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基于干扰观测器的球形移动机器人直线运动控制 预览
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作者 于涛 王益博 +1 位作者 孙汉旭 赵伟 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第9期123-129,共7页
针对受扰球形移动机器人的直线运动控制问题,提出一种基于滑模干扰观测器和双幂次趋近律的分层滑模控制方法。该控制方法利用滑模干扰观测器对未知扰动进行在线估计,并且采用基于滑模干扰观测器的分层滑模控制器实现被控机器人系统的连... 针对受扰球形移动机器人的直线运动控制问题,提出一种基于滑模干扰观测器和双幂次趋近律的分层滑模控制方法。该控制方法利用滑模干扰观测器对未知扰动进行在线估计,并且采用基于滑模干扰观测器的分层滑模控制器实现被控机器人系统的连续鲁棒控制。首先设计被控系统的第一层和第二层滑动变量,然后基于第一层滑动变量定义系统的辅助滑动变量。基于所定义的辅助滑动变量设计滑模干扰观测器,然后基于所设计的滑模干扰观测器和第二层滑动变量,采用改进的双幂次趋近律设计分层滑模控制器。从理论上分析所设计的分层滑模控制器作用下闭环系统的稳定性,并通过仿真实验验证所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 球形机器人 直线运动 分层滑模控制 干扰观测器 双幂次趋近律
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一种球形滚动机器人的路径跟踪控制器设计 预览
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作者 于涛 孙汉旭 +1 位作者 赵伟 杨昆 《计算机测量与控制》 2019年第3期91-96,共6页
对一种球形滚动机器人的路径跟踪控制问题进行研究,设计一种基于自适应滑模控制策略的路径跟踪控制器;所设计的路径跟踪控制器采用鲁棒滑模自适应增益控制律,能够有效实现带有扰动和不确定性的实际球形滚动机器人的路径跟踪;推导球壳纯... 对一种球形滚动机器人的路径跟踪控制问题进行研究,设计一种基于自适应滑模控制策略的路径跟踪控制器;所设计的路径跟踪控制器采用鲁棒滑模自适应增益控制律,能够有效实现带有扰动和不确定性的实际球形滚动机器人的路径跟踪;推导球壳纯滚动和无自转非完整约束下球形滚动机器人的运动方程,并在此基础上设计自适应滑模路径跟踪控制器;对于给定的参考几何路径,所设计的路径跟踪控制器能够确保路径跟踪误差在有限时间内收敛至很小的零邻域内;基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的稳定性,数值仿真与样机实验结果进一步验证了所设计的路径跟踪控制器的有效性。 展开更多
关键词 球形滚动机器人 路径跟踪 自适应增益 滑模控制 不确定性
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基于多方协同育人理念的邮政工程培养方案构建与优化研究 预览
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作者 孔继利 刘晓平 《物流工程与管理》 2019年第7期184-188,共5页
为有效解决“新生学科专业”邮政工程的人才培养问题,文中结合“多方协同育人”理念和现代邮政学院的“新工科”实践,分析了新工科背景下基于多方协同育人理念的邮政工程培养方案构建与优化的必要性,并确定了邮政工程专业培养目标,分析... 为有效解决“新生学科专业”邮政工程的人才培养问题,文中结合“多方协同育人”理念和现代邮政学院的“新工科”实践,分析了新工科背景下基于多方协同育人理念的邮政工程培养方案构建与优化的必要性,并确定了邮政工程专业培养目标,分析了邮政工程专业的就业领域。在此基础上,确定了邮政工程人才培养在知识、能力和素质等三个方面的基本要求。之后,详细论述了基于多方协同育人理念的邮政工程课程体系构建的思路和过程,构建了具有“三纵四横”结构的邮政工程课程体系,并分析了课程体系优化的思路和初步设想。最后,从学生和教师两个主体的角度分析了基于多方协同育人理念的邮政工程培养方案的实施效果。文中的研究也可以为其他高等院校邮政类人才培养提供一定的参考。 展开更多
关键词 协同育人 新工科 邮政工程 培养方案 课程体系 构建与优化
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辅导员师德育人的“道”与“术”
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作者 舒文琼 李梅峰 《教书育人:高教论坛》 2019年第11期70-72,共3页
