利用表面肌电进行手势自动识别

针对手势自动识别研究中提高正确率和降低训练时间两者需要同时兼顾的问题,提出了一种基于Fisher Score(FS)特征降维方法与机器学习相结合的新的手势识别模型。提取4通道表面肌电信号的时域、频域、时-频域和非线性特征,构成特征集;采用FS方法和主成分分析(PCA)方法分别进行特征降维,采用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)分别作为分类器;通过两种特征降维方法与两种分类器的不同组合构建不同的手势识别模型,并对分类模型的性能进行对比研究。实验结果表明,特征降维方法与分类器的组合能显著提高分类器的正确率、降低训练时间。与PCA方法相比,FS方法是一种实现简便、效果理想的特征降维方法:与SVM组合的分类模型获得最高分类正确率99.92%;与LDA组合的分类模型不仅获得99.24%的分类正确率,而且花费最短的训练时间1.44ms,该模型可为手势的实时自动识别提供理想的方法和途径。     

基于机器视觉的婴儿全身运动质量智能评估

针对婴儿全身运动质量评估问题，本文基于姿势识别对婴儿运动特征进行提取与分析，提出基于ResNet和反卷积层的婴儿姿势热力图识别模型，平均识别率达到86.9%；利用婴儿的二维姿势坐标，建立基于DenseNet的3D人体姿势识别模型，使用1D卷积网络及1D连接层，实现婴儿的2D姿势坐标到3D姿势坐标的升维推算；使用四元数作为空间向量表示方式，对婴儿主要肢体运动的角度、角速度、角加速度进行提取，并提出基于SVM的由婴儿肢体运动角度特征进行判定的婴儿异常行为识别模型。针对模型参数过多的问题，在保证模型整体识别率的情况下，使用主成分分析的方式对模型进行特征降维，提高整体识别速度，将维度由18维度降低至8维度后，整体运行时间减少近50%，且对于不同的视频样品均能正确分类。     

主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法

为了快速识别轴承的故障模式以及性能退化状态,提出了一种基于主分量分析和隐马尔科夫模型的轴承监测诊断方法。该方法首先提取了轴承振动信号的混合域故障特征集,使用主分量分析对混合域故障特征集降维,然后使用降维后的特征训练隐马尔科夫模型,最后用降维后的测试样本测试模型的性能,根据隐马尔科夫模型输出的对数似然概率,确定轴承故障模式以及轴承的性能退化状态。开展了不同状态滚动轴承振动测试实验,数据分析结果表明,提出的方法诊断准确率均能达到100%,相比基于补偿距离选择特征降维及隐马尔科夫模型诊断方法,最高将分类离散度提高123.74%,并且在轴承的性能退化实验中,提出的方法能在故障早期给出故障预警,证明了该方法的有效性和准确性。     

基于核主元分析和支持向量机的结构损伤识别研究

为了提取有效的损伤特征并提出实用的损伤识别方法,本文利用核主元分析(KPCA)良好的非线性特征提取和支持向量机(SVM)在非线性映射、分类方面的优秀性能,提出了一种基于非线性特征提取的支持向量机损伤识别方法.首先采用粒子群算法(PSO)来优化KPCA的核参数,然后运用优化后的KPCA进行损伤特征提取,最后用SVM进行模式分类并输出识别结果.为了验证所提方法的有效性,通过一个12层钢混框架模型进行损伤识别,并重点研究了KPCA的核参数优化模型及可分性分析、噪声程度、不同特征提取方法、神经网络模型对该方法性能的影响.研究发现:本文所提出的方法不仅能有效地提取损伤特征和降低数据维数,而且具有较高的损伤识别和抗噪能力、泛化能力,且鲁棒性很强.     

基于形状特征描述子的赤潮优势种识别研究

研究了赤潮优势种识别技术,该技术运用在基于流式细胞技术的赤潮实时监控系统中.由于不同生长周期和拍摄视角对藻类细胞的形态有较大的影响,仅用一种特征就将藻类分开是不现实的.采用3种形状特征描述子提取特征,再利用多级主特征向量评估准则进行特征融合和降维,最后使用SVM进行分类.通过对6类我国附近海域常见赤潮优势种的3 000个样本的自动分类实验结果表明,识别精度可以达到95.80%,与人工识别精度相当,具备较高的实用性.     

支持向量机方法在线条痕迹检验中的应用

应用支持向量机的基本原理和信息融合思想，经对两种不同类型枪支所发射同一型号子弹上磨损线条状痕迹数据提取特征后，用特征小波包维数和磨损痕迹中坡膛痕迹尺度参数作为样本数据的因子分量，建立了较为理想的SVM分类模型，以此SVM分类模型实现了对磨损线条状痕迹的分类识别。研究表明：采用参数融合要比使用单一参数更有利于分类识别，并能提高分类识别率。     

基于目标干扰意图识别的无人艇避碰算法

在无人艇避碰规划过程中,为准确识别障碍干扰意图,提出一种结合主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类算法.首先,利用PCA对船舶模型运动的高维运动特征数据集进行降维,获取特征集的主成分;再通过SVM对经过处理得到的低维主成分进行分类处理,以识别障碍对无人艇的干扰意图类型为主动干扰还是非主动干扰;最后,根据障碍的不同干扰类型,采用不同算法进行避碰、脱逃,通过这种差异化的处理,提升无人艇运动的安全性.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于流形学习和SVM的储粮害虫声信号识别研究

声检测法能够快速检测粮虫,对提早防治储粮害虫具有十分重要的作用.研究了2种储粮害虫的4种活动声信号,利用流形学习的等距特征映射方法对声信号进行降维并提取流形特征,采用以重尾径向基为核函数的SVM训练最优分类面,对流形特征数据进行测试和识别分类.实验结果表明,等距特征映射方法能够有效提取2种储粮害虫声信号的流形特征,且SVM的分类识别效果良好.     

