激光焊接裂纹磁光成像频域特征分析

为了研究旋转磁场激励下激光焊接裂纹磁光成像在频域内的特征, 采用对激光焊接裂纹磁光图像进行2维离散傅里叶变换的方法, 进行了理论分析和实验验证, 取得了旋转磁场不同励磁强度下激光焊接裂纹的频谱图数据。结合裂纹磁光图的空域特征, 对所获裂纹频谱图灰度值为255的点进行统计分析。结果表明, 激光焊接裂纹磁光图像的频域特征和空域特征有一定的对应关系; 在一个变化周期内(885帧磁光图), 对应频谱图上会出现先变小再变大、再变小再变大或相反的变化过程, 最终回到初始状态。这一结果验证了旋转磁场下裂纹磁光成像规律的正确性, 对激光焊接缺陷的无损检测是有帮助的。     

基于机器视觉的果冻质量检测技术与装置

针对果冻质量人工检测效率低的问题,研究基于机器视觉的果冻质量检测技术并设计果冻质量自动检测装置。采用工业相机完成果冻食品图像的采集,提出基于分水岭算法果冻图像前景区域提取算法,分析果冻气泡的特点,结合区域生长算法对果冻气泡进行检测。试验结果表明,所设计的检测算法与装置能够有效对果冻质量进行检测。     

快速灵敏的LC-MS/MS法测定人血浆中阿莫西林并应用于两种制剂的一致性评价

目的: 建立快速灵敏的LC-MS/MS法测定人血浆中阿莫西林浓度，并用于两种阿莫西林胶囊的一致性评价。方法: 采用岛津公司LCMS-8060型LC-MS/MS仪，以MRM模式测定阿莫西林（m/z 366.00/114.00）的浓度，d4-阿莫西林作内标（m/z 370.10/114.05），离子源为ESI源。色谱柱选用Waters ACQUITY BEH C18（2.1×50 mm，1.7 μm），梯度洗脱。血浆样本加入内标，经甲醇沉淀蛋白后取上清液进样检测。结果: 所建方法经验证，其线性、准确度、精密度、最低定量限、提取回收率、特异性、基质效应、稳定性等各项指标均符合CFDA的指导原则及最新核查标准要求，并较文献报道中的方法有处理简单、灵敏度高、色谱峰形好的优点。结论: 所建方法快速、灵敏，适用于人血浆中阿莫西林浓度的检测。用于一致性评价的样本实测，两种制剂生物等效。     

基于BP网络的指纹识别系统

针对指纹数据库规模不断增大的情况,为了提高指纹识别的速度和准确度,采用BP神经网络先对指纹进行分类,把指纹分成左环、右环、拱、涡、棚状拱和不辨型6种类型,然后在相应的子类库中根据特征提取进行识别。设计并实现了一个指纹识别系统,该系统能够自动地进行指纹分类,而且还能实时地将结果与指纹数据库进行比对。实验结果表明,该系统能迅速地获得被识别人员的身份信息。     

基于BP网络的人脸朝向识别方法

为了使仿人机器人的视觉系统能够识别出人脸,利用BP神经网络的理论知识,研究人脸识别技术,对图像中人脸朝向判别进行实验研究。实验采用Matlab工具箱进行BP网络设计,实现对人脸角度方向的判别。讨论了输入和目标向量设计BP神经网络结构的设计,以及网络参数和训练参数的设定等问题。实验结果表明,BP神经网络可以根据输入图像的二值化信息,以一定的准确率判别该图像的人脸朝向。     

基于网格的混合神经网络计算平台研究与实现

为了模仿人脑的复杂功能,把各种相关类型的神经网络组织起来,形成一个大规模混合神经网络.根据此需求,使用自主研发的LabGrid技术开发了一个基于网格的混合神经网络计算平台,利用该平台设计了一种新的混合神经网络分类系统来对该平台进行测试.测试结果表明,该平台具有较高的效率和良好的容错性.与其它分类系统比较可知,该分类系统有较高的准确率,从而证明了模仿人脑建立大规模混合神经网络分类系统的可行性和有效性.     

基于访问日志的网页内容监控挖掘系统

URL是用于完整描述Internet上网页和其他资源地址的一种标识方法,URL访问日志能记录用户的上网痕迹。针对该特点,提出一种基于访问日志的网页内容监控挖掘系统,实现网页内容抓取、监控、分析、报表生成等一系列过程的自动化。系统运行测试结果表明,该系统的准确率较高,能有效解决运营商和互联网监管部门的网络监管问题。     

Web使用挖掘在信任管理中的应用

通过研究IIS的工作原理、.Net程序架构及其宿主环境,在HTTP管道中拦截用户请求,创建一种新的Web日志,以聚类等方法对新日志进行挖掘,将信息数据应用于电子商务系统的信任管理中。实验证明,基于新日志的信息可以提高服务器的各项性能,约束用户的商业行为。     

一种对资源不稳定性敏感的EASY-backfill算法

网格将分布式的计算节点连接起来,形成一个集中的计算和资源环境.网格环境中的任务调度对于网格的运算效率和整体性能有很大的影响.EASY-backfill算法作为经典的动态网格任务调度算法,有着算法简单、运算量小、调度性能优秀等诸多优点,但其算法条件对于计算资源的假设是理想绝对稳定的,同时认为任务的性能预测是精确可靠的,这显然不符合实际情况.首先建立不稳定计算资源的模型,在该模型下改进EASY-backfill算法,使其能够在感知计算资源的不稳定性的条件下,保持算法原有的效果;然后,把经典EASY-backfill算法与改进算法作了比较;最后,就不稳定计算资源模型的相关参数对算法造成的影响进行了讨论.