表面印迹微球在水相介质样品前处理中的应用研究进展 被引量：2

1

作者 王思涛 刘智敏 许志刚 《分析测试学报》 CAS 北大核心 2025年第1期61-72,共12页

氢键通常是分子印迹聚合物识别模板分子的主要机制,由于水分子等诸多影响因素带来的干扰,有效识别水环境中的分析物一直是分子印迹技术面临的一大挑战。表面印迹微球具有比表面积大和易于修饰等特性,能够被灵活运用以满足各种水相样品... 氢键通常是分子印迹聚合物识别模板分子的主要机制,由于水分子等诸多影响因素带来的干扰,有效识别水环境中的分析物一直是分子印迹技术面临的一大挑战。表面印迹微球具有比表面积大和易于修饰等特性,能够被灵活运用以满足各种水相样品前处理的需求,是克服水相识别困难的有效方法之一。该文综述了近年来水相识别表面印迹微球的各种制备策略及其代表性应用,包括不同基底、亲水性识别、非氢键的协同识别和基于特殊组件的表面印迹微球;从作用力和识别机制层面讨论了在水相介质中识别分子时的干扰因素及其调控策略,并进一步介绍了表面印迹微球在水相样品前处理中的应用;最后探讨了表面印迹微球在水相样品前处理领域面临的挑战及未来研究趋势。 展开更多

关键词 表面印迹微球 水相识别 样品前处理 制备策略

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基于二阶价值梯度模型强化学习的工业过程控制方法 被引量：1

2

作者 张博 潘福成 +1 位作者 周晓锋 李帅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2434-2440,共7页

为了实现对高延时、非线性和强耦合的复杂工业过程稳定准确的连续控制,提出了一种基于二阶价值梯度模型强化学习的控制方法。首先,该方法在模型训练过程中加入了状态价值函数的二阶梯度信息,具备更精确的函数逼近能力和更高的鲁棒性,学... 为了实现对高延时、非线性和强耦合的复杂工业过程稳定准确的连续控制,提出了一种基于二阶价值梯度模型强化学习的控制方法。首先,该方法在模型训练过程中加入了状态价值函数的二阶梯度信息,具备更精确的函数逼近能力和更高的鲁棒性,学习迭代效率更高;其次,通过采用新的状态采样策略,可以更高效地利用模型进行策略学习。最后,通过在OpenAI的Gym公共实验环境和两个工业场景的仿真环境的实验表明:基于二阶价值梯度模型对比传统的基于最大似然估计模型,环境模型预测误差显著降低;基于二阶价值梯度模型的强化学习方法学习效率优于现有的基于模型的策略优化方法,具备更好的控制性能,并减小了控制过程中的振荡现象。可见该方法能有效地提升训练效率,同时提高工业过程控制的稳定性和准确性。 展开更多

关键词 工业过程控制 模型强化学习 二阶价值梯度 状态价值函数 状态采样策略

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表面分子印迹技术在食品样品前处理中的应用进展 被引量：3

3

作者 时馨愉 王轻 张彦青 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期282-294,共13页

近年来,表面分子印迹技术在食品样品前处理应用领域受到了极大的关注。由于食品基质的复杂性,进一步提高了对检测灵敏度和选择性的要求。表面分子印迹聚合物是在固相载体表面发生聚合反应,之后去除模板,形成空腔以吸附目标物或其结构类... 近年来,表面分子印迹技术在食品样品前处理应用领域受到了极大的关注。由于食品基质的复杂性,进一步提高了对检测灵敏度和选择性的要求。表面分子印迹聚合物是在固相载体表面发生聚合反应,之后去除模板,形成空腔以吸附目标物或其结构类似物。从污染物、有毒物质、掺杂物到天然活性成分等各类靶标物都能被有效印迹,从而有助于将其从乳制品、果蔬、肉制品和饮料等食品基质中萃取。为了获得更好的选择性和吸附量,提高分析的准确性,多模板印迹策略和虚拟模板印迹逐渐成为研究热点。本文总结表面分子印迹聚合物的设计策略、载体类型、制备方法和近5年在食品样品前处理中的应用进展,以期为表面分子印迹技术在食品分析中的应用提供参考。 展开更多