加强师德师风建设是新时代教育的本质要求,也是大学文化的精神内核。辅导员师德浸润着坚定的政治素质、广博的文化涵养、崇高的职业价值观和丰富的情感魅力,是德育的核心要素,对学生自我教育、学业规划、事业理想和人格完善具有引导、... 加强师德师风建设是新时代教育的本质要求,也是大学文化的精神内核。辅导员师德浸润着坚定的政治素质、广博的文化涵养、崇高的职业价值观和丰富的情感魅力,是德育的核心要素,对学生自我教育、学业规划、事业理想和人格完善具有引导、示范和濡化作用。辅导员落实立德树人,必须坚定文化自信,与其他育人要素协同联动,加强继续教育,砥砺育人初心,努力做好新时代教育事业的“大国工匠”。 展开更多
关键词 辅导员 师德 育人 大学教育
基于动态聚类混合拓扑结构粒子群算法的PDVRPTF
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作者 杨福兴 胡智超 孔继利 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期16-21,共6页
经典物流配送模型的目标、约束条件不够全面,在实际应用中存在一定缺陷,对此,构建了时间窗和油耗取送一体化的物流配送路径优化模型(PDVRPTF).设计了一种基于k-medoids动态聚类混合拓扑结构粒子群算法,解决了经典粒子群算法在求解此类... 经典物流配送模型的目标、约束条件不够全面,在实际应用中存在一定缺陷,对此,构建了时间窗和油耗取送一体化的物流配送路径优化模型(PDVRPTF).设计了一种基于k-medoids动态聚类混合拓扑结构粒子群算法,解决了经典粒子群算法在求解此类模型时容易陷入局部最优解的问题.仿真结果表明,改进型粒子群算法能很好地跳出局部最优解,并快速收敛于全局最优解,且该算法可有效求解物流配送路径优化的问题. 展开更多
关键词 时间窗 取送一体化 油耗 动态聚类 混合拓扑结构 粒子群算法
2018年人工智能研发热点回眸 被引量:1
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作者 刘伟 倪桑 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期157-162,共6页
2018年,人工智能学科各分支取得了一系列研究进展,并在众多领域获得广泛应用。本文遴选人机融合智能、群体智能、认知计算、情感计算、智能机器人、智慧城市、人工智能医疗等分支作为代表,回顾了2018年人工智能领域的热点事件。
关键词 人工智能 人机融合 2018科技进展
基于压缩自编码融合极限学习机的柑橘黄龙病鉴别方法 预览
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作者 路皓翔 徐明昌 +2 位作者 张卫东 杨辉华 刘振丙 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期652-660,共9页
针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑橘黄龙病鉴别方法。此方法通过ELM代替CAE顶层的Softmax分类器... 针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑橘黄龙病鉴别方法。此方法通过ELM代替CAE顶层的Softmax分类器和反向微调阶段,达到减少算法运行时间同时提高模型的稳定性及鉴别能力的目的。其中,CAE实现了样本深层特征提取,ELM可实现分类鉴别。为了评估CAE-ELM模型性能,以不同比例的柑橘叶片近红外光谱数据作为训练集进行实验,采用波形叠加极限学习机(Summation wavelet extreme learning machine, SWELM)、ELM、支持向量机(Support vector machine, SVM)、堆叠去噪自编码(Stacked denoising auto-encoder, SDAE)、反向传播模型(Back propagation, BP)、CAE作为对比方法。在柑橘黄龙病的鉴别实验中,无论训练集样本大小,CAE-ELM均能保持最高的分类准确度,尤其当训练集与测试集为1080/165时分类准确度达100.00。同时,CAE-ELM模型比SDAE、CAE和BP模型具有更快的训练速度,但慢于SVM、ELM和SWELM模型。结果表明,CAE-ELM模型可以准确鉴别柑橘黄龙病,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。 展开更多
关键词 压缩自编码 极限学习机 近红外光谱 柑橘黄龙病
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基于区域蛙跳搜索与轮廓匹配的显微图像拼接
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作者 颜振翔 王寒迎 +2 位作者 石齐双 莫艳红 杨辉华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第15期57-64,共8页
