简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。
简介：为了跟随全球规则,许多行业（例如,建筑业和装饰,机动类和电子）产品释放的挥发性有机化合物（VOCs）需要进行监测。检测VOC的经典方法是热解析（TD）-气相色谱-质谱（GC-MS）联用。对于非科学家来说,该方法产生的复杂数据令人生畏,难以解释而且比较耗时。为了解决这个问题,这里设计了一种特殊软件,可以从复杂的GC-MS数据中方便地鉴定目标化合物,如产品辐射图中的目标组分。
简介：
简介：过去20年基因组的革命提供给医药公司无以数计的潜在药物靶标。创造强有力的新药来作用这些靶标已经迫在眉睫。然而，大多数“低挂水果”已经被采摘，药物开发因此变得越来越困难。为了获得美国食品药品管理局（FDA）批准，新药必须证明其安全性和有效性，特别是当新药与现存药物进行比较时。
基于改进K-SVD算法的傅里叶叠层成像识别技术研究
MS数据处理软件鉴定复杂样品中痕量化合物
CNKI中国知识基础设施工程 中国期刊全文数据库（CJFD）全文收录证书
集成化数据分析在生物标志物发现及个性化医疗上具有优势