关键词 表面分子印迹聚合物 特异性识别 印迹策略 样品前处理 食品样品

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基于重复窄短路脉冲与高阶锁相的永磁同步电机带速重投策略

4

作者 吴春 康李佳 +1 位作者 郑露华 吴辰浩 《电工技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期64-76,共13页

针对永磁同步电机传统双脉冲和多脉冲注入带速重投方法在位置、转速估计方面存在稳态精度低、转速跟踪慢等问题,提出一种重复窄短路脉冲与高阶锁相的带速重投策略。通过提高带速重投过程的脉冲宽度调制(PWM)频率,实现更窄的短路脉冲输出... 针对永磁同步电机传统双脉冲和多脉冲注入带速重投方法在位置、转速估计方面存在稳态精度低、转速跟踪慢等问题,提出一种重复窄短路脉冲与高阶锁相的带速重投策略。通过提高带速重投过程的脉冲宽度调制(PWM)频率,实现更窄的短路脉冲输出,更准确地控制电流幅值。为了解决传统固定脉冲宽度带来的高速电流纹波大的问题,根据两个测试短路脉冲的电流幅值信息自适应调整短路脉冲宽度和时间间隔,保证全速范围的短路脉冲幅值小且受控。同时为了提高电流采样信噪比,采用电流过采样技术,多次采集相电流后求平均值,进一步提升位置估计精度。并设计三阶锁相环实现短路电流快速准确锁相,实现转子位置和转速的连续估计。实验结果表明,所提出策略在全速范围将电流幅值控制在额定电流的5%以内,减小电流纹波,降低母线电压泵升速率,提高位置和转速估计精度,从而实现快速、无电流冲击的带速重投。 展开更多

关键词 永磁同步电机 重投策略 重复窄脉冲 电流过采样 三阶锁相环

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不规则几何图形识别中的信息取样优先序 被引量：19

5

作者 曹立人 李永梅 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2003年第1期44-49,共6页

研究了不规则几何图形识别中的信息取样优先序。被试为浙江大学本科生 80名 ,男女各半 ,年龄 18- 2 2岁 ,色觉正常 ,视力或矫正视力正常。刺激材料为 2 0个不规则几何图形。实验的自变量有 3个 :①作业任务 ,认同与匹配 2种 ;②显示条... 研究了不规则几何图形识别中的信息取样优先序。被试为浙江大学本科生 80名 ,男女各半 ,年龄 18- 2 2岁 ,色觉正常 ,视力或矫正视力正常。刺激材料为 2 0个不规则几何图形。实验的自变量有 3个 :①作业任务 ,认同与匹配 2种 ;②显示条件 ,良好与不良 2种 ;③显示方式 ,旋转与不旋转 2种。因变量用了反应时与错误指数二项。实验的作业有二项 ,一项是对呈现在CRT上图形做判别作业 ;一项是有关信息取样优先序的问卷作业。Friedman双向方差分析和Kendall一致性系数检验的结果表明 :不规则几何图形的信息取样优先序有按取样特征信息差异度序进行编排的趋势。较稳定的取样序 ,特别是将整体信息置于较优先地位的取样序有助于提高图形识别的作业绩效。 展开更多

关键词 不规则几何图形 图形识别 信息取样优先序 序列性行为 实验 取样序

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谐波窗分解样本熵与灰色关联度在转子故障识别中的应用 被引量：16

6

作者 张文斌 郭德伟 +3 位作者 普亚松 滕瑞静 王鹏 苏艳萍 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第21期132-137,202,共6页

针对实测转子振动信号的非平稳特性和在现实条件中难以获得大量典型故障样本的问题,提出一种基于谐波窗分解(harmonic window decomposition,HWD)、样本熵与灰色关联度相结合的故障识别方法。首先,为了降低噪声的影响,引入循环统计学的... 针对实测转子振动信号的非平稳特性和在现实条件中难以获得大量典型故障样本的问题,提出一种基于谐波窗分解(harmonic window decomposition,HWD)、样本熵与灰色关联度相结合的故障识别方法。首先,为了降低噪声的影响,引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用不分层分析的HWD来提取包含转子典型故障信息的6个特征频带,运用非线性动力学参数样本熵作为特征,计算转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动、油膜振荡等5种工况的样本熵。最后,由于灰色关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以特征频带的样本熵为元素构造特征向量,通过计算不同振动信号的灰色关联度来判断转子的工作状态和故障类型。试验分析结果表明,所提的方法能够有效地应用于转子系统的故障诊断。 展开更多