为解决传统显微图像拼接中产生的几何畸变和错位,及特征稀少造成的正确匹配率低、时效性差等问题,提出基于区域蛙跳搜索和图像轮廓匹配的拼接算法。提取连续采集且有重叠区域的图像轮廓曲线;引入轮廓线索感知相似度和均方误差距离,计算... 为解决传统显微图像拼接中产生的几何畸变和错位,及特征稀少造成的正确匹配率低、时效性差等问题,提出基于区域蛙跳搜索和图像轮廓匹配的拼接算法。提取连续采集且有重叠区域的图像轮廓曲线;引入轮廓线索感知相似度和均方误差距离,计算图像轮廓曲线间的相似度或曲线离散距离,并将其作为匹配的衡量指标;在决策域内采用区域蛙跳算法更新鸣叫分贝和蛙跳策略,搜索图像轮廓最优匹配,实现图像快速精确的拼接。结果表明,所提算法不仅具有较高的拼接精度和较强的稳健性,还减小了其简化匹配策略的计算量,具有较强的时效性。 展开更多
关键词 图像处理 图像拼接 线索感知相似度 蛙跳策略 轮廓曲线
堆栈降噪自编码结合随机森林的黄龙病检测 预览
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作者 路皓翔 魏曼曼 +2 位作者 杨辉华 刘振丙 胡锦泉 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期460-466,共7页
近红外光谱分析技术作为一种无损、快捷的分析方法在各个领域应用相当广泛。针对柑橘黄龙病检测成本高、可靠性差和精度低等问题,提出了一种堆栈降噪自编码融合随机森林(Stacked Denoising Auto-encoders Combined Random Forest,SDAE-... 近红外光谱分析技术作为一种无损、快捷的分析方法在各个领域应用相当广泛。针对柑橘黄龙病检测成本高、可靠性差和精度低等问题,提出了一种堆栈降噪自编码融合随机森林(Stacked Denoising Auto-encoders Combined Random Forest,SDAE-RF)的柑橘黄龙病近红外光谱检测方法,该方法首先采用多阶段预处理法对样本光谱数据进行预处理,然后采用SDAE对经过预处理后的光谱数据进行降维,实现柑橘样本深层特征的提取,最后利用RF的投票集成策略实现分类鉴别。为了验证SDAE-RF模型的性能,采用某公司提供的柑橘叶片近红外光谱数据为实例,以不同比例的训练集进行实验,并与ELM、SWELM、SVM、BP、SDAE和RF模型的鉴别能力进行对比。实验结果表明,SDAE-RF模型较其他算法在分类精度、算法稳定性以及训练时间方面均表现出较好的效果。 展开更多
关键词 近红外光谱 堆栈降噪自编码 随机森林 多阶段预处理 黄龙病鉴别
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基于最小角回归结合一元线性直接校正法的近红外光谱模型传递方法 预览
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作者 路皓翔 吴鹏飞 +1 位作者 杨辉华 刘振丙 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期39-45,共7页
针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regression direct standardization,LAR-SLRDS)。该方法首先采用小... 针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regression direct standardization,LAR-SLRDS)。该方法首先采用小波变换对样品光谱数据进行预处理,然后利用LAR实现样品全谱区光谱特征波长点的筛选,最后利用SLRDS对筛选出来的变量进行校正。采用汽油和药品样本的近红外光谱数据验证LAR-SLRDS性能,汽油数据集C7、C8、C9和C10成分的光谱差异为0.0028、0.0027、0.0026和0.0027,预测标准差为0.4106、0.8492、1.0349和1.2158;药品数据集活性、硬度和重量成分的光谱差异为0.0300、0.0318和0.0336,预测标准差为1.9338、0.4402和2.1309。结果表明,LAR-SLRDS算法不仅能够消除主、从仪器光谱之间存在的差异,实现模型传递,而且能够提高PLS定量模型的准确性和稳定性,具有广泛的应用潜力。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 模型传递 最小角回归 一元线性直接校正法
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基于MobileNet的移动端城管案件目标识别算法 预览
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作者 杨辉华 张天宇 +1 位作者 李灵巧 潘细朋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2475-2479,共5页
