涡流空气分级机“鱼钩效应”的实验研究

文中研究了涡流空气分级机分级过程中由于颗粒细化而导致在Tromp曲线上产生“鱼钩效应",导致分级效率降低。根据实验分析了在涡流空气分级机分级中,分级转笼转速、进口风速、给料固体浓度以及给料粒度对“鱼钩效应”的影响。对减弱粉体分级过程中的“鱼钩效应”、涡流空气分级机的操作,具有一定的指导意义。     

基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别

针对实际通信信号具有时变、非平稳的特性,将时频分布引入通信信号调制类型识别,提出了新的品质优良的时频域识别特征和使用时频域特征的分层决策分类器。即以基于Wigner Ville分布(WVD)的一阶时间矩特征和基于Margenau Hill分布(MHD)的局部时频域特征作为分类特征向量,通过特征向量与判决阈值的逐层比较以实现通信信号调制分类。仿真结果表明,该方法在低信噪比下的识别性能明显优于基于单纯的时域特征或频域特征的传统方法。     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

邻域决策一致性的属性约简方法研究

基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.     

基于人工神经网络技术的投标前期决策

针对投标前期决策中常用决策分析方法未能有效解决影响因素之间、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系的问题,通过调查、比较和分析,结合人工神经网络分析方法的要求,确定了投标前期决策影响因素的指标体系.将人工神经网络技术应用于投标前期决策,应用定量法和模糊综合评价法提出相应指标的量化标准及方法,据此构建了具有较好泛化学习能力及较好学习速度的人工神经网络投标前期决策模型.在MATLAB平台上,开发出人工神经网络投标前期决策模型应用系统.通过工程实例证明,此方法能有效应用于施工企业的前期投标决策.     

一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法

研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的...     

基于视觉特性的自适应混合编码

提出了一种基于视觉特性的自适应混合编码方法,对于不同性质的子块施用不同的方法.文中还给出了选择某类方法的理由,并给出了对强变化的单边沿的一种有效的编码方法.模拟实验表明:结果是令人满意的.     

模糊控制与模糊神经网络研究的现状及展望

回顾了模糊控制理论的发展历程，介绍了模糊产品和模糊硬件的开发概况，阐述了将模糊逻辑与神经网络相结合的模糊神经网络技术的研究动态，并对模糊控制学科的发展进行了展望。     

一种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用

针对神经网络应用于电力系统暂态稳定评估存在的误分类问题，将粗糙集理论和神经网络相结合，运用特征矩阵进行属性约简的基础上，应用装袋策略构造集成神经网络分类器来提高分类准确率，在新英格兰10机39节点系统中的应用验证了该分类器的分类准确率较普通神经网络分类器有较大的提高、