关键词 谐波窗分解 灰色关联度 样本熵 顺序形态滤波 转子故障识别

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不规则几何图形识别取样特征的眼动研究 被引量：12

7

作者 曹晓华 曹立人 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2005年第6期748-752,共5页

探讨不规则几何图形识别中取样的眼动特征。被试为12名大学生,刺激材料为20个不规则几何图形,采用EyelinkII型眼动仪。结果发现,随作业难度加大,被试在认知加工中的有效取样时间比显著下降。在不良视觉条件下,图形信息的取样点数量显著... 探讨不规则几何图形识别中取样的眼动特征。被试为12名大学生,刺激材料为20个不规则几何图形,采用EyelinkII型眼动仪。结果发现,随作业难度加大,被试在认知加工中的有效取样时间比显著下降。在不良视觉条件下,图形信息的取样点数量显著减少,眼动扫视路径显著变短。在识别旋转图形时,有效取样时间下降,取样点数量增加,眼动扫视路径增长。图形信息的显示条件与显示方式的交互作用对图形识别的反应时、取样点的数量和眼动扫视路径长度的影响显著。 展开更多

关键词 图形识别 取样 眼动

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重点雷达辐射源快速筛选识别算法分析 被引量：6

8

作者 张鹏程 王杰贵 +1 位作者 旷平昌 孔辉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第11期31-35,共5页

针对复杂电磁环境下辐射源识别处理时间长,高威胁等级辐射源不能及时发现的问题,研究了重点辐射源目标快速筛选识别技术,提出了一种脉冲样本图TOA差级识别算法,直接以重点辐射源的脉冲样本图为模板,与经过简单稀释后的全脉冲数据进行匹... 针对复杂电磁环境下辐射源识别处理时间长,高威胁等级辐射源不能及时发现的问题,研究了重点辐射源目标快速筛选识别技术,提出了一种脉冲样本图TOA差级识别算法,直接以重点辐射源的脉冲样本图为模板,与经过简单稀释后的全脉冲数据进行匹配,忽略重叠匹配优化后,得到重点目标识别结果,筛选识别同步完成,运算复杂度小,筛选识别速度快。数值仿真结果表明该方法在复杂电磁环境下能够快速有效地识别出重点辐射源,具有很高的工程应用价值。 展开更多

关键词 脉冲样本图 重点辐射源 快速识别 TOA差级

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图形识别中学习和再认取样的时间进程及其策略 被引量：1

9

作者 曹晓华 曹立人 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2009年第3期242-248,共7页

本研究探讨图形识别学习和再认中取样的时间进程及其策略。被试为24名大学生,刺激材料为20个不规则无意义几何图形,以EyelinkII型眼动仪为主要实验设备。结果发现:显示方式和反馈条件显著影响图形再认期间的取样时间进程;图形学习时和... 本研究探讨图形识别学习和再认中取样的时间进程及其策略。被试为24名大学生,刺激材料为20个不规则无意义几何图形,以EyelinkII型眼动仪为主要实验设备。结果发现:显示方式和反馈条件显著影响图形再认期间的取样时间进程;图形学习时和再认时取样首视点的时间和空间方位具有显著相关,具有时空的一致性;反馈条件对取样策略调整主要体现在增加取样点数目、固定中等取样路径、增加取样点时间和减少取样辅助操作等方面;即时反馈提示显著影响再认时的取样,但是对学习时的取样影响不显著。 展开更多

关键词 图形识别 取样 策略 时间进程 反馈

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基于改进分数阶SVD的块协作表示的小样本人脸识别算法 被引量：4

10

作者 张建明 廖婷婷 +1 位作者 吴宏林 刘宇凯 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1237-1243,共7页

