化学模式识别

摘要： 目的:优化三叶青总黄酮的提取工艺,比较不同产地三叶青的总黄酮得率,并采用指纹图谱结合化学模式识别的方法对其质量进行综合评价。方法:在单因素实验的基础上,以三叶青总黄酮得率为评价指标,运用BoxBehnken法优化三叶青总黄酮的提取工艺;在最佳提取工艺下,测定不同产地三叶青的总黄酮得率;在建立三叶青HPLC指纹图谱的基础上,采用相似度评价、聚类分析和主成分分析,对不同产地三叶青的质量进行综合性评价。结果:确定三叶青总黄酮的最佳提取工艺为提取时间65 min、提取温度83°C、料液比1:30 g·mL-1、乙醇浓度60%,该条件下总黄酮得率为37.89 mg·g-1;测得不同产地三叶青总黄酮得率差异较大,其中以云南楚雄、福建福州、贵州黔西南产三叶青的总黄酮得率较高;建立了全国9个不同产地的三叶青总黄酮HPLC指纹图谱,共标定11个共有峰,其相似度为0.770~0.961;聚类分析和主成分分析结果一致,可将不同产地的三叶青样品分为4类;主成分分析表明,前3个主成分的累积方差贡献率为84.92%,选择该3个因子对三叶青进行综合性评价;根据综合评价得分可知,浙江台州产三叶青质量最佳,云南楚雄次之,广东清远质量最差。结论:本研究结果为不同产地三叶青的质量评价提供参考,并为三叶青销售市场的规范和后续资源开发提供技术支撑。

摘要： 建立HPLC指纹图谱结合化学模式识别技术对僵蚕药材进行质量评价。采用Insertsil ODS-3(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸水溶液为流动相梯度洗脱,检测波长365 nm,流速0.8 mL/min,进样量10μL,柱温30°C。采用相似度评价、聚类分析、主成分分析等化学模式识别方法,对不同来源的20批僵蚕药材进行质量分析和评价。建立的指纹图谱标定了9个共有峰,指认了5个峰,1号峰为芦丁,2号峰为金丝桃苷,4号峰为紫云英苷,6号峰为槲皮素,7号峰为山奈酚,并将9个共有峰峰面积与其性状、总灰分、酸不溶性灰分、浸出物及白僵菌素含量进行相关性分析。结果表明本研究建立的僵蚕HPLC指纹图谱结合化学模式识别的方法可靠、易行,方法重复性好、专属性强,与药材性状、总灰分、浸出物及白僵菌素含量等质控指标均有一定的相关性,为后续僵蚕药材的质量控制提供依据和参考。

