浅论啤酒的口味

中国的啤酒发展异常迅猛，据统计９８年全国共生产啤酒１９００万吨，位居世界第二。随首人们生活水平的日益提高，质量意识、消费意识的逐渐增强，人们对啤酒质量的要求也越工高，特别是啤酒的风味的风味稳定性和口味一致性，已成为消费者衡量质量好坏的主要依据。     

UKF参数辨识的T-S模糊多模型目标跟踪算法

针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题，提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法。在提出的算法中，用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示，构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架。在T-S模糊语义多模型中，使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识，同时，为了实现系统的非线性特征，引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数。仿真结果表明，提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法，在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时，能够有效地对目标进行精确跟踪。      

基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法

多目标在线跟踪是视频监控中的关键问题之一.针对日益增长的智能化视频监控的需求,提出了一种基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法.在该算法中,引入模糊空时多属性特征定义距离函数,利用模糊C均值聚类优化得到交叉隶属度矩阵,实现目标与观测间的数据关联.为了减少错误的轨迹起始,利用空时线索定义了遮挡度函数,判别出新目标并起始相应的目标轨迹.实验结果表明,本文算法能够准确地估计出目标的运动轨迹.本文算法可应用于视频监控、安防以及自动驾驶等领域.     

融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法

针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善分类数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,优化直觉模糊隶属度的计算方法,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)）、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints ,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FLICM）、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM）等。      

一种遮挡检测的核最小二乘视觉跟踪算法

针对视觉跟踪中目标、背景的复杂变化问题,提出一种遮挡检测的核最小二乘视觉跟踪算法。首先,以带约束的核最小二乘方法建立视觉跟踪优化模型,训练阶段,循环移位基采样构造训练样本集,达到稠密采样目的,利用循环矩阵的优良特性,通过快速傅里叶变换高效计算核最小二乘问题;同时,提出了基于高阶累积量的遮挡、形变等复杂变化的检测方法,改进分类器的更新处理机制。实验结果表明,在各种具有挑战性的视频序列,与现有最好算法对比,在实时性和精度方面,本文所提算法都具有较优的性能。      

基于空时线索的TLD视频跟踪算法

视频跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一,Tracking-Learning-Detection(TLD)是近年来提出的一种有效的视频跟踪框架。针对短时遮挡以及复杂可变背景环境下的目标跟踪问题,提出了一种基于空时线索的TLD视频跟踪算法。在该算法中,采用由局部图像块的多通道特征训练生成的霍夫森林进行检测,通过多个局部图像块引入目标相关的空间位置信息,提高了算法的区分能力;然后,根据图像块对光流跟踪初始位置进行随机化布置并利用空间位置信息对光流跟踪结果进行加权,改善光流跟踪的性能;最后,对光流跟踪输出置信度与霍夫森林检测输出置信度进行自适应空时融合,综合提高目标的跟踪精度。实验结果表明,与原始TLD算法相比,本文算法能够更有效地处理遮挡问题,实现复杂背景环境下的鲁棒目标跟踪。      

一种目标特性辅助的积分粒子滤波新方法

针对非均匀稀疏采样环境下目标跟踪中的非线性滤波问题,提出了一种基于Gauss-Hermite积分和目标特性辅助的积分粒子滤波新方法(AQPF).在该方法中,构建了基于Gauss-Hermite积分的积分点概率密度函数作为重要性密度函数,同时,在时间更新阶段引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善滤波器中预测粒子和预测协方差估计的准确性和粒子的多样性,有效提高目标状态的估计性能.实验结果表明,提出方法的估计性能要明显好于无迹kalman滤波(UKF)、积分kalman滤波(QKF)、粒子滤波(PF)、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF),能够有效对目标状态进行估计.     

刺梨中质量标记物的提取工艺优化及其含量同时测定

利用响应面法优化刺梨中质量标记物的提取工艺,并建立HPLC法同时测定其含量。以刺梨根为原料,利用单因素实验与响应面试验优化了刺梨中4个质量标志物（三萜类化合物）的提取工艺,并比较分析刺梨不同部位（根、茎、叶子和果实）的质量标志物含量差异。结果表明,单因素实验确定了影响刺梨萜类物质得率的重要因素为溶剂用量、乙醇浓度、提取时间和提取次数。以刺梨中4个质量标志物的总含量为综合考察指标,采用响应面试验确定了刺梨三萜化合物的最适提取工艺条件为:按照溶剂用量为1:25 g/mL加入体积分数为70%的乙醇,先超声30 min,再将料液进行加热回流2 h,在此条件下,刺梨叶中4个质量标志物的总含量为2.64%,其中刺梨苷含量为0.99%、野蔷薇苷含量为0.72%、蔷薇酸含量为0.43%、委陵菜酸含量为0.51%;刺梨不同部位的4个质量标志物总含量为刺梨叶>刺梨根>刺梨茎>刺梨果。本研究为刺梨的质量评价及其总三萜的开发利用提供科学参考。     

一种模糊Kalman滤波机动目标跟踪的新算法

提出了一种基于模糊自适应的Kalman滤波机动目标跟踪新算法.算法首先分析了目标航向角和观测残差均能实时反应出目标机动情况,并由此设计了一种有效的模糊逻辑规则,综合利用航向角变化量和残差,通过模糊推理动态估计Kalman滤波器的过程噪声协方差,从而提高对机动目标跟踪的性能.实验结果表明,提出算法对机动目标跟踪的精度较交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)算法高,且计算量比IMM算法小.     

啤酒生产过程中溶解氧的控制研究

啤酒生产过程中的溶解氧对啤酒的质量产生影响。本文章通过对冷麦汁中的氧和清酒及灌装后的溶解进行了研究，提出了溶解的氧控制方法，对啤酒生产具有指导意义。