波的时频分析特点和人工神经网络(ANN)的学习能力,提出一种电能质量实用分类方法.利用正交小波对信号进行多分辨率分析,将一定时间长度内的信号的能量映射到多个频段内,通过与标准正弦信号各频段能量的比较,提取各类电能质量的能量变化特征;利用ANN对输入特征矢量进行识别,完成电能质量的自动分类.仿真实验证明,该方法可以有效地区分电压的上升、下降、闪变以及谐波畸变、暂态等5种电能质量问题.     

基于ROI提取的多目标图像水平集分割

针对包含多个目标或目标灰度与背景灰度接近的图像分割问题,借鉴人类视觉系统的关注机制和多分辨性,提出一种多尺度框架下基于感兴趣区域提取的图像水平集分割方法。对原图像小波变换的低频分量图应用显著性特征提取出感兴趣区域,将图像域分成多个感兴趣子区域和一个背景子区域,在各目标子区域中,采用C-V模型方法进行曲线演化,并对各子区域分割结果进行合成。仿真结果标明,该算法能有效分割多目标图像。     

电力系统无功测量方法

电力系统无功测量是电力系统中一项具有重要意义的工作,并且随着电气测试技术的不断进步和微电子技术的高速发展,测量的水平已经上升到一个新的台阶.本文介绍了几种不同的无功功率测量方法,叙述了它们的测量原理,并讨论了影响测量的误差因素.     

浅析第三代移动通信的认证与密钥分配

详细阐述了3G系统的认证与密钥分配协议的过程,分析了协议中可能存在的安全缺陷,提出了一个简洁有效的改进方案。     

黄金价格与通货膨胀相关性的实证分析

在考察1996-2007年中国通货膨胀和黄金价格波动情况的基础上,应用扩展菲利普斯曲线方程和最小二乘估计法对黄金价格与中国通货膨胀的相关性进行了实证分析。分析结果表明,黄金价格对未来CPI具有一定的预测作用,即可以用黄金价格作为一种参考指标,判断未来的经济走势和通货膨胀变化趋势。同时,黄金凭借其商品和货币的双重属性具有抵抗通货膨胀的特性,据此提出了中国应适时、适度增加黄金储备,发展黄金市场,完善金融体系的建议。     

滚筒式减速器(加载)试车方案的研究与应用

外滚筒式减速器是用于皮带输送转载机的矿用减速器,该类减速器工况较为复杂、恶劣,在制造结束后必须经试车测试合格后才能使用。通过对该减速器实际工况应用的分析,着重对试车方案的可行性及实施进行了研究论证,最终采用抱箍式联接、中心定位的方法,顺利完成了加载试车,达到试车各项参数要求。     

基于软迁移和渐进式学习的人体行为识别方法

基于"学习者-监督者"的间接学习机制,提出多阶段监督的软迁移学习方法来实现跨网络结构学习,使神经网络对人体行为的建模能力能在不同结构的网络中传递和重用.根据数据特征在不同网络层级上的不同特性,引入两种有效的特征差异度量函数,降低不同网络结构提取的特征之间的差异.在UCF101和HMDB51数据集上进行实验,其结果表明,多阶段监督的方法能大大增强网络的特征提取能力,提高网络的分类准确率,可视化的分析结果也验证了所提方法的可行性.     

不同煎炸阶段薯条和煎炸油中关键风味成分分析（网络首发、推荐阅读）

风味是薯条受欢迎程度的决定性感官特征。煎炸油一旦加热,油脂的变化会直接影响食物的风味。在高油酸菜籽油(RO)煎炸过程中,煎炸薯条(FF)的风味发展表现出三个明显的阶段,包括诱导阶段(总极性化合物(TPC)的含量为3.0%~8.0%)、最佳阶段(TPC的含量为8.0%~20%)和降解阶段(TPC的含量为22%以上)。为了区分各阶段的关键香气化合物,选择了极性化合物为3.0%(FF1)、10.5%(FF2)和27%(FF3)的高油酸菜籽油制备的薯条及其相关油(RO1、RO2、RO3)进行感官分析。结果表明,FF1中,(E,E)-2,4-癸二醛(油炸气味)含量较低,这可能是FF1样品感官评分较低的原因。与FF1和FF2相比,FF3具有较高的己酸(汗臭味)、庚酸、壬酸、苯乙醛和反式-4,5-环氧-(E)-2-癸烯醛(金属气味),导致FF3的风味恶化。此外,FF3中2,5-二甲基吡嗪和2-乙基-6-甲基-吡嗪的减少导致了较低的烘焙风味,可能使得感官评分下降。同样,RO3中(E)-2-十一烯醛、己酸、庚酸和壬酸含量较高,其酸败评分增加,从而降低感官评分。当TPC含量超过22%时,油的过氧化作用会引起酸败味,因此煎炸后期应加以控制,通过研究煎炸过程中关键风味物质的变化,对开发具有最佳风味的油炸产品有借鉴意义。