摘要： 目的建立轻身调脂消渴片(QTXT)的指纹图谱,并进行化学模式识别分析,同时测定7种成分的含量。方法以盐酸黄连碱为参照,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》建立13批QTXT的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱并进行相似度评价;通过与混合对照品色谱图比对,确认共有峰;通过与各单味饮片样品溶液和各阴性样品溶液色谱图比对,确定共有峰的归属;采用SPSS 22.0、SIMCA 14.1软件进行聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法-判别分析,以变量重要性投影(VIP)值大于1为标准筛选影响QTXT质量的标志性成分。以盐酸黄连碱为内参物,采用一测多评(QAMS)法测定柚皮苷、橙皮苷、新橙皮苷、盐酸小檗碱、盐酸巴马汀和洛伐他汀的含量,并与外标法测定结果(盐酸黄连碱除外)进行比较。结果13批QTXT中共有17个共有峰,相似度为0.987~0.999;共指认出7个共有峰,分别为柚皮苷(4号峰)、橙皮苷(5号峰)、新橙皮苷(6号峰)、盐酸黄连碱(8号峰)、盐酸巴马汀(9号峰)、盐酸小檗碱(10号峰)、洛伐他汀(14号峰)。7~10号峰为黄连的专属峰;3~6、11~13号峰为麸炒枳实的专属峰;14号峰为红曲的专属峰;1号峰为黄连和红曲的共有峰;2、15号峰为麸炒枳实和红曲的共有峰;16、17号峰为6味饮片的共有峰。聚类分析结果显示,13批QTXT可聚为3类,其中S2为一类,S1、S9、S10为一类,S3~S8、S11~S13为一类;主成分分析结果显示,前3个主成分的累计方差贡献率为85.120%,与聚类分析相比,主成分分析进一步将S1与S9、S10区分开;正交偏最小二乘-判别分析结果显示,有7个共有峰的VIP值大于1,依次为10号峰(盐酸小檗碱)、9号峰(盐酸巴马汀)、5号峰(橙皮苷)、11号峰、8号峰(盐酸黄连碱)、12号峰、6号峰(新橙皮苷)。QAMS法测得柚皮苷、橙皮苷、新橙皮苷、盐酸小檗碱、盐酸巴马汀、洛伐他汀的含量分别为40.198~77.552、6.138~13.413、71.823~125.868、11.274~49.951、3.303~5.367、1.821~3.185 mg/g;外标法测得柚皮苷、橙皮苷、新橙皮苷、盐酸小檗碱、盐酸黄连碱、盐酸巴马汀和洛伐他汀的含量分别为41.454~79.976、6.404~13.993、74.068~129.081、11.627~51.512、5.922~12.020、3.158~5.131、1.901~3.325 mg/g。两种方法所得含量测定结果(盐酸黄连碱除外)的偏差均小于3.00%。结论所建HPLC指纹图谱和QAMS法操作简单、准确、重复性好,结合化学模式识别分析可用于评价QTXT的整体质量。盐酸小檗碱、盐酸巴马汀等成分可能是影响该药质量的标志性成分。

摘要： 为筛选水冬瓜叶抗炎镇痛活性成分,采用高效液相色谱(HPLC)建立不同采收期10批次水冬瓜叶药材指纹图谱,对其进行主成分分析,并基于皮尔逊相关分析法探讨不同采收期水冬瓜叶药材抗炎镇痛的谱效关系。结果显示,不同采收期水冬瓜叶药材HPLC指纹图谱中有17个共有峰,10批次药材的相似度为0.875~0.973。聚类分析将不同采收期水冬瓜叶药材分为3类。主成分分析共得到3个主成分。经皮尔逊相关分析,峰17、峰14、峰12、峰15、峰13、峰5、峰16和峰4可能为水冬瓜叶药材镇痛作用的物质基础,峰6、峰8(异槲皮苷)、峰11、峰7(金丝桃苷)、峰5、峰3、峰4、峰13、峰9和峰1可能为水冬瓜叶药材抗炎作用的物质基础。

摘要： 目的建立铁皮石斛指纹图谱方法,结合化学模式识别技术对不同批次进行质量评价。方法采用高效液相色谱法,以乙腈、水为流动相进行梯度洗脱,运用相似度评价、聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘辨别分析对12批铁皮石斛进行质量评价。结果12批铁皮石斛指纹图谱包含24个共有峰,不同化学模式识别方法分析所得的结果基本一致。云南普洱铁皮石斛和浙江天台铁皮石斛的成分与含量较为相似;浙江武义与云南普洱、浙江天台的铁皮石斛略有差异。结论建立的铁皮石斛指纹图谱能够较为全面体现药材质量轮廓,指纹图谱结合化学模式识别研究可为其质量控制提供新思路。