随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD(IFSVDR)的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判别... 随着训练样本数目减少,传统人脸识别方法的性能会急剧下降,因此提出了改进的分数阶SVD(IFSVDR)的块协作表示算法,以提高小样本下人脸识别率。为了减少噪声对分类的干扰,对SVD算法进行改进,利用分数阶增大主要正交基权值,提高特征的判别力;对相对较小权值进行抑制,降低噪声的干扰。然后,将得到的特征图像用基于块的协作表示算法进行分类(PCRC)。相对传统稀疏分类算法,PCRC融合了集成学习,能更好地解决小样本问题,且CRC计算复杂度低于SRC。在扩展的Yale B和AR人脸数据库上的实验表明,本文提出的算法在单样本的情况下也有较高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 改进的分数阶奇异值分解 基于块的协作表示分类 小样本问题

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基于时空深度特征的人体行为识别算法 被引量：10

11

作者 刘雨娇 范勇 +1 位作者 高琳 酉霞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期259-263,共5页

针对底层局部时空特征数量少以及中层特征表达能力弱的问题,结合时空深度特征,提出一种人体行为识别算法。依据运动剧烈区域在行为识别中提供更多判别信息的思想,利用视频图像的深度信息确定人体运动显著性区域,通过计算区域内光流特征... 针对底层局部时空特征数量少以及中层特征表达能力弱的问题,结合时空深度特征,提出一种人体行为识别算法。依据运动剧烈区域在行为识别中提供更多判别信息的思想,利用视频图像的深度信息确定人体运动显著性区域,通过计算区域内光流特征作为度量区域活跃度的能量函数,依据能量函数对运动显著性区域进行高斯取样,使样本点分布于运动剧烈区域。将采集到的样本点作为动作底层特征描述人体行为,结合词袋模型,采用支持向量机分类器对行为进行识别。实验结果表明,在Swust Depth数据集中,基于时空深度特征的人体行为识别算法的平均行为识别准确率达到92%,且具有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 行为识别 深度信息 采样策略 时空特征 词袋模型 运动显著性

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基于脉冲样本图的雷达辐射源识别方法 被引量：8

12

作者 王遵禄 陈婷 罗景青 《雷达科学与技术》 2009年第4期284-288,共5页

雷达辐射源识别是雷达对抗侦察信号处理的关键环节。由于现代雷达体制日益复杂,传统的辐射源识别方法面临着越来越严峻的问题。因此针对这种情况,提出了一种基于脉冲样本图雷达辐射源识别算法。这种算法无需对相互叠加的雷达辐射源信号... 雷达辐射源识别是雷达对抗侦察信号处理的关键环节。由于现代雷达体制日益复杂,传统的辐射源识别方法面临着越来越严峻的问题。因此针对这种情况,提出了一种基于脉冲样本图雷达辐射源识别算法。这种算法无需对相互叠加的雷达辐射源信号进行完全分选,并且不需要进行传统识别方法中的特征提取过程,简化了处理环节。在脉冲流密度适中的情况下,该算法具有很好的判别准确率。仿真结果验证了该方法的可行性和实用性。 展开更多

关键词 雷达对抗 雷达辐射源识别 脉冲样本图 模板匹配

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一种基于压缩感知的OFDM调制识别方法 被引量：4

13

作者 文韬 陈旗 沈少鹏 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第9期32-36,共5页

卫星通信信号频带宽、传输数据量大的特性,为解决其处理困难的问题,提出一种基于压缩感知的OFDM信号调制识别方法,对OFDM信号进行稀疏变换后,在非重构的条件下直接对欠采样测量值进行处理,根据OFDM信号在高阶累积量上的性质进行调制识... 卫星通信信号频带宽、传输数据量大的特性,为解决其处理困难的问题,提出一种基于压缩感知的OFDM信号调制识别方法,对OFDM信号进行稀疏变换后,在非重构的条件下直接对欠采样测量值进行处理,根据OFDM信号在高阶累积量上的性质进行调制识别。推算了几种单载频调制信号的欠采样后的高阶累积量理论值;分析了OFDM信号的渐进高斯性,通过这一性质可以将OFDM信号与其他单载频调制信号区分,做到OFDM信号的调制识别;仿真实验结果表明,该方法可以在欠采样的情况下以较高概率完成对OFDM信号进行调制识别,并且有较好的抗噪性。 展开更多

关键词 高阶累积量 正交频分复用 卫星通信 欠采样 调制识别

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