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大型海藻孔石莼对海水中不同形态氮盐和磷酸盐的吸收研究
被引量：
5
1
作者
吕冬伟
刘欢
+1 位作者
田鹏华
徐榕雪
《山东农业科学》
2019年第3期68-72,76,共6页
将定量孔石莼藻体添加到模拟养殖废水中,研究孔石莼在不同营养盐浓度梯度下,对水体中氮、磷营养盐的吸收情况。结果表明,孔石莼对浓度越高的氮磷营养盐吸收率越快,但去除率越低;对铵态氮和磷酸盐的吸收效果明显,对硝态氮有所吸收,而对...
将定量孔石莼藻体添加到模拟养殖废水中,研究孔石莼在不同营养盐浓度梯度下,对水体中氮、磷营养盐的吸收情况。结果表明,孔石莼对浓度越高的氮磷营养盐吸收率越快,但去除率越低;对铵态氮和磷酸盐的吸收效果明显,对硝态氮有所吸收,而对亚硝态氮的吸收不明显;对铵态氮吸收曲线分3个阶段分析后发现,其第一阶段符合一级动力学方程,第二阶段的吸收符合线性方程。这说明孔石莼在不同浓度营养盐养殖废水中均具有很好的水体净化作用,对防治水体富营养化有较好的应用前景。
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关键词
孔石莼
养殖废水
铵态氮
硝态氮
亚硝态氮
磷酸盐
氮磷吸收比值
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职称材料
结合残差网络与多级分块结构的步态识别方法
被引量：
11
2
作者
张红颖
田鹏华
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期66-72,共7页
针对步态识别中由于衣着与背包的遮挡造成不能提取有鉴别性的步态特征,从而导致识别准确率不高的问题,提出一种结合残差网络和多级分块结构的步态识别方法。首先在水平方向上对步态能量图进行不同尺度的多级分块,以提取不同区域的细粒...
针对步态识别中由于衣着与背包的遮挡造成不能提取有鉴别性的步态特征,从而导致识别准确率不高的问题,提出一种结合残差网络和多级分块结构的步态识别方法。首先在水平方向上对步态能量图进行不同尺度的多级分块,以提取不同区域的细粒度特征,减少局部遮挡对于其他区域的影响,同时为了更好地学习在步态中运动频率最高区域的特征,在腿部加入Inception模块;其次为了提升网络模型的识别精度,结合交叉熵损失、三元组损失、L2正则化对残差网络的权值进行约束。最后在公开的步态数据集CASIA-B和OU-ISIR Treadmill B上进行实验,在携带背包或不同衣着条件下的识别率分别达到了87.5%、82.6%,表明该模型对于衣着与携带背包的条件具有鲁棒性。
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关键词
深度学习
步态识别
残差网络
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职称材料
题名
大型海藻孔石莼对海水中不同形态氮盐和磷酸盐的吸收研究
被引量：
5
1
作者
吕冬伟
刘欢
田鹏华
徐榕雪
机构
中国农业大学烟台研究院
出处
《山东农业科学》
2019年第3期68-72,76,共6页
基金
中国农业大学烟台研究院科研基金项目(YT201903)
文摘
将定量孔石莼藻体添加到模拟养殖废水中,研究孔石莼在不同营养盐浓度梯度下,对水体中氮、磷营养盐的吸收情况。结果表明,孔石莼对浓度越高的氮磷营养盐吸收率越快,但去除率越低;对铵态氮和磷酸盐的吸收效果明显,对硝态氮有所吸收,而对亚硝态氮的吸收不明显;对铵态氮吸收曲线分3个阶段分析后发现,其第一阶段符合一级动力学方程,第二阶段的吸收符合线性方程。这说明孔石莼在不同浓度营养盐养殖废水中均具有很好的水体净化作用,对防治水体富营养化有较好的应用前景。
关键词
孔石莼
养殖废水
铵态氮
硝态氮
亚硝态氮
磷酸盐
氮磷吸收比值
Keywords
Ulva pertusa
Piscatorial wastewater
Ammonia nitrogen
Nitrate nitrogen
Nitrite nitrogen
Phosphate
N/P absorption ratio
分类号
X55 [环境科学与工程—环境工程]
X173 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
结合残差网络与多级分块结构的步态识别方法
被引量：
11
2
作者
张红颖
田鹏华
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期66-72,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1601200)
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室开放基金(2019ASP-TJ06)项目资助。
文摘
针对步态识别中由于衣着与背包的遮挡造成不能提取有鉴别性的步态特征,从而导致识别准确率不高的问题,提出一种结合残差网络和多级分块结构的步态识别方法。首先在水平方向上对步态能量图进行不同尺度的多级分块,以提取不同区域的细粒度特征,减少局部遮挡对于其他区域的影响,同时为了更好地学习在步态中运动频率最高区域的特征,在腿部加入Inception模块;其次为了提升网络模型的识别精度,结合交叉熵损失、三元组损失、L2正则化对残差网络的权值进行约束。最后在公开的步态数据集CASIA-B和OU-ISIR Treadmill B上进行实验,在携带背包或不同衣着条件下的识别率分别达到了87.5%、82.6%,表明该模型对于衣着与携带背包的条件具有鲁棒性。
关键词
深度学习
步态识别
残差网络
Keywords
deep learning
gait recognition
ResNet
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
大型海藻孔石莼对海水中不同形态氮盐和磷酸盐的吸收研究
吕冬伟
刘欢
田鹏华
徐榕雪
《山东农业科学》
2019
5
在线阅读
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职称材料
2
结合残差网络与多级分块结构的步态识别方法
张红颖
田鹏华
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022
11
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职称材料
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