针对目前大量安装的固定监控摄像头存在监控死角,以及移动设备硬件性能较低等问题,提出一种可在较低性能的IOS移动设备上运行的城市管理案件目标识别算法。首先,在MobileNet中增加新的超参数,优化输入输出图像的通道数与每个通道所产生... 针对目前大量安装的固定监控摄像头存在监控死角,以及移动设备硬件性能较低等问题,提出一种可在较低性能的IOS移动设备上运行的城市管理案件目标识别算法。首先,在MobileNet中增加新的超参数,优化输入输出图像的通道数与每个通道所产生的特征图数量;随后,将改进后的MobileNet与SSD目标识别框架相结合构成一种新的识别算法,并移植到IOS移动端设备上;最后,该算法利用移动端设备自带的摄像头拍摄案发现场视频,实现对8种特定城管案件目标的准确检测。该算法检测结果的平均精度均值(mAP)与原型YOLO和原型SSD相比,分别提升了15.5个百分点和10.4个百分点。实验结果表明,所提算法可以在低性能IOS移动设备上流畅运行,减少了监控死角,为城管队员加速案件分类与处理提供了技术支撑。 展开更多
关键词 智慧城管 目标识别 MobileNet 移动设备 视频监控
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基于置信规则库推理的焊接机器人减速机曲柄轴磨损故障检测方法 预览
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作者 王晓兵 翁旭 +4 位作者 赵状状 胡宇 王天真 徐晓滨 李建宁 《机械传动》 北大核心 2019年第4期109-114,共6页
针对焊接机器人伺服电机转矩信号特征与RV(Rotate Vector)减速机曲柄轴磨损状态之间存在的非线性对应关系,设计一种基于置信规则库(BRB)的磨损故障检测方法。首先,BRB系统输入选取电机转矩均值和转矩导数的均值,输出设定为曲柄轴磨损故... 针对焊接机器人伺服电机转矩信号特征与RV(Rotate Vector)减速机曲柄轴磨损状态之间存在的非线性对应关系,设计一种基于置信规则库(BRB)的磨损故障检测方法。首先,BRB系统输入选取电机转矩均值和转矩导数的均值,输出设定为曲柄轴磨损故障等级,建立描述输入和输出之间映射关系的置信规则库。当在线获取输入特征信号后,利用证据推理(ER)算法将输入激活的置信规则进行融合,得到关于故障等级的信度分布,通过该分布评估曲柄轴所处的磨损程度。最后,利用某型号工业机器人获取的实测转矩数据对所提方法进行验证,表明所设计的BRB故障检测方法可以在很大程度上代替维修工程师实现故障的自动检测。 展开更多
关键词 工业机器人 RV减速机 曲柄轴磨损检测 置信规则库 工业报警系统
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基底对PDMS-碳纤维复合材料粘附性能的影响
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作者 李诗瑶 赵旸 +6 位作者 程刚 何东京 辜萍 隋凡平 张若谷 陈烈 唐玲 《实验力学》 CSCD 北大核心 2019年第1期23-28,共6页
主要介绍了PDMS(polydimethylsiloxane,聚二甲基硅氧烷)-碳纤维复合仿生粘附材料的制备工艺及其粘附性能的测试方法,并测试了该材料在几种不同基底下的法向和切向粘附力。实验结果显示,硅、钛、氧化硅、氮化硅基底中,粘附材料在氮化硅... 主要介绍了PDMS(polydimethylsiloxane,聚二甲基硅氧烷)-碳纤维复合仿生粘附材料的制备工艺及其粘附性能的测试方法,并测试了该材料在几种不同基底下的法向和切向粘附力。实验结果显示,硅、钛、氧化硅、氮化硅基底中,粘附材料在氮化硅表面的法向粘附力最高(8.24N/cm^2),在硅表面的切向粘附力最高(2.22N/cm^2)。粘附力的大小受基底接触角、粗糙度等多种物理特性的共同影响。本文通过对粘附力与基底的接触角和粗糙度间关系的讨论,为PDMS-碳纤维复合材料今后的应用提供了理论依据。 展开更多
关键词 仿壁虎爪 PDMS-碳纤维复合材料 粘附 接触角 粗糙度
基于多通道特征融合的病理图像有丝分裂检测 预览
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作者 齐莹 刘振丙 +1 位作者 张卫东 杨辉华 《计算机仿真》 北大核心 2019年第4期383-387,共5页
针对有丝分裂核形态多变性而难区分、难检测的问题,提出了一个基于多颜色通道特征融合(MCCFF)的计算机辅助有丝分裂检测算法,主要利用六种颜色通道分别提取特征,再将得到的多通道特征进行串行融合。首先对原病理图像进行去噪,再利用阈... 针对有丝分裂核形态多变性而难区分、难检测的问题,提出了一个基于多颜色通道特征融合(MCCFF)的计算机辅助有丝分裂检测算法,主要利用六种颜色通道分别提取特征,再将得到的多通道特征进行串行融合。首先对原病理图像进行去噪,再利用阈值分割将细胞核分割作为候选集;然后对每个候选集细胞核小块分别在不同颜色通道上进行特征提取,将提取出的形态学特征、灰度特征以及纹理特征进行串行融合;最后应用改进的最小距离分类器进行分类。实验以ICPR2012有丝分裂检测大赛的数据集为例,综合评价指标F-measure达到了0.747,结果表明,所提出算法(MCCFF)优于传统算法。 展开更多
