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  • 简介:本文以环境监测有机物生物氧化降解反应速率方程表达式计算为例,介绍了Excel中线性回归计算应用,结果表明:用Excel计算,效率高、精度高。

  • 标签: EXCEL 线性回归 环境监测 应用
  • 简介:代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法分类性能.相比于传统总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法分类性能.

  • 标签: 代价敏感 平衡精度 超限学习机 基因表达数据
  • 简介:软件定义网络(SDN)将数据层与控制层相分离,是一种新型网络体系架构.针对目前SDN网络还不能提供路由服务问题,设计了一种基于OpenFlow技术,使得SDN网络拥有路由转发功能方案.依托RouteFlow平台,以内核虚拟化技术为基础,以Quagga软件为路由引擎,通过OpenFlow控制器为数据平面提供路由逻辑控制策略.实验结果表明,该方案不仅让SDN网络具有了路由转发功能,还能使系统保持较好稳定性.

  • 标签: 软件定义网络 路由转发 OpenFlow技术 RouteFlow平台
  • 简介:提出了一种基于激光束光斑圆心位置偏移计算导轨直线度测量方法,能够实现对导轨直线度测量.从激光干涉仪发射出一束激光,打到安装在导轨移动靶标上平面反射镜,激光束反射回来最终被CCD相机接收,获得光斑图像,多次等距离移动平面反射镜,采集光斑图片.利用hough变换检测图像光斑圆弧,提取光斑圆心像素坐标,采用黑白棋盘格标定法得到物理坐标,根据被测导轨上各测量位置获取光斑圆心与初始位置光斑圆心偏移量,由最小二乘法求得被测导轨直线度误差.将实验结果与三坐标测量机测量结果对比可知,我们提出测量方法测量精度为40μm,具有较高可行性.

  • 标签: 单频激光干涉仪 直线度 图像处理 最小二乘法
  • 简介:利用基于密度泛函理论第一性原理赝势平面波方法,计算了新型稀磁半导体母体YCuSO能带结构和态密度以及介电函数、反射函数和吸收函数等光学性质.计算结果表明,YCuSO属于直接带隙半导体,禁带宽度约为1.22eV.其费米面主要由Cu3d和S3p层电子构成.YCuSO半导体晶体在80~90nm处存在明显光损失,在80~350nm区间光反射较大,光吸收主要发生在50~680nm区间,表明YCuSO在红外与远紫外波段具有潜在应用价值.这些结果为实验室合成基于YCuSO母体、电荷自旋注入机制分离新型稀磁半导体,进而研究其性质提供了依据.

  • 标签: 母体YCuSO 第一性原理计算 电子结构 光学性质 新型稀磁半导体
  • 简介:为了解决特大齿轮测量难题,提出一种计算特大齿轮螺旋线偏差方法,并建立了相应数学模型.使用三坐标测量机测量斜齿圆柱齿轮,得到齿面坐标数据,计算出齿轮螺旋线偏差,并与齿轮测量中心结果进行比较和分析.结果表明,对于任意圆柱齿轮,该方法计算得出齿轮螺旋线偏差与齿轮测量中心评定结果误差小于14μm,该方法可运用于特大齿轮螺旋线偏差计算.

  • 标签: 特大齿轮 齿轮轴线 螺旋线偏差
  • 简介:文章介绍了环境样品多氯联苯分析技术,在此基础上对PCBs性质、标准品种类、样品前处理技术,及包括气相色谱法、气相色谱质谱联用法、免疫分析法、生物传感器法、Ah受体法等在内测定方法进行探讨,并结合PCBs环境监测现状提出建议,为PCBs环境监测工作提供参考。

  • 标签: 多氯联苯 前处理技术 分析方法
  • 简介:环境自动监测监控是环境监测发展趋势,本文针对人工环境噪声监测存在一些问题,提出环境噪声自动监测设想,并在实践得到运用,为环境管理提供依据.

  • 标签: 噪声自动监测 环境管理 环境保护 噪声污染
  • 简介:采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP—AES)同时测定环境应急水样Al,As,Be,Cd等11种元素。通过定性分析发现水样主要污染元素有As,Cd,Cr,Cu,Ni,Pb6种,常量元素有Fe,Mn,Zn3种,微量或不存在元素有Al,Be2种。根据定性分析结果,对水样Al,As,Be,Cd等11种元素含量进行定量分析。实验结果表明,该方法简便、快速,检出限、精密度和准确度均符合环境应急水质监测要求。

  • 标签: ICP—AES 应急监测 定性分析 定量分析
  • 简介:软件图形用户界面(GUI)视觉设计影响着用户使用体验.在没有既定标准情况下,测试人员对GUI评分主观性和大量重复性工作,会造成GUI测试评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于平台软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络性能.针对用户多样性和算法对计算性能需求,GUI自动测试系统部署在平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好性能,并且可以避免主观因素影响以及减轻软件测试员工作量.