摘要： 目的建立UPLC特征图谱和多成分同时定量的分析方法,为酒女贞子炮制过程质量评价提供依据。方法采用ACQUITY UPLC BEH Shield RP18(100 mm×2.1 mm,1.7μm)色谱柱,以乙腈(A)-水(B)为流动相,梯度洗脱,流速为0.3 mL·min^(-1),柱温为30°C,检测波长0~3 min为284 nm,3~25 min为224 nm,进样量1μL。采用化学模式识别分析方法对酒女贞子炮制过程进行质量评价。结果建立了女贞子炮制前后的UPLC特征图谱,女贞子和酒女贞子分别确定了10个和14个共有峰,指认3、4、7、9号峰为红景天苷、松果菊苷、特女贞苷、女贞苷G13,炮制后新增成分11号峰为5-羟甲基糠醛;聚类分析和主成分分析(PCA)将酒女贞子不同炮制过程的样品分为2类,结合正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)发现了导致不同炮制过程样品间差异的5个标志性化合物。定量分析了3个指标性成分,红景天苷随着炮制时间的延长含量增加,特女贞苷和女贞苷G13随着炮制时间的延长含量趋于稳定。结论所建立的UPLC特征图谱及多成分同时定量的方法准确、重复性好,对女贞子药材及酒女贞子炮制过程的质量控制及整体性评价具有重要意义。

摘要： 目的建立蒙药三子散高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,通过化学模式识别方法综合评价其内在质量。方法采用HPLC法,以京尼平苷色谱峰为参照峰,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》绘制15批三子散的HPLC指纹图谱并进行相似度评价,标定并指认共有峰。结合聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法-判别分析对15批三子散的指纹图谱进行质量评价,筛选影响其质量的差异性标志物。结果 15批三子散中共有29个共有峰,相似度均不低于0.952,表明15批三子散的化学组成一致性较好;共指认了诃子次酸、没食子酸、石榴皮鞣素、安石榴苷A、安石榴苷B、jasminoside B、咖啡酸、柯里拉京、京尼平苷、诃子鞣酸、1,2,3,4,6-O-没食子酰葡萄糖、诃子林鞣酸、鞣花酸13个共有峰。聚类分析与主成分分析均可将15批三子散分为4类,且分类结果一致,表明15批三子散的质量存在一定差异;结合正交偏最小二乘法-判别分析筛选出导致批次间质量差异的14个差异性标志物(诃子次酸、没食子酸、鞣花酸等)。结论建立的HPLC指纹图谱分析方法简便、稳定,结合化学模式识别分析可用于三子散的质量控制。

摘要： 目的评价枇杷叶生品及不同炮制品的质量。方法将10批枇杷叶生品分别制成蜜炙枇杷叶、姜汁炙枇杷叶、姜汁煮枇杷叶、甘草汁炙枇杷叶、甘草汁煮枇杷叶、清炒枇杷叶,共70批样品。采用热浸法测定其醇溶性浸出物含量,采用紫外-可见分光光度法测定其总三萜酸含量(以熊果酸计),采用高效液相色谱法测定其中野鸦椿酸等5个三萜酸类成分的含量;采用高效液相色谱法联合《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2004A版)》建立指纹图谱并进行相似度评价,与混合对照品比对指认共有峰。采用SPSS 22.0软件和SIMCA-P 14.1软件进行系统聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析。结果枇杷叶生品、蜜炙枇杷叶、姜汁炙枇杷叶、姜汁煮枇杷叶、甘草汁炙枇杷叶、甘草汁煮枇杷叶、清炒枇杷叶中醇溶性浸出物平均测定值分别为25.90%、39.95%、27.44%、28.20%、28.38%、26.36%、29.26%,总三萜酸平均含量分别为40.62、49.33、52.56、46.38、52.17、55.06、53.41 mg/g,野鸦椿酸、山楂酸、科罗索酸、齐墩果酸、熊果酸的平均含量和平均总含量分别为1.966~4.808、1.459~2.824、4.525~8.172、1.294~1.817、6.294~8.470、15.538~25.671 mg/g。70批样品中有11个共有峰,指认出峰2、5、6、10、11分别为野鸦椿酸、山楂酸、科罗索酸、齐墩果酸、熊果酸。枇杷叶生品及不同炮制品与生品指纹图谱的相似度为0.919~1.000。70批样品中,10批枇杷叶生品聚为一类,10批姜汁煮枇杷叶聚为一类,其他50批枇杷叶炮制品聚为一类;前2个主成分的累计方差贡献率为80.682%;变量投影重要性(VIP)值排序为峰2(野鸦椿酸)>峰5(山楂酸)>峰6(科罗索酸)>峰9(未知成分)>峰11(熊果酸)>峰10(齐墩果酸),其值均大于1。结论枇杷叶生品经炮制后,醇溶性浸出物、总三萜酸含量和5个三萜酸类成分(野鸦椿酸、山楂酸、科罗索酸、齐墩果酸、熊果酸)总含量均有不同程度的增加,其中蜜炙枇杷叶中醇溶性浸出物最高,甘草汁煮枇杷叶中总三萜酸含量最高,姜汁煮枇杷叶中5个三萜酸类成分总含量最高。野鸦椿酸、山楂酸、科罗索酸、熊果酸、齐墩果酸等成分可能是影响枇杷叶生品及炮制品质量的差异性成分。

