薄层扫描法同时测定绿茶中的EGCG、ECG和咖啡因

在硅胶G铝箔板上,以V(氯仿)∶V(丙酮)∶V(甲酸) =10∶5∶1为展开剂,检测波长280 nm,狭缝尺寸4.00 mm×0.30 mm,采用薄层扫描法实现了绿茶中EGCG、ECG及咖啡因的同时分离和测定. 结果表明:EGCG、ECG、咖啡因分别在182～1 001 ng、54～702 ng、54～486 ng范围内与峰面积呈良好线性关系,平均回收率分别为100.6%、102.0%、77.5%,为绿茶的品质评定提供了参考方法.     

基于模式识别的语音分类方法

对语音的浊/清分类方法进行了讨论,并着重研究了基于多个特征参数、应用模式识别理论的语音分类系统.实验表明,采用Fisher分类器实现的语音分类方法,对训练内语音分类准确率可达98.6%,而训练外语音分类准确率也可达96.7%.     

模式识别程序及其在茶叶分类中的应用

本文介绍以Turbo—Pascal语言编写的模式识别计算机软件,报告用逐步判别分析和非线性映照法对中国的绿茶、红茶和乌龙茶进行的识别分类以及用非线性映照结果来鉴定这些茶叶的质量。     

神经网络用于模式识别分类的改进算法

用ＢＰ神经网络算法进行模式识别分类,即使对一个训练比较好的网络也极有可能出现样本的导师模式（真实模式）与网络判定模式不符的情况,即会出现误判样本。当待判样本与某一误判训练样本比较接近时,网络很可能对其造成模式误判。为此,本文通过引入训练样本的正、误判子集及定义在其上的待判样本的距离,将距离算法和ＢＰ算法相结合,提出了解决这一问题的新方法。     

基于模式识别与灰度共生矩阵的神经元图像分类

为了实现自动高效且结果准确的生物神经元识别,提出一种基于模式识别与图像灰度共生矩阵特征的神经元自动分类方法。该方法通过对生物神经元图像预处理,计算图像的灰度共生矩阵,统计各图像灰度共生矩阵属性值的平均值和标准差,构建生物神经元类别的特征空间,利用模式识别中的人工神经网络方法建立特征空间与神经元类别之间的映射关系。采用收集的160幅生物神经元图像对该方法进行实验分析,测试集的识别正确率达93.8%。研究结果表明,结合模式识别与图像灰度共生矩阵特征的生物神经元图像自动分类方法具有较高的准确性与可靠性。     

多类分类模式识别系统一致性信度的研究与应用

运用模式识别和数理统计的基本原理。研究了多类分类模式识别系统识别的K指标评鉴标准．通过构造一个分类结果的统计量,分析了K指标的点估计、区间估计的计算方法。给出由指标K的点估计值、区间估计优化分类参数的算法,提出一种优化过程的统计学习方法．     

智能交通系统中车型分类的模糊模式识别方法

目的 车辆经过环形线圈传感器时,车体铁磁物质与环形线圈相互作用改变了线圈的频率,形成感应曲线,针对感应曲线的不同形状,对车辆进行自动分类。方法采用特征分离的模糊模式识别方法,根据每类车辆感应曲线的特点,找出一组特征唯一地描述该类车辆,从而进行匹配分类。结果 本的研究方法及其装置已在道路,桥梁收费系统以及在交通流量统计中得到利用。结论 特征分离与匹配分类的模糊模式识别方法能够较为准确地对车辆进行分     

化学成分-朴素贝叶斯分类算法的烟叶产地模式识别

把总糖、还原糖、总氮、烟碱、总氯和总钾这6个成分含量作为影响烤烟烟叶产地的自变量,利用朴素贝叶斯分类算法(NBC)建立烤烟烟叶生产地的判别模型.结果表明,用朴素贝叶斯分类建立的烟叶产地识别模型建模、留一法、预报准确度分别为91.24%、89.05%和88.24%,而用支持向量机分类和K点最近邻分类建立的烟叶产地识别模型的准确率均低于朴素贝叶斯分类建立的模型.可见利用朴素贝叶斯分类算法对烟叶产地进行模式识别研究,可以很好地反映烟叶样本由于产地的不同带来的差异.因此可以将NBC算法引入到烟草行业的研究中.     

