基于图像处理方法的纸币清分系统的研究与实现

纸币自动清分可以有效提高银行的工作效率,基于图像处理技术的纸币自动清分系统的识别准确率对于纸币自动清分系统非常关键.基于机器视觉知识与模式识别的理论,并结合纸质人民币的图像特点,提出了纸质人民币序列号图像识别处理算法、"奖惩"机制下的线性传感算法和序列号区域特征提取方法.对纸币图像进行倾斜校正、局部特点提取、灰度增强和图像分块等处理后,将上述方法运用于采用CIS传感器的纸币图像处理系统中.实验证明,该方法具有较高的识别准确率,取得了理想的纸币自动清分效果.     

基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法研究

手写体数字的识别在社会经济、社会生活的许多方面都有着广泛的应用。同时支持向量机是近几年来模式识别领域中的一种新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中。为此将支持向量机技术应用到手写体数字的识别中,通过使用改进的C-支持向量机进行手写体数字的识别,并得出相应的识别率,结果表明此方法可行且有较高的识别率。     

基于行为特征的疲劳驾驶检测技术研究

介绍了几类目前常用的疲劳检测技术的优缺点,提出了一种改进的疲劳驾驶检测方法:先通过2次图像投影和形态学方法实现眼睛精确定位;再根据眼睛睁闭时,其眼睛宽高比的差异,提出一种眼睛状态的识别方法;根据PERCLOS方法的判断是否疲劳.算法能够有效减少计算量提高运算速度,并在实验室内取得了较高的精确度.     

刷卡式空调预付费控制系统的设计

为了使人们的生活更加舒适便捷,设计了一种以MSP430单片机为核心配合射频识别技术的空调预付费控制系统。系统以超低功耗的MSP430单片机为核心,从而简化了外围硬件电路的设计,包含射频读写模块、LED显示模块、键盘模块等多个组成部分。采用IAR5.0软件完成软件的编程与硬件的调试,进而实现了刷卡计费,键盘键值、余额显示等功能。     

基于神经网络的汽车操纵逆动力学模型识别

针对驾驶员建模中不确定因素的影响,采用操纵逆动力学方法,反求出驾驶员的操纵输入来避开驾驶员建模.神经网络作为一种较好的识别驾驶员输入的方法,其学习速度和收敛精度会影响识别精度.为了提高汽车操纵逆动力模型识别时神经网络的学习速度和收敛精度,基于Elman网络,采用一种新的动态神经网络结构——状态延迟输入动态递归神经网络(SDIDRNN).首先,建立三自由度人—车闭环模型并以实车试验数据验证了模型的正确性.然后,通过建立SDIDRNN网络模型,取闭环模型的仿真结果做为训练样本,对汽车操纵逆动力模型进行了识别,所得结果及误差分析说明了该神经网络在学习能力上的优越性及识别模型的有效性.     

基于机器视觉的薄带铸轧熔池液位识别方法

为解决薄带铸轧熔池液位难检测的问题,研发机器视觉识别熔池钢水液位的方法.利用线阵CCD下熔池钢水与铸轧辊灰度值有明显差别的图像特征,建立熔池液位的机器视觉检测系统.利用所选线阵相机采集图像速度快的特性,提出基于时间建立熔池液位图像原型的方法,建立了以滤波处理、二值化处理和边界识别为核心的熔池液位视觉识别模型.使用建立的系统和模型在实验室铸轧机和感应加热炉上进行了测试实验,结果表明:所建的熔池液位视觉检测系统和识别方法具备可行性,具有较高的检测精度和较快的检测速度,能够满足工业生产需要.     

基因识别问题及其算法实现（下）

利用序列的频谱曲线和信噪比曲线,建立基因识别的简化算法.提出可变窗宽的DFT算法,代数推导出Voss映射和Z-curve映射下频谱和信噪比的函数关系.运用Bootstrap算法,在精度指标下比较四组具有代表性的基因序列的阈值.     

考虑信噪比和车-桥耦合效应的桥梁健康监测

目前桥梁健康监测在海量数据采集、分析和存储等方面存在不足,限制了健康监测的应用和推广.为了舍弃大量信噪比低或无异常的数据,节约计算资源并提高分析效率,在理论依据的基础上实现具有针对性的监测,提出考虑信噪比和车-桥耦合效应的桥梁监测策略.对监测信号成分进行分析,指出为了实现监测策略,需要根据车-桥耦合动力理论确定合理准确的监测阈值.将车群等效为具有主体部分和耦合均布质量的时变动力模型,建立桥梁结构与移动车群相耦合的动力平衡方程及其解析表达式.以一实际简支梁健康监测为例,根据车-桥耦合理论分析车群的均布质量、行驶速度以及振动频率对桥梁动力反应的影响,并结合实际监测数据确定监测阈值,实现监测策略,验证了分析方法及监测策略的有效性.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.     

0-1测试方法在降水混沌识别和分区研究中的应用

0-1测试方法是一种新的可直接作用于时间序列的二元混沌识别方法,通过对Chebyshev映射进行混沌检验,验证了其有效性.运用该方法对东北地区106个气象站1958~2011年逐月降水序列进行混沌识别,结果表明,东北地区逐月降水序列均表现出混沌特性.同时,均方位移随时间的渐进增长率K的空间插值结果具有明显的分区特征,即东部为高值区,北部和西部为次高区,中南部为低值区,其中内蒙古东北部和黑龙江西北部存在局部的K低值区,混沌分区特征与东北地区降水地域分布特征和变化类型吻合较好.研究表明,0-1测试方法具有反映数据序列的混沌程度的特性.