摘要： 目的建立夏枯草口服液HPLC指纹图谱,并同时测定其中5种成分的含量。方法采用ACE EXCEL 5 C_(18)(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱,流动相为乙腈-0.1%磷酸水溶液,梯度洗脱,流速为1.0 mL/min,柱温30°C,进样量10μL,检测波长280 nm;建立夏枯草口服液HPLC指纹图谱;通过相似度评价、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)等化学模式识别,对不同批次夏枯草口服液的质量进行评价,同时测定迷迭香酸、咖啡酸、丹参素、原儿茶酸和原儿茶醛5种成分的含量。结果建立了夏枯草口服液的HPLC指纹图谱,标定了50个共有峰,指认了其中5种成分;25批样品相似度均在0.90以上,通过化学模式识别揭示了25批夏枯草口服液的质量相似性与差异性;所测定5种成分在相应的浓度范围内线性关系良好,r≥0.9990,平均加样回收率98.44%~103.6%,RSD≤2.67%。结论HPLC指纹图谱结合多指标成分含量测定的方法简便可行、准确可靠,可为夏枯草口服液的质量控制与评价提供实验依据。

摘要： 目的研究马鞭草根、主茎、侧枝、叶、花穗指纹图谱的差异。方法收集11批不同产地的马鞭草药材,采用超高效液相色谱法测定药材、根、主茎、侧枝、叶、花穗的指纹图谱,并结合相似度评价、聚类分析、主成分分析及偏最小二乘法判别分析对不同部位的指纹图谱进行化学模式识别分析。结果分别建立马鞭草药材、根、主茎、侧枝、叶和花穗的超高效液相色谱法指纹图谱,分别标定了22、14、20、20、21和22个共有峰,指认了3个成分(5-羟基马鞭草苷、马鞭草苷、毛蕊花糖苷);药材与侧枝的相似度较高,与根的相似度较低;热图分析显示不同部位化学成分含量存在差异,主要富集在花穗中;聚类分析显示药材与侧枝的一致性较高,结合主成分分析和偏最小二乘法判别分析可知5-羟基马鞭草苷是形成不同部位差异的重要指标。结论马鞭草花期时采收、去根入药可提高饮片的质量,为去根入药提供实验参考依据。

摘要： 目的：采用超高效液相色谱-串联四极杆飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF-MSE)建立甘草化学成分的快速定性分析方法,并采用超高效相色谱(UPLC)指纹图谱与化学模式识别结合进而分析72批次甘草间化学成分的差异性,为甘草的质量控制与评价提供实验依据. 方法：运用时间依赖型MSE扫描方式采集甘草样品的质谱数据,快速鉴定甘草的主要化学成分,并采用Ward's Method对UPLC指纹图谱数据进行探索性数据分析,获取分类信息,最后采用对偶传播人工神经网络分析不同分类组别的化学成分差异. 结果：共鉴定了57个化合物,Ward's Method分析将72批甘草样本区分为4组,利用对偶传播人工神经网络获取了甘草不同组别间的显著性差异成分. 结论：本方法可以快速、全面实现甘草化学成分的定性分析,比较甘草间的化学成分差异性,为甘草质量等级标准的建立提供了参考依据.