化合物酸碱性分类的模糊模式识别方法

在分析考虑了影响化合物酸碱性的二个主要键参数（a,b)的基础上，建立了化合物分类判别的模糊数学模型，该模型对二元氧化物酸碱性的分类识别率达到95％。     

磨削烧伤状态的模式识别

本文在磨削火花温度信号特征分析的基础上，构成二维模式向量，并按模式向量的分布，用势能函数，在自学过程中形成判别函数。研究结果表明，用势能判别函数对磨削烧伤能作出正确的判别。     

黔产茶叶中儿茶素类成分的HPLC分析研究

建立一种同时测定黔产茶叶中四种儿茶素(表没食子儿茶素没食子酸酯、表儿茶素、没食子儿茶素没食子酸酯和表没食子儿茶素)含量的高效液相色谱分析方法.采用Agilent 1100高效液相色谱仪、Welch色谱柱ultimate XB-C18(4.6 mm×250 mm,5μm),以甲醇-0.1%磷酸为流动相进行梯度洗脱,在流速1 m Lmin-1、柱温35℃、检测波长278 nm的条件下测定了该四种儿茶素的含量,回收率均在98.4%~102.00%之间,各组分回归方程的相关系数均在0.99996以上.该方法选择性好,灵敏度高,重复性好,检测快速准确,适合用于茶叶中儿茶素含量的测定.     

一种有监督的模糊模式识别模型

给出了一种有监督的两类模式识别模型，该模型允许选取模糊特征，其学习或训练方法是模拟人们认识事物的过程实现的，它是Ｃｏｒａ－３模式识别方法的一种拓广。因此可作为较复杂的智能系统或专家系统的识别模型．     

高效液相色谱-荧光检测法(HPLC-FLD)测定水体中孔雀石绿

实验旨在建立水样中孔雀石绿测定的液相色谱-荧光检测方法.水样中孔雀石绿采用二氯甲烷为溶剂超声波辅助提取,提取液离心分离后经MCX柱净化,并用5%氨水甲醇溶液洗脱,以Develosil C18色谱柱为分析柱,0.05 mol/L的乙酸铵(pH 4.5)-乙腈(20:80,V/V)为流动相,采用荧光检测器分析,外标法定量.结果表明:孔雀石绿在0.05μg~1.0μg/mL范围内线性良好,相关系数为0.9993,检出限为0.5μg/L.空白水样在加标孔雀石绿含量分别为1.0μg、2.5μg、5.0μg时,孔雀石绿的平均加标回收率为72.0%~86.4%,相对标准偏差为5.4%~7.5%.该方法准确度高、精密度良好,适用于水产养殖用水中孔雀石绿的测定.     

模式识别在采矿中的应用

1 非线性映照法识别原理1.1特征向量选取特征向量的选取是模式识别工作的关键,首先,要求选取对分类贡献大而较少的(不破坏分类情况的最少特征量数)特征量数目,再者要求样本数和空间维数的比值要大于3.为此我们从表1的七个特征量中根据加权因子的大小作了初选。再据此通过各种组合逐步降维进行筛选.由七个特征量中筛选出分类效果最好的4个固有特征向量,即铅、锌、氧化钙+氧化镁和二氧化硅的分析数据.     

