一种用于味觉感知数据分析的时空重构数据增强方法

    公开(公告)号:CN115409102A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202211020452.7

    申请日:2022-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种用于味觉感知数据分析的时空重构数据增强方法,包括如下步骤:利用脑电信号采集系统获取多种味道刺激下所诱发的味觉脑电数据,利用所采集的数据建立味觉脑电数据集,而后依次采用低通、带通滤波方法降噪,随后对数据进行降采样来减小数据量,然后划分训练集和测试集,再利用时空重构数据增强方法将味觉脑电的训练集数据进行扩增,构建分类模型,并将扩增后的训练集用于分类模型的训练,最终训练后的模型用于味道辨识。本发明所提出的数据增强方法显著地提高了味觉脑电识别模型的准确率与稳定性,有效地实现了味道的辨识。

    一种全固态T1离子选择电极及其制备方法

    公开(公告)号:CN100434909C

    公开(公告)日:2008-11-19

    申请号:CN200610017277.0

    申请日:2006-10-24

    Inventor: 门洪 王建国

    Abstract: 本发明涉及一种全固态Tl离子选择电极及制法,它是由树脂管、Tl离子小体柱敏感材料的树脂管底、树脂顶盖组成。用光谱纯Tl2S、Ag2S和AgI,按50∶25∶25摩尔比经充分混合研磨后,压制成小长方体,放进石英瓶中,在干燥氮气的条件下,加热至350℃,保持4小时;然后自然退火,再把小长方体研磨碎,制成高/宽比为0.25~4的小柱体,放进真空石英瓶中,加热至350℃,保持4小时,然后自然退火,取出抛光,制得Tl离子选择敏感柱形材料;用导电银浆在小柱体一侧焊接并引出一铜导线,将小柱体封装在树脂管底,管顶用树脂盖封死,制得全固态Tl离子选择电极,携带方便,快速准确检测水、水果和蔬菜等中的Tl离子。

    用于检测重金属的毛细管电泳检测器

    公开(公告)号:CN100419419C

    公开(公告)日:2008-09-17

    申请号:CN200610017232.3

    申请日:2006-09-29

    Inventor: 门洪 王建国

    Abstract: 本发明公开了一种用于检测重金属的毛细管电泳检测器,其包括毛细管、高压直流电源、测试池、电流显示单元,其特征在于,测试池内设有参比电极、检测极,两者连接电流显示单元构成测量回路;所述检测组件是将P型或N型 Si片作基片,其下面有Al层,其上面有SiO2层,SiO2层上有Si3N4层,在Al层设银浆引出导线一根,接电流显示单元,设交流光源经光纤照射检测组件Si3N4层表面,毛细管的末端正面对着检测组件Si3N4层,本发明设备结构简单,制造成本低、体积小、重量轻、操作过程简单,费用低,测试速度快,结果准确,可以广泛用于江河湖海水体测试,生物医学血浆、体液测试,工业污水、中药、茶叶、蔬菜、水果、食物中Cu2+、Pb2+、Hg2+、Zn2+、Fe3+、Cd2+定性和定量的测量。

    用于同时检测Cu2+、Pb2+、Cd2+的阵列式薄膜传感器及其制备方法

    公开(公告)号:CN1945303A

    公开(公告)日:2007-04-11

    申请号:CN200610017279.X

    申请日:2006-10-24

    Inventor: 门洪 王建国

    Abstract: 本发明涉及用于同时检测Cu2+、Pb2+、Cd2+的阵列式薄膜传感器及基制备方法,以p型或n型Si片作基底,在基底上依次为SiO2层,对Cu2+、Pb2+、Cd2+敏感的三种薄膜;该薄膜传感器是通过激光脉冲沉积技术在SiO2表面上制备三种敏感薄膜,采用激光沉积技术把三个敏感材料分别制备在SiO2表面上,最后形成三种阵列式薄膜传感器。它对溶液中的Cu2+、Pb2+、Cd2+具有选择性,能检测出Cu2+、Pb2+、Cd2+的含量。本发明可在江河湖泊、生物医学领域(如血液、体液)、工业废水、中药、蔬菜、水果、茶叶等领域中对Cu2+、Pb2+、Cd2+同时进行定性和定量检测。

    一种利用神经动力学系统模型进行机器嗅-味联觉效应可视化的方法

    公开(公告)号:CN108981800B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN201810695541.9

    申请日:2018-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种利用神经动力学系统模型进行机器嗅‑味联觉效应可视化的方法,包括如下步骤:S1、利用SA‑402B型电子舌和PEN3型电子鼻进行啤酒机器味觉和机器嗅觉信息获取;S2、基于变量投影重要性评价指标及多模式识别技术(支持向量机、随机森林和极限学习机)提取影响啤酒风味信息特征;S3、基于KIII非线性神经动力学系统模型对影响啤酒风味信息特征进行时间维度输入,将嗅味信息的作用规律可视化动态呈现。本发明基于神经传导机制的非线性动力学神经系统处理外界刺激的作用模式,将机器嗅觉与机器味觉的感知过程相关联,体现非线性动力学系统内部的嗅‑味信息作用规律,实现机器嗅‑味联觉的感知研究具有重要意义。

    可降解与不可降解塑料的快速识别方法

    公开(公告)号:CN114049526A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111463074.5

    申请日:2021-12-03

    Abstract: 本发明公开了可降解与不可降解塑料的快速识别方法,包括如下步骤:利用高光谱成像仪采集多组塑料样本在多个波段的高光谱图像数据,黑白校正处理后,经S‑G滤波方法降噪,采用标准正态变量变换减小类内间距,然后提取高光谱图像数据在每个波段的均值特征,利用基于欧式距离的数据增强方法实现均值特征的增强处理;将均值特征和增强后的均值特征用于动态卷积残差网络的训练,保存模型训练中分类准确率最高的一组网络参数;基于上述步骤完成待识别的塑料样本的预处理,将完成预处理后的100个待识别塑料样本数据输入到训练好的动态卷积残差网络中进行二分类识别。本发明可以实现可降解与不可降解塑料的快速识别,且准确率高,在96%以上。

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