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不同年龄被試的繆勒-莱依尔錯觉

心理学报 , 1964,
Abstract: 問題繆勒-萊依尔錯觉(下簡称M-L錯觉)是一种典型的几何视錯觉。錯觉效果是带箭尾的綫段(a)比带箭头的綫段(b)显得长些,而实际上两者是等长的(見图1)。从1889年繆勒-萊依尔(F.C.Müller-Lyer)提出这种錯觉现象
水解酸化法预处理青霉素废水的试验
京敏,,
环境工程 , 2006, DOI: 10.13205/j.hjgc.200601008
Abstract: 在系统分析青霉素废水水质的基础上,进行该废水不同稀释比的水解酸化试验。结果表明采用水解酸化工艺作为生物处理的预处理手段是有效的,选取HRT为8~10h,CODCr的进水负荷取6~8kgm3·d,废水酸化率达到10%左右,CODCr去除率为20%左右。
混合深度学习模型C-RF及其在手写数字识别中的应用
Hybrid Deep Learning Model C-RF and Its Application in Handwritten Numeral Recognition

侯艳,,统风
- , 2018, DOI: 10.16337/j.1004-9037.2018.02.017
Abstract: 卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)是一种常见的深度学习模型,受人类视觉认知机制启发而来,能够从原始图像得到有效的特征表达。CNN模型在图像识别领域不断取得突破,但是在训练过程中需要花费大量时间。随机森林(Random forest,RF)在分类和回归上具有很高的精度,训练速度快并且不容易出现过拟合的问题,现有的基于RF的分类器都依赖手工选取的特征。针对以上问题,本文提出了基于CNN的C-RF模型,把CNN提取到的特征输入RF中进行分类。由于随机权值网络同样可以得到有效的结果,所以不用梯度算法调整网络参数,以免消耗大量时间。最后在MNIST数据集和Rotated MNIST数据集上进行了实验,结果表明C-RF模型的分类精度比RF有了较大的提高,同时泛化能力也有所提升。
Convolutional neural network (CNN) is a kind of common architecture of deep learning, which is inspired by the biological visual cognition mechanism. CNN can obtain the effective feature expression from the original image. In recent years, CNN has made breakthroughs in the field of image recognition, but it takes a lot of time in the training process. As a new machine learning algorithm proposed by Leo Breiman in 2001, random forest (RF) has high accuracy in classification and regression, fast training speed and is not prone to over-fitting. The existing RF based classifiers rely on hand-selected features. Aiming at the above problems, a new C-RF model based on CNN is proposed in this paper, which puts the features extracted by CNN into RF to complete the classification.Since the network using random weights can also obtain effective results, gradient algorithm is not used to adjust the network parameters for avoiding a lot of time consumption. Experimental results on the MNIST and the Rotated MNIST datasets show that the classification accuracy of C-RF model is better than that of RF, and the generalization ability is also improved at the same time.
