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目的 为实现在司法鉴定中对药品包装纸盒类检材的简单快速无损检验。方法 利用X射线荧光光谱法,以Rh做阳极靶,在电压为50 kV、电流为30μA、功率为1.5 kW的条件下,对40组不同产地、不同厂家的药品包装纸盒样本进行检验。依据药品包装纸盒的化学元素组成对样本设置标签,建立蒙特卡洛算法(Monte Carlo Algorithm,MC)优化下的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类模型,对惩罚因子进行仿真寻优,同时结合分治算法实现折半查找,使迭代过程具有自我学习能力,最终基于K-fold交叉验证,得到兼具拟合性和衍生性的惩罚因子组。结果 计算机模拟结果表明,当3组支持向量机惩罚因子设置为933、280、732时,MC-SVM模型可实现对100%的训练集的拟合以及90%的预测集的分类,Hinge Loss函数最低损失值为0.093 8。结论 此方法可为药品包装纸盒类物证的检验以及支持向量机的参数优化提供新思路。 相似文献
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针对在目标中挖掘关键成员的研究是社交网络领域的重要分支,但现有的重要性算法很容易出现挖掘的关键节点聚集现象。针对此问题,提出了一种融入社区评估的节点重要性算法,该算法根据目标群体网络拓扑结构,定义了社区重要性评估函数,融合了成员在其社区的内部影响力及外部连通性,综合评价成员重要度。以4个真实的复杂网络作为实验数据,与现有算法进行对比,从传播能力、鲁棒性和肯德尔相关系数三个维度验证,实验表明该算法对群体中的成员重要性度量更加准确。 相似文献
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针对单轴抛光机面形控制难度大、较多依赖人工经验,无法满足光学元件激增的数量和精度需求的问题,提出研制一种新型超精密环形抛光机床。首先引入抛光盘跳动为变量构建基于Preston公式和赫兹接触理论的材料去除模型;模型仿真分析表明抛光盘跳动误差变化会导致材料不均匀去除,而主轴跳动误差和导轨直线误差会直接影响抛光盘的面形修正和测量精度。然后基于此结论,利用静态、模态、谐响应分析对机床整体布局和横梁支撑形式进行优化;同时设计气体静压导轨和主轴以提高直线运动精度和主轴回转精度。最后为了验证机床精度和加工指标,采用LK-G5000激光传感器检测导轨和转台的运动误差分别优于1.2μm/400 mm和0.4μm。对?300 mm的UBK7光学元件进行抛光,8小时后粗糙度和PV值分别优于Ra0.56 nm和1/10λ。结果表明:所研制的超精密环形抛光机床达到了设计要求。 相似文献
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为建立一种快速检验香水样品的方法,利用SERDS Portable Base型差分拉曼光谱仪对26个香水样品进行无损检测分析。首先,根据1 044 cm-1,1 274 cm-1,1 454 cm-1三处差分拉曼光谱特征峰差异可将样品归为4个类别,利用Pearson系数进行相关性分析验证分类的准确性。最后,通过主成分分析(PCA)对差分拉曼光谱数据进行降维,并根据提取出的前三个主成分构建径向基函数(RBF)神经网络,选取80.8%的样本用于训练,19.2%的样本用于测试集,分类准确率达100%。结果表明,PCA-RBF模型结合可以为香水物证鉴别研究提供依据,该方法无损检材且准确度高。 相似文献