关键词 多颜色通道 特征融合 乳腺癌 病理图像 有丝分裂检测
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基于堆栈压缩自编码的近红外光谱药品鉴别方法 预览
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作者 甘博瑞 杨辉华 +3 位作者 张卫东 冯艳春 尹利辉 胡昌勤 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期96-102,共7页
由于近红外光谱在药品鉴别应用中具有分析速度快、样品无损、可现场检测等突出优点,目前已在众多领域中广泛应用。但近红外光谱存在信噪比低,吸收强度弱且谱峰重叠等缺点,无法从光谱中直接得到定性/定量的物质信息,因而近红外光谱分析... 由于近红外光谱在药品鉴别应用中具有分析速度快、样品无损、可现场检测等突出优点,目前已在众多领域中广泛应用。但近红外光谱存在信噪比低,吸收强度弱且谱峰重叠等缺点,无法从光谱中直接得到定性/定量的物质信息,因而近红外光谱分析技术常作为一种间接分析技术,并且光谱的化学计量学建模方法成为近红外光谱分析的核心内容。深度学习是机器学习的一个新的分支,并已经成功运用于多个领域。深度学习的网络结构和非线性的激活能力,使其模型特别适合高维、非线性的大规模数据建模。为进一步丰富近红外光谱建模方法,并提高近红外光谱分析技术的回归精度或分类准确率,将深度学习方法应用于近红外光谱分析,发展新的建模方法十分必要。面向近红外光谱定性分析技术,提出一种基于堆栈压缩自编码网络(SCAE)光谱定性分析方法,并应用于多类别药品的光谱分析,以区分或鉴别不同厂家生产的同种药品。压缩自编码网络(CAE)以自编码网络(AE)为基础,进一步加入雅克比矩阵作为约束项。自编码网络最初是用实现数据降维,以学习数据内部特征,而雅克比矩阵包含数据在各个方向上的信息,将其作为AE的约束项则可使提取到的特征对输入数据在一定程度下的扰动具有不变性,从而提高AE提取特征的能力。SCAE是一种由多层CAE构成的神经网络。前一层CAE的隐藏层作为后一层CAE的输入层,网络的全部参数是通过采用逐层贪婪的训练方式来获取的,训练结束后将所有网络视为一个整体,通过反向传播算法进行微调,最后使用Logistic/Softmax分类器进行定性分析。实验数据均为中国食品药品检定研究院采集,以头孢克肟胶囊作为二分类实验数据,硝酸异山梨酯片作为多分类实验数据。通过Bruker Matrix光谱仪测定每个样本在不同波长下的吸光度值得到其光谱曲线 展开更多
关键词 堆栈压缩自编码 雅克比矩阵 近红外光谱 药品鉴别
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LaTex排版中选项的设计研究 预览
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作者 王爽 赵会洋 《电脑知识与技术:学术交流》 2019年第1X期213-214,217共3页
LaTex是国际公认的一个非常出色的排版工具,对各类科技工作者的研究发表起着非常重要的辅助作用。该文采用理论与实践相结合的方法研究了LaTex中选项的设计与使用方法。首先阐明了选项的使用步骤,最后通过综合实验对选项的作用进行了例... LaTex是国际公认的一个非常出色的排版工具,对各类科技工作者的研究发表起着非常重要的辅助作用。该文采用理论与实践相结合的方法研究了LaTex中选项的设计与使用方法。首先阐明了选项的使用步骤,最后通过综合实验对选项的作用进行了例证。本研究对灵活运用LaTex进行排版具有实际意义。 展开更多
关键词 LATEX 排版 选项 文档类
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基于程序员思维研究LaTex排版 预览
17
作者 王爽 赵会洋 《智能计算机与应用》 2019年第3期199-200,205共3页
LaTex是国际公认的一个非常出色的排版工具,对各类科技工作者的研究发表起着非常重要的辅助作用。不同于Word排版的所见即所得,LaTex是基于不同的命令实现排版的,因此对于初学者来说有一定的难度。本文基于程序员的思维,研究编程中的变... LaTex是国际公认的一个非常出色的排版工具,对各类科技工作者的研究发表起着非常重要的辅助作用。不同于Word排版的所见即所得,LaTex是基于不同的命令实现排版的,因此对于初学者来说有一定的难度。本文基于程序员的思维,研究编程中的变量、函数等重要内容与LaTex排版的关系。这对快速学习与掌握LaTex具有重要的作用,对灵活运用LaTex进行排版具有实际意义。 展开更多
关键词 LATEX 编程 排版 变量 函数
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柑橘黄龙病近红外光谱检测模型 预览
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作者 贺胜晖 李灵巧 +2 位作者 刘彤 刘振丙 杨辉华 《桂林电子科技大学学报》 2019年第4期307-311,共5页