摘要： 目的：采用高效液相色谱法及聚类法建立栀子药材质量评价的化学模式识别方法。方法：采用反相高效液相法,可变波长紫外检测器,Eclipse XDB-C18色谱柱,乙睛-0.1%磷酸水溶液梯度洗脱,检测波长238nm(0～20min,检测环烯醚萜苷类成分)、440nm(20～30min,检测西红花苷类成分),以24批桅子共有色谱峰峰面积为基础进行聚类分析。结果：主成分分析和系统聚类分析结果基本一致,24批栀子样品可分为3类。结论：此方法可较系统的用于栀子的质量控制。

摘要： 本文对近年来国内外报道的化学模式识别在中药质量评价中的应用研究进展进行概述。化学模式识别在中药质量评价中起到了重要作用，具有广阔的发展前景。

摘要： 目的：以21种不同产地的延胡索中药色谱指纹图谱为基础，采用化学计量学方法对其进行化学模式识别，并对不同的化学模式识别方法进行比较。 方法：将指纹图谱信息进行预处理，经过峰对齐及标准化后，用MATLAB数据处理软件进行模式识别分析。 结果：对21种样品进行了分类和鉴别，采用此方法所得结果与实际相符合。 结论：本文方法结果可靠，可用于不同产地的中药延胡索的分类和鉴别。

摘要： 目的:建立HPLC指纹图谱－化学模式识别评价丹参质量的方法.方法:测定不同产地丹参药材的HPLC指纹图谱及丹参酮ⅡA和隐丹参酮的含量,色谱条件为:ODS色谱柱,流动相为甲醇-乙腈（5:3）65％-水35％～甲醇-乙腈（5:3）100％,在30min内线形梯度洗脱,流速:1ml/min,检测波长:270nm.以相对保留时间为定性参数,选定各样品中的23个色谱峰为特征峰.以特征峰的相对峰面积为指标,进行主成分分析,建立了4个主成分;并以此为指标、以类平均法对不同产地的药材进行了聚类分析;根据聚类结果,对9个丹参样品的特征值进行逐步判别分析,建立了判别函数,回判准确率100％.结果:取阈值为8时,所有样品可被分为4类,G1{1,6},G2{3,4,7,9},G3{2}, G4{5,8};同时根据获得的判别函数,初步建立了丹参化学模式识别的评价方法;以丹参酮ⅡA、隐丹参酮的含量为化学模式识别评判的参考依据,说明聚类分析结果具有分类意义:第一类,1、6号样品中隐丹参酮、丹参酮ⅡA的相对含量较少,认为其质量较差;第三、第四类,2、5、8号样品中隐丹参酮、丹参酮ⅡA的相对含量较多,认为其质量最好,但2号样品中隐丹参酮的相对含量大于丹参酮ⅡA的相对含量,与5、8号样品略不同;第二类,3、4、7、9号样品,介于第一类和第三、第四类之间,其质量一般.结论:本研究建立的丹参质量的评价方法先进、可行;对于未知样品进行质量评价时,只需将该样品经由相同HPLC分析条件下获得的指纹图谱特征数据带入已建立的判别函数,即可对其作出质量优劣的评判;为训练判别函数,应扩大样本量,作进一步细致、全面的研究,使丹参质量的化学模式评价方法更为准确、可靠.

摘要： 目的：建立玛卡药材的红外光谱鉴定方法.方法：对不同产地玛卡药材、萝卜以及芫根药材进行红外光谱指纹鉴别,并进行各个图谱之间的比较以及相似度计算和化学模式识别.结果：获得了不同产地玛卡药材红外指纹图谱,结果表明由于产地不同,其红外光谱图上的吸收峰频率和形状都有一定的差异,但不同产地玛卡图谱的相似度均大于0.93,并与其同科植物萝卜及芫根的红外图谱有明显差别.结论：粉末的红外指纹图谱鉴定法可用于不同产地玛卡药材的鉴别,并且通过红外光谱数据的相似度以及化学模式识别,可以对玛卡药材与十字花科其他药材进行很好的区分,从而来鉴别玛卡药材的真伪.