福建三尖杉中生物碱的高效液相分离与鉴定

分别用半制备型、分析型反相高效液相色谱法(HPLC)对福建三尖杉中的生物碱进行分离和检测,并用液质联用(LC-MS)、核磁共振(NMR)等对纯化样品进行结构分析．实验得到了4种含量较高的三尖杉生物碱,并检测到了其他微量生物碱4个．其中,碱(m／z)344和碱(m／z)330与具有相同相对分子质量的已知生物碱的^1H NMR数据差异较大．与传统方法相比,反相HPLC分离检测方法简单高效,且对环境友好,对寻找新的微量化合物、提高资源利用率有重要意义．     

模式识别在RoboCup中的应用

在RoboCup仿真比赛中,球员的个体技术是比赛成功的重要因素,在充分分析RoboCup比赛个人技术中的两类技术,即判别函数、动作函数的确定方法的基础上,将模式识别的理论应用于RoboCup仿真比赛的个体技术中,分别使用判别域代数界面方程法确定判别函数,神经网络法确定动作函数,以射门和截球为例,详细叙述了设计过程,最后,使用传统方法和使用模式识别方法的球队在RoboCup仿真比赛中进行比赛,试验证明使用模式识别方法的球队,在比赛中个体技术显著提高。     

北京城市公共绿地景观格局研究

本文以2000年和2008年两期遥感影像为主要数据源,在RS与GIS技术支持下提取北京规划市区公共绿地信息,应用景观生态学的原理与方法对北京规划市区公共绿地景观格局变化进行了分析。结果表明：①北京公共绿地数量与面积都不同程度的增加,公共绿地面积由2000年5542.68hm2增加到2008年的8321.98 hm2,公共绿地北部较多,南部少。②公共绿地中超大型斑块所占面积比例高达80%,③公共绿地景观破碎度较高,特别是小型斑块;公共绿地分维数偏低,斑块边界较规则,形状较简单。 关键词：公共绿地、斑块、景观格局、北京     

基于仿生模式的人脸识别

我们提出了基于“认识”事物的人脸识别.以同类样本全体的连续性规律为基本出发点把人脸识别看成人脸 “认识”的问题而不是人脸分类划分,与以“最佳划分”为目标的传统统计模式识别相比, 本文的方法更接近于人类“认识”事物的特性.同一人脸的分布在低维空间中具有一定的类聚性而不同人脸的覆盖范围相互交织.随着空间维数增加,同类样本内聚性减弱,不同类样本互斥性增强;空间维数继续增加,同类样本内聚性与不同类样本互斥性反而都会减弱.将待识别人脸在某一空间进行覆盖范围的识别.若属于多个侯选人脸覆盖范围,进而运用Fisher人脸     

Extraction of catechins and caffeine from different tealeaves and comparison with micellar electrokinetic chromatography

This work describes the simultaneous determination of catechins and caffeine in green, black tealeaves and canned tea-drink using micellar electrokinetic chromatography. The catechins analyzed include ( )-catechin, (-)-epicatechin, (-)-epigallocatechin, (-)-epieatechin gallate and (-)-epigallocatechin gallate. Using UV absorption method at 280 nan, the limits of detections of catechins and caffeine are 10^-6mol/L, which is suitable for the real sample determination. Using this analytical method, the extraction of these compounds from the tealeaves with hot water is compared under different temperatures. The effects of temperature on the amount of eatechins and caffeine extracted are evident,showing that (-)-epigallocatechin gallate is the most easiest to be extracted at 100℃. The stability of eatechins and caffeine in stocking solution of tea-drink at 4℃ is also compared on five consecutive days. The contents of catechins and caffeine in green and black teas are discussed and the difference of the content between different tealeaves can provide a reference for the assessment of tea quality.     

运动员技战术模式识别特征及神经机制研究进展

在体育运动中,一个完整的技术动作其实质就是一个完整的信息结构模式,运动员对动作的判断,实际上就是对运动信息结构模式的识别。运动员之所以能够对动作进行准确、快速的识别、预判、决策和反应,是因为他们在长期的运动训练和比赛过程中形成了专门化的知识结构(组块或模板)。本研究通过综述运动员技战术模式识别特征及神经机制的研究进展情况,为体育运动领域模式识别的研究提供新的研究方法和思路,进而丰富和发展运动认知心理学的理论模型。