基于先验知识的神经元模型实现pH检测和控制

针对pH中和过程存在着高度的非线性和不确定性的问题,提出了基于先验知识结合神经元控制完成pH值的检测和控制操作,并分析了pH值有时会产生振荡现象的原因.实验结果表明,该方法可以有效控制具有严重非线性特性的pH中和过程.     

基于BP神经网络车牌字符识别的研究

本文将BP神经网络应用于车牌的自动识别,在简述BP神经网络的基础上,重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别,用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟,最后得出实验结果,证明这种方法是高效的.     

泛系会诊原理在模式识别原理中的应用

将泛系会诊原理与模式识别的原理相结合，研究多个影空间中的结构和关系与形空间中的结构和关系之间的联系特性，探讨了比传统聚类分析中所用的等价关系意义更广的相容关系等在二元关系的乘积及形影转换诱导中的一些结果等，是对模式识别理论的相关方法的延伸推广，文中得到了１６个定理结论．     

BP网络在漏钢模式识别中的应用研究

介绍了连铸结晶器中常见的四种温度模式 ,设计了几种漏钢预报神经元网络模型 ,并进行了训练和测试 ,对 BP网络在漏钢模式识别中的应用进行了研究     

泛系会诊原理在模式识别原理中的应用

将泛系会诊原理与模式识别的原理相结合，研究多个影空间中的结构和关系与形空间中的结构和关系之间的联系特性，探讨了比传统聚类分析中所用的等价关系意义更广的相容关系等在二元关系的乘积及形影转换诱导中的一些结果等，是对模式识别理论的相关方法的延伸推广，文中得到了１６个定理结论。     

基于ICESat-GLAS数据和模糊模式识别算法识别森林类型

【目的】利用冰、云和陆地高程卫星-地球科学激光测高系统(ICESat-GLAS)回波波形数据,通过模糊模式识别算法,提出波形特征参数组合,对森林类型进行识别研究,以期提高森林类型分类精度。【方法】利用不同森林类型冠层在GLAS回波波形上表现出的差异性,提取波形特征参数 R_{\mathrm{fi}{\mathrm{t}}_1} 、K₁'和 \overline{K_1} ;将本研究提取的波形特征参数与其他波形特征参数相结合,建立波形特征参数组合;对样本数据波形特征参数进行指标归一化和奇异点检测处理,剔除样本数据中的奇异点样本;结合模糊模式识别算法,计算不同森林类型分类精度。【结果】针叶林和阔叶林森林类型分类总精度为96.30%,其中,针叶林和阔叶林森林类型分类精度分别为92.86%和97.50%;针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类总精度为84.51%,其中,针叶林、阔叶林和混交林森林类型分类精度分别为85.71%、97.50%和52.94%。【结论】模糊模式识别算法在森林类型分类方面具有一定优势,尤其在针叶林和阔叶林森林类型识别方面,识别精度较高。     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

工程记录曲线的自动提取和数字恢复

工程记录曲线的数字化对实现这些资源的数字存储、利用以及共享和交流具有非常重要的意义.作者采用图像处理和模式识别的理论与技术,提出一种新方法实现坐标纸绘制曲线的自动提取和数字恢复.这种方法包括基于中轴变换的交叉曲线分离的方法,基于空域-频域信息融合的种子复原和二阶导数的间断曲线的提取方法.该方法的优点是速度快,自动化和智能化程度高.     

基于多元图图形几何特征的模式识别新方法

在简要比较统计模式识别和句法模式识别优缺点的基础上,进一步介绍了模式识别研究领域中的表示问题和基于几何特征的模式识别方法研究现状,并提出了具有探索性意义的基于多元图图形几何特征可视化模式识别新问题.