  • 标签: 深度学习 迁移学习 GUI自动测试 云平台
  • 简介:分析了千岛湖四个季节10个水样采集区域水体铜、锌、铅、镉、镍、砷、汞等六种重金属元素含量并对其进行了污染指数分析。结果表明,千岛湖水体,除汞元素外,其余重金属元素含量都非常低;锌元素绝对含量值最高,不同区域重金属元素含量变化不大;汞元素污染指数最高;不同季节千岛湖水体重金属含量变化明显,且随着季节表现出不同变化规律。污染指数评价结果表明,千岛湖水体基本可以满足鱼虾类越冬场、洄游通道、水产养殖区等渔业水域及游泳区水质要求。

  • 标签: 千岛湖 重金属 监测 水质
  • 简介:随着“互联网+”概念普及,网络资源随之成倍增长.面对庞大数据资源,传统搜索引擎Baidu、Google等已经不能满足人们对于特定信息获取需求.作为搜索引擎抓取数据重要组成部分,网络爬虫作用非常重要.本文主要介绍了网络爬虫概念、组成模块以及工作流程,在通用爬虫基础上提出一种聚焦型网络爬虫系统,以python和相应第三方库为主要工具,通过定义采集函数和给定豆瓣网最新上映电影网址,快速搜索该网址某电影影评信息,对页面内链接和外链接进行有效爬取.然后,再对获取到数据进行分词处理,根据关键词出现频率生成词.实验结果表明,该聚焦型爬虫系统能够将所有影评信息以JSON格式存储到本地,并通过词直观展示出来.

  • 标签: 搜索引擎 网络爬虫 Jieba分词 正则表达式 词云
  • 简介:行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛应用.传统行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习行人检测方法进入了一个快速发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能影响.在KITTI数据集上实验结果表明,该方法可以实现较好行人检测效果.

  • 标签: 卷积神经网络 多尺度行人检测 增加检测层 并联卷积层
  • 简介:环境空气或工业废气氯乙烯以活性炭吸附采集后,用二硫化碳解吸,直接经聚乙二醇6000不锈钢填充柱分离,氢焰离子化检测器检测.方法最低检出浓度0.15mg/m3,相对标准偏差1.9%~5.8%,平均解吸率93.7%,本方法操作简便、快速,灵敏度完全能满足环境监测要求.

  • 标签: 环境空气 工业废气 气相色谱 测定 环境监测 氯乙烯
  • 简介:针对在不同摄像头场景下,光线、摄像头参数差异较大使得行人重识别困难问题,提出一种基于距离度量学习方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素影响强度为这些度量模型赋予相应权值.最后,对度量模型与其相应权值乘积进行累加与优化,得到最终距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出方法能够提高行人重识别的正确率.

  • 标签: 人重识别 距离度量学习 摄像网络 核函数 正则项
  • 简介:采用离子色谱方法测定了饮用水及环境水样溴酸盐含量,水样经IonPacAS11-HC阴离子分析柱和IonPacAG11-HC(4×250mm)保护柱分离,以不同浓度NaOH溶液为淋洗液;BrO3-在0.0157-1.57μg/L范围内线性关系良好,检出限为0.005mg/L,空白水样加标回收率在87.1%~110.2%之间,相对标准偏差(n=6)均小于5.0%。

  • 标签: 离子色谱 溴酸盐
  • 简介:行人重识别在视频监控领域是一个非常具有挑战性问题,不同摄像头位置角度、光照等因素会使同一行人图像差异较大.文章提出一种DGD(DomainGuidedDropout)卷积神经网络(CNN)与样本相对距离结合行人重识别算法:首先,通过卷积神经网络来提取来自多个域数据具有一般性及鲁棒性特征;其次,通过计算各个特征样本之间相对距离来筛选出更具有一般性及鲁棒性特征;最后,比较筛选出特征间欧氏距离进行重识别.实验结果表明,该算法能够提高行人重识别的效率.

  • 标签: 卷积神经网络 样本相对距离 欧氏距离
  • 简介:单隐层前向神经网络学习能力是有限.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像复杂信息和不同图像之间细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络思想,将单隐层矩阵输入神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库实验对比,结果显示所提出算法具有良好效果.

  • 标签: 神经网络 图像分类 深度学习
  • 简介:绘画作品数字化对有效使用绘画资源具有重要意义,传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性,且大部分特征需要人工提取,存在细节特征丢失等问题.在此提出基于卷积神经网络绘画图像分类方法,分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果影响,以优化网络结构和参数.实验结果表明,该方法对绘画图像分类有效性,在不同绘画图像数据集分类实验上也得到了较好分类结果.

  • 标签: 卷积神经网络 绘画图像分类 卷积核大小 网络结构宽度 训练样本数量
  • 简介:人脸关键点定位是计算视觉一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

  • 标签: 级联卷积神经网络 多尺度特征融合 人脸关键点定位 回归损失函数