针对柑橘黄龙病无损检测模型的鲁棒性不足和检测率不高问题,提出一种Gabor滤波结合核极限学习机(GKELM)的近红外光谱检测模型。利用Gabor滤波加强有效特征,并结合核极限学习机完成分类任务。使用傅里叶变换光谱仪采集2个柑橘品种共1011... 针对柑橘黄龙病无损检测模型的鲁棒性不足和检测率不高问题,提出一种Gabor滤波结合核极限学习机(GKELM)的近红外光谱检测模型。利用Gabor滤波加强有效特征,并结合核极限学习机完成分类任务。使用傅里叶变换光谱仪采集2个柑橘品种共1011条近红外光谱,分析了单一叶片上采集的多个光谱点的4种处理方法和不同特征维度对分类结果的影响。与极限学习机、核极限学习机、偏最小二乘判别分析和支持向量机对比,GKELM的正确率可达97.12%,精度在97.06%以上,F1得分在96.62%以上。 展开更多
关键词 近红外光谱 柑橘黄龙病 核极限学习机 GABOR滤波
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深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类 预览
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作者 李灵巧 潘细朋 +3 位作者 冯艳春 尹利辉 胡昌勤 杨辉华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3606-3613,共8页
近红外光谱(NIR)分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法... 近红外光谱(NIR)分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支,它通过逐层抽取数据特征并进行组合、转换,形成更高层的语义特征,具有极强的建模能力,广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域,而在药品NIR分析方面尚未见报道。基于深度卷积网络模型,对药品NIR多分类建模进行研究。针对药品NIR数据的特点,设计若干个面向多品种、多厂商药品NIR分类的一维深度卷积网络模型。模型中卷积层和池化层交叠排列用于逐层抽取NIR数据特征,输出层连接softmax分类器,对药品NIR数据进行分类概率预测。在输出层之前采用全局最大池化层,将特征图进行整体池化,形成一个特征点,用于解决全连接层存在的限制输入维度大小,参数过多的问题。同时,在网络模型中引入批处理操作和dropout机制,以防止梯度消失和减小网络过拟合的风险。在网络模型的设计过程中,通过设计不同的卷积网络层数以及不同的卷积核尺寸大小,分析其对建模效果的影响,同时分析五种经典数据预处理方法对NIR分析的影响。以我国7个厂商生产的头孢克肟片和11个厂商生产的苯妥英钠片样本NIR为实验对象,建立药品的多品种、多厂商分类模型,该模型在二分类、多分类实验中取得了良好的分类效果。在十八分类实验中,当训练集与测试集比例为7∶3时,分类准确率为99.37±0.45,比SVM,BP,AE和ELM算法取得更优的分类性能。同时,深度卷积神经网络模型推理速度较快,优于SVM和ELM算法,但训练速度慢于二者。大量实验结果表明,深度卷积神经网络可对多品种、多厂商药品NIR数据准确、可靠地判别分类,且模型具有 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 近红外光谱 药品鉴别 多分类
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基于栈式自编码融合极限学习机的药品鉴别 预览
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作者 张卫东 路皓翔 +1 位作者 甘博瑞 杨辉华 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第2期545-549,561共6页
近红外光谱数据维度较高,传统的特征提取方法不足以提取更高层次的抽象特征,为此提出一种栈式自编码融合极限学习机的药品鉴别方法,利用ELM代替SAE的反向微调和Softmax分类阶段,减少了SAE的训练时间,提高了SAE的应用能力。以不同厂商生... 近红外光谱数据维度较高,传统的特征提取方法不足以提取更高层次的抽象特征,为此提出一种栈式自编码融合极限学习机的药品鉴别方法,利用ELM代替SAE的反向微调和Softmax分类阶段,减少了SAE的训练时间,提高了SAE的应用能力。以不同厂商生产的非铝塑包装的头孢克肟片药品的近红外光谱为实例,在不同规模的数据集下,验证该算法,并与其它机器学习方法进行对比。实验结果表明,SAE-ELM减少了SAE的训练时间,具有较高分类准确率和稳定性。 展开更多
关键词 抽象特征 近红外光谱 药品鉴别 栈式自编码 极限学习机
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