不同年龄被試思維活动(心算)对脑电图的影响
,邬勤娥,,葛沚云,刘荣才
心理学报 , 1964,
Abstract: 就人类脑电图研究言,思維(心算)与脑电图的相关一直是許多研究者注意的一个問題。从生理心理(或精神生理)角度来看,有关大脑輸入(感觉)或輸出(运动)的知識比較丰富,但中枢过程的知識事实上尚頗空虛。例如思維等复杂意識活动的机能定位問題,自勃洛卡(Broca)后百年間始終意見分歧,截止目前仍然是一个国际間热烈爭論
结合经验模态分解能量总量法的断路器振动信号特征向量提取
一航,武建文,,
电工技术学报 , 2014,
Abstract: 为了检测出断路器的机械结构故障类型,本文分析了断路器机械振动信号的特性,提出基于经验模态分解(EMD)能量总量法与支持向量机(SVM)理论相结合的中压断路器振动信号的特征向量提取和故障分类的分析方法。首先将断路器的振动信号进行经验模态分解,得到所需要的内禀模态函数(IMF),通过离散采样点求能量总量的方法求出包含主要故障特征信息的各个内禀模态函数分量的能量总量。利用IMF分量能量总量作为特征向量,并以此作为支持向量机输入,将测试样本信号的故障特征向量输入训练好的SVM,并对SVM及核函数参数进行遗传算法优化,采用“二叉树分类”支持向量机分类机制进行故障分类。经实验分析该方法能很好地识别出振动信号的差别及故障类型。
清苑县农村学龄前儿童缺铁性贫血调查分析
王岩, 崔泽, 王新力,, , 赵景石
中国公共卫生 , 1996,
Abstract: ?为了解河北省学龄前儿童缺铁性贫血的患病情况,并探讨干预措施,按照"十省防治儿童缺铁性贫血方案",于1.991年5月~6月对清苑县944名7岁以下学龄前儿童进行了调查,现将结果分析如下。
Sn/Pt纳米立方体对乙醇电催化氧化的原位FTIR光谱研究
,张斌伟,李艳艳,姜艳霞,
电化学 , 2014, DOI: 10.13208/j.electrochem.131177
Abstract: 采用循环伏安电沉积方法制备了Sn修饰的铂纳米立方体,并研究其乙醇的电催化氧化.结合传统的电化学技术和原位电化学红外光谱技术研究了Sn的作用机理.循环伏安研究表明,Sn修饰后使其乙醇氧化的起始电位显著负移,Sn覆盖度~0.90时乙醇氧化的起始电位为-0.1V.原位红外光谱结果表明,修饰Sn后极大地促进了乙酸的生成,更利于乙醇的直接氧化途径,但对乙醇的C—C键断裂促进作用不大.
蜜环菌在不同树种培养基中的生长研究
杜丽君,,张昱,,,刘翠珍
北方园艺 , 2013,
Abstract: 通过选用桃树、柳树、硬杂木、龙爪槐等不同树种木段添加等量麦麸作为培养基主料,进行蜜环菌的培养,研究了其菌索的生长速度和长势等。结果表明蜜环菌在桃树枝条培养基中的生长状况良好,在硬杂木和柳树木枝条中次之,在龙爪槐枝条中几乎不能正常生长。
乙醇电催化氧化
,姜艳霞,张斌伟,游乐星,李崭虹,
化学进展 , 2014, DOI: 10.7536/PC131015
Abstract: 乙醇作为典型的可再生绿色环保型能源,具有易储存和携带、较高的能量密度、易生产等优点而备受关注。本文详细介绍了近年来国内外乙醇电催化氧化研究的重要进展,着重叙述了乙醇电催化氧化的反应机理,不同催化剂材料对乙醇电氧化的优缺点,进一步探讨了影响乙醇电氧化反应活性和选择性的因素,总结了提高乙醇电氧化活性和选择性的策略,最后,对其今后可能的研究方向进行了展望。
大田环境下转bt基因玉米对土壤酶活性的影响
磊?,赵蕾?,红炜?,田晓燕?,李凡?,兴波?
生态学报 , 2011,
Abstract: 在大田自然条件下,比较研究了转bt基因玉米和非转基因亲本玉米在种植和秸秆分解时对土壤酶活性影响的差异。结果表明,与亲本非转基因玉米相比,在各生育期内种植转bt玉米对土壤蛋白酶和土壤脲酶活性均没有显著影响;在喇叭口期和抽雄期,土壤蔗糖酶和土壤酸性磷酸酶活性显著提高。在秸秆还田后,两种玉米秸秆对土壤酸性磷酸酶活性的影响没有显著差异,但使用转bt玉米秸秆的土壤蔗糖酶、土壤脲酶和土壤蛋白酶的活性则有显著提高。与亲本玉米相比,在所有观测期内,种植bt玉米及秸秆还田对土壤酶活性的影响,在影响的幅度及趋势上随玉米生育期和土壤酶种类的不同而产生差异,但没有观测到显著不利影响;商业化bt玉米的环境释放仍有待长期定位观测和评价。
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