摘要： 目的:建立主要色谱峰化学成分明确的银黄颗粒HPLC指纹图谱,通过化学模式识别的方法全面评价其内在质量.方法:采用HPLC法,确定了10个不同厂家银黄颗粒指纹图谱的23个共有峰,明确鉴定了其中12个共有峰的化学成分,采用指纹图谱相似度评价,结合主成分分析和聚类分析对不同生产厂家的质量进行评价.结果:10批银黄颗粒样品图谱与对照图谱比较,相似度均大于0.978,主成分分析与聚类分析均可将不同生产厂家的银黄颗粒很好地分类,且分类结果一致.结论:所建立的HPLC指纹图谱分析方法全面、准确、稳定,结合化学模式识别研究可有助于银黄颗粒的整体质量控制,同时为其质量评价提供一种有效手段.

摘要： 通过概述国内外中药材质量评价研究现状，说明采用适当的分析手段进行中药指纹图谱研究是非常必要的。并以中药材黄芪、吴茱萸为例，采用化学模式识别方法进行中药材指纹图谱研究，评价中药材质量，为中药材质量控制提供一个新方法。

摘要： 本文将模式识别技术在中药鉴定中的应用给以综述.介绍化学模式识别,计算机显微图象模式识别,人工神经网络在中药鉴定中的应用及存在的问题.

摘要： 中药来源广泛、品种繁杂、混淆品与伪劣品屡有出现,加之中药的活性成分大部分为生物的代谢产物不同的代谢产物有不同的区别,不同的炮制方法对中药疗效也有显著影响,因此中药的质量非常不稳定,必须采取多项指标,才能客观、全面地鉴别中药,传统的鉴别方法(来源鉴定、性状鉴定、显微鉴定、理化鉴定、生物鉴定).由于受主观和个人鉴别能力的影响,极易造成人为的失误.近年来,随着分析鉴定仪器和计算机技术的发展,悄然兴起了一种新的中药鉴定技术——模式识别技术.现将模式识别在中鉴定中的应用进行简要综述.

摘要： 本发明实施例提供了控制图模式识别模型的训练方法及控制图模式识别方法，涉及质量状态监控技术领域。该训练方法包括：基于在预设的控制图正常模式和控制图异常模式下，对产品生产过程进行仿真的仿真结果，确定样本数据；利用预设时间序列模型Transformer对所述样本数据进行特征提取，得到预设的每种控制图模式的特征数据；利用每种控制图模式的特征数据对预设分类模型进行训练，并在预设损失函数最小时，停止训练，得到控制图模式识别模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高控制图模式识别的准确性。

摘要： 将被输入的信号分割成多个要素，将各要素转换成特征向量来生成特征向量的集合，使用识别字典来评价特征向量的集合。识别字典包括与各个类对应的模型，各模型具有与应被分类为对应于该模型的类的信号能取得的分割模式对应的子模型，子模型具有与用对应于该子模型的分割模式被分割出的各要素对应的状态，该状态是通过特征向量以及表示该状态的标签的函数来表现的状态。识别部将标签或者标签的集合作为识别结果输出，该标签表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型，该标签的集合表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型的集合。

摘要： 实施方式的模式识别装置，将所输入的信号变换为特征向量，并将该特征向量与识别词典进行比对，从而进行所输入的信号的模式识别。识别词典(10)具有表现特征向量的空间的部分空间即词典部分空间的词典部分空间基向量、和用于将根据特征向量和词典部分空间计算的类似度变换为似然度的多个概率化参数。模式识别装置具有识别部(3)，该识别部(3)通过特征向量和词典部分空间基向量的内积的值的二次多项式计算类似度，通过该类似度与概率化参数的线性和的指数函数计算似然度。识别词典(10)通过利用了多个概率化参数间的限制条件的期望最大化法来学习。

