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9 个结果
  • 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的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.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的分类性能.

  • 标签: 代价敏感 平衡精度 超限学习机 基因表达数据
  • 简介:1.核磁共振驰豫时间(T1,T2)当氢原子核被置于固定的强磁场中时,会分成顺磁场和逆磁场两种方向排列,而形成两种能级状态。这时若用无线电波来照射这些氢原子核,各氢原子核会因周围环境的差异而吸收不同频率的无线电波的能量从低能级向高能级跃迁,这种现象称核磁共振(NMR)。使氢原子核发生核磁共振的条件是:ω=26753H0式中H0表示氢原子核周围磁场的强度,ω表示使该氢原子核产生共振跃迁的无线电波的频率,比例常数26753,是氢原子核的旋磁

  • 标签: 核磁共振成像 氢原子 纵向弛豫时间 横向弛豫时间 无线电波 驰豫时间
  • 简介:时间常数是检测热电偶动态测试性能的重要指标.为了衡量热电偶的动态测试性能,设计了一种热电偶时间常数测试系统,包括热电偶、恒温槽、数据采集卡、激光对射式光电传感器.测试过程中,由激光对射式光电传感器记录热电偶接触恒温槽恒温介质时间点,由数据采集卡采集热电偶的温度数据以及激光对射式光电传感器的电压数据,由数据采集软件显示并记录温度与电压变化曲线.对热电偶的温度数据进行了拟合,测得热电偶的时间常数并与理论计算值进行了比较.最后对测试过程产生的误差进行了分析.分析结果表明,该热电偶时间常数测试系统可大幅度减少热电偶自身的热惰性所引起的测量误差,但仍会产生其它微小测量误差.

  • 标签: 热电偶 数据采集 激光对射式 光电传感器 时间常数
  • 简介:目的评估血清标本在运行自动生化分析仪器中放置时间对血清总蛋白(TP)、白蛋白(ALB)检测结果的影响。方法按放置时间2、4、6、8h,分4组,每组20份标本;对照管只测TP和ALB。结果血清标本在运行仪器中放置2、4h,TP和ALB与对照管比较无显著性变化;放置6、8h后,TP和ALB与对照管比较显著升高。结论标本在运行的分析仪器中的放置时间,属于分析前的影响因素必须引起观注,并提出相应的对策。

  • 标签: 全自动生化分析仪 放置时间 血清蛋白
  • 简介:针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法(PSO)优化支持向量回归模型(SVR)并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

  • 标签: 隧道沉降 回归预测 灰色理论 时间序列
  • 简介:道路目标检测在智慧城市建设中扮演着重要角色,而Faster-RCNN是目前主流的目标检测网络结构算法.本文在Faster-RCNN卷积神经网络结构基础上增加了特征金字塔网络层,并采用关注损失函数替代了原有的交叉熵损失函数.其中增加的特征金字塔特征融合层可以提取到检测图片中更具鲁棒性和一般性的前背景特征,而通过关注损失函数则能起到缓解检测图片中的正负样本不均的情况.最后,在公开数据集KITTI上实验证实,改进的目标检测算法能实现提高原有的Faster-RCNN目标检测准确率.

  • 标签: 目标检测 特征融合 卷积神经网络 Faster-RCNN算法
  • 简介:针对微生物快速检测的需求,基于生长时间光谱法设计了大肠菌群快速检测仪器.根据大肠菌群指数生长期与大肠菌群浓度的关系来计算大肠菌群初始浓度;采用分光光度法对大肠菌群的指数生长时间进行检测;通过实验确定了625nm作为分光光度检测波长;设计了基于双积分球的仪器光路结构,提高了仪器对透过率的测量稳定性,采用样品从实验开始时的初始透过率降低至初始透过率的70%时所需时间作为生长时间,显著降低了检测所需时间,对大肠菌群100cfu/mL的检测,只需要276min.建立了大肠菌群的生长时间与大肠菌群初始浓度的数学模型.设计实验评价了本方案平行样标准偏差小于12.61%;与滤膜法进行比对,相关系数0.979.

  • 标签: 生长时间光谱法 分光光度法 快速检测 微生物分析仪 大肠菌群
  • 简介:近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.

  • 标签: 目标显著性检测 矩阵分解 加权Schatten-p范数 树结构 拉普拉斯正则化
  • 简介:研究了以K2SO4、S粉、C粉、聚三氟氯乙烯粉、Al2O3、MgO混合物作为固体缓冲剂.以Cd为内标.电弧发射光谱法测定多目标地球化学土壤样品中的钼。方法的检出限为0.02μg/g(3S),方法的精密度(RSD)为6.59~11.36%。测定了国家一级地球化学标准物质,结果与标准值相符合。本方法已用于10000多件样品的分析.取得满意的结果。

  • 标签: 发射光谱法 多目标地球化学 土壤样品