基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架

针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率.该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的各种特征向量,训练SVM分类器进行分类,并用改进后的MGR融合算法对SVM分类器输出的序号矩阵进行融合分析.实验结果表明该融合框架融合多种特征提高了分类识别的效率,采用了改进的融合算法降低了计算复杂度,提高了系统的整体性能.     

基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码神经网络深度学习方法,实现高维、非线性HRRP功率谱的数据降维。在此基础上,提出了Autoencoder-SVM模型,综合利用自编码神经网络的特征提取能力和SVM的分类能力。仿真结果显示,在HRRP功率谱降维方面,自编码神经网络的降维效果远好于核主成分分析和等距映射算法,其降维结果对SVM分类结果影响甚微,但大幅缩短了SVM的计算时间;同时,在隐层节点数相同的情况下,随着隐含层数的增加或者深度的增加,自编码神经网络数据降维或特征提取效果更好。     

基于语音声学特征的情感信息识别

为提高情感语音识别的正确率,研究了声学参数的统计特征和时序特征在区分情感中的作用,并提出了一种将两者相融合的情感识别方法。在提取出基本的韵律参数和频谱参数后,首先利用PNN(probab ilistic neura l netw ork)和HMM(h idden m arkov m ode l)分别对声学参数的统计特征和时序特征进行处理。计算它们各自属于每类情感的概率,获得采用加法规则和乘法规则融合统计特征和时序特征的识别结果。实验结果表明:各组特征在区分情感方面的侧重不尽相同,通过特征融合,平均识别正确率相较单独采用统计特征或时序特征均有提高,在最好情况下达到了92.9%。这说明了该方法的有效性。     

失效分布类型的概率图模糊判别

本文以概率图和模糊综合评判方法为基础,提出了一种在常见可靠性分布下,对原始失效数据进行分布类型判别的新方法——概率图模糊判别法(PPFR)。该法通过对概率图上的数据点进行最小二乘拟合,并结合对拟合残差的分析,从中选定一组评价拟合程度的指标作为评判因素集,以五种常用的失效分布作为评判对象集。在此基础上,应用模糊综合评判法进行分布类型的综合识别,从而获得原始失效数据的最佳分布类型。     

基于深度残差网络的车标识别

针对车标识别准确率的问题, 提出一种基于ResNet-18模型改进残差网络的车标识别算法. 首先, 利用残差网络并对其进行改进, 使用改进的线性修正单元Leaky ReLU激活函数代替原激活函数; 其次, 调整传统的残差网络结构, 将批量标准化和激活函数放在卷积层前, 并减少网络参数以加速网络训练. 实验结果表明, 改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%.     

语音识别中的DenseNet模型研究

为了解决语音识别中由网络加深导致的低层特征消失、参数量大及网络训练困难的问题,基于Inception V3网络的非对称卷积思想,提出了一种改进的密集连接卷积神经网络(densely connected convolutional neural networks, DenseNet)模型。根据语音识别的长时相关性,通过密集连接块建立起不同层之间的连接关系,从而保存低层特征、加强特征传播;为了得到尺度更丰富的声学特征,将卷积核的范围进行扩大;利用非对称卷积思想分解卷积核,以减少参数量。实验结果表明,相较经典深度残差卷积神经网络模型和原始DenseNet模型,提出的模型在THCHS30数据集上的语音识别性能更好,在保证识别率的情况下,还减少了网络参数量,提高了模型训练效率。     

莱斯衰落信道下 MQAM 信号调制方式自动识别方法

针对受莱斯衰落影响的4QAM、16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM六类信号,分别研究了卷积神经网络（CNN）模型以及特征参数结合深度神经网络（DNN）分类器模型的调制方式识别性能。CNN模型需要大量带标签的数据集以及很长的训练时间才能获得较好的识别性能,而特征参数结合深度神经网络分类器模型所需训练时间较短,但其分类性能受限于特征参数的设计。针对以上问题,研究了混合高阶矩作为特征参数集,再将DNN作为分类器对多进制正交幅度调制（MQAM）信号进行识别的方法。仿真结果表明,该方法在低信噪比情况下对受莱斯衰落影响的MQAM信号识别准确率高于CNN模型,且分类准确率上限明显高于采用高阶累积量作为特征参数的方法。     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

基于组件对象模型的冲压产品特征识别技术

基于组件对象模型(COM)技术对冲压零件的特征分类、特征定义和特征识别技术进行了研究，提出了从级进模冲压零件几何模型中识别、匹配形状特征，对特征信息进行处理并提取特征参数的技术构架和实施方法．用COM和特征识别技术实现了对轿车冲裁弯曲级进冲压件进行弯曲特征识别展开、毛坯排样几何特征图形的识别以及进行各类排样方式下的毛坯优化排样．实例研究结果表明：在SolidWorks开发平台上应用COM技术编程可以较好地对冲压产品进行特征设计和特征识别，其关键技术的实现为级进模KBE(Knowledge Based Engineering)系统的研究开发提供了更为灵活、简便和实用的技术方法．     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

基于MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.