摘要： 损失计算装置，针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示。损失差计算装置，基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和。识别字典创建装置，基于损失计算装置针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典。识别字典创建装置基于输入特征向量来校正识别字典，以使损失计算装置针对类别而计算的损失总和与损失差计算装置计算的类别之间损失差的总和之和最小化，并且模式分类装置使用校正后的识别字典来对数据的模式进行分类。

摘要： 一种能够提高误接受概率的计算精度、并能够确保稳定安全强度的模式识别系统、模式识别方法和模式识别程序。模式识别系统10和10a包括第一概率计算单元32和连接到第一概率计算单元32的第二概率计算单元33。第一概率计算单元32根据指示第一模式特征点s1至sn

摘要： 一种模式识别装置以及模式识别方法。本发明的实施方式涉及模式识别装置以及模式识别方法。实现高效地削减计算量。在实施方式的模式识别装置中，作为构成递归型神经网络的中间层的RNN层包括输入变换部和RNN处理部。RNN层的输入变换部针对每个阶段进行针对输入矢量和递归输入矢量的变换，计算比所述输入矢量的维数与所述递归输入矢量的维数之和小的维数的变换矢量并输出的步骤，其中该输入矢量由从所述输入层输出的特征矢量或者下位的所述RNN层所包括的所述RNN处理部的输出构成，该递归输入矢量由该RNN层所包括的所述RNN处理部的之前阶段的输出构成。RNN层的RNN处理部针对每个阶段根据由该RNN层所包括的输入变换部计算出的变换矢量计算RNN输出矢量并输出。

摘要： 本发明实施例提供了控制图模式识别模型的训练方法及控制图模式识别方法，涉及质量状态监控技术领域。该训练方法包括：基于在预设的控制图正常模式和控制图异常模式下，对产品生产过程进行仿真的仿真结果，确定样本数据；利用预设时间序列模型Transformer对所述样本数据进行特征提取，得到预设的每种控制图模式的特征数据；利用每种控制图模式的特征数据对预设分类模型进行训练，并在预设损失函数最小时，停止训练，得到控制图模式识别模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高控制图模式识别的准确性。

摘要： 本公开是关于一种口袋模式识别方法、口袋模式识别装置及存储介质。口袋模式识别方法应用于终端，口袋模式识别方法包括：监测终端的状态。响应于监测到终端的状态满足进入口袋模式的状态条件，触发终端进入口袋模式，满足进入口袋模式的状态条件至少包括终端处于非手持状态。通过本公开提供的口袋模式识别方法，能够在确定终端处于非手持状态下，确定终端的状态满足进入口袋模式，进而提高识别进入口袋模式的准确度，避免影响用户的正常使用。

摘要： 本发明涉及模式识别模型的构建方法和装置及模式识别方法。该构建方法包括：将给定训练集里的多个样本分为两组，多个样本中的每个样本具有各自对应的类；训练用于区分两组样本的二类分类器；重复上述步骤N次，得到N个二类分类器，N为任意正整数；以及将N个二类分类器进行组合来构建组合分类器用于模式识别。与传统方法相比，根据本发明的方法和装置构建的组合分类器能够在不降低性能的同时，大大缩短特征匹配时间。

摘要： 本发明涉及一种图像模式识别模拟与数字混合忆阻设备及制备，实现STDP学习规则和图像模式识别方法，包括底电极，顶电极，位于两电极之间的氧化钨薄膜组成的阻变功能层，该薄膜由磁控溅射生长；在小电压刺激下设备呈现模拟型阻变，在大电压下刺激下设备呈现数字型阻变，并且通过信号设计两种阻变行为都能实现STDP学习规则和图像模式识别。本发明实现STDP学习规则和图像模式识别方法，通过电压调整界面电阻和体电阻，在单个Au/WOx/Ti忆阻设备件中演示了模拟与数字阻变行为，并且在该忆阻系统中实现可调节的学习精度和速度模拟模式识别。