人工智能在模式识别领域的应用

模式识别是一个不断发展的新学科,它的理论基础和研究范围也在不断发展。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。     

基于CMPP3.0的长短信识别与合并技术

中国移动点对点协议(CMPP)规定了移动梦网短信业务开展过程中包括ISMG、GNS和SP各网元之间的消息类型及定义,文中讲述了基于CMPP3.0标准的短信网关系统设计,较为清晰的阐述了什么是CMPP协议、接收长短信的过程、如何识别长短信、如何合并长短信。     

一种新的纹理图像识别方法

采用了一种基于方向滤波器组的旋转不变纹理识别方法。该方法用DFT-encoding从图像方向信息中提取出旋转不变纹理特征后,用贝叶斯距离作为分类器,用包含有30类单色自然纹理的图像库进行识别试验,比较了各种因素对于识别率的影响,确定了对失真图像识别能力最优的纹理特征及参数设置。     

基于规则的连续重整反应器工况识别与优化操作

采用区域优化的方法,将生产工况划分成优良区域、合格区域和不合格区域.结合重整反应工艺机理分析,通过神经网络建立软测量模型基础,将当前产品辛烷值、催化剂结焦含量和产品液收率的软测量结果输入工况识别规则集,构成一个复合神经网络.这样使复合神经网络的输入信号为测量得到的相关工艺变量,输出信号直接为当前所属工况对应数值,就可根据当前采样信息自动识别工况所在区域.此外,根据工况区域以及生产经验制定出以反应器进口物料温度为操纵变量的操作规则,使各个时刻都有相应的操作指导,帮助在生产中寻找重整反应器的优化操作点.实际应用效果表明,使用该优化操作方法取得了显著的经济效益.     

以车牌识别技术为核心的高等级公路收费系统

以嵌入式车牌识别技术为核心，提出了一个全新的高等级公路收费系统方案，解决了长期困扰高等级公路经营者和管理者不能准确控制收费的问题。     

管道传声特性及典型破坏声的识别

为了保证管道输送的正常运行,防止人为打孔盗油事件发生,对管道进行主动防护与快速准确地判定事发地点具有重要意义.研究了管道的导波特性,分析了管道人为破坏的典型声谱特征,建立了能对管道破坏方式进行分类的混合模型.研究结果表明,声波通过管道中介质以平面波传播且衰减较小;典型破坏声可在管道内远距离传播,隐马尔可夫模型(HMM)与人工神经网络(ANN)算法相结合能有效地提取和识别其声谱特征,从而为管道运输防盗监测提供一种新的途径.     

使用期待提高对话系统的语音识别率

在回顾了各种语言模型的基础上,针对如何更有效地构建口语对话系统中语音识别器的语言模型展开讨论,研究并实现了使用系统期待来建立语言模型的方法.在口语对话系统中,根据系统提出的问题或者系统给用户的提示,对话管理器产生对用户响应的期待,也称作系统期待.由于系统期待是建立在对话系统当前状态的基础上,所以可根据系统当前状态构建系统期待,从而建立更加优化的语言模型,并使用此语言模型来提高语音识别的识别率.     

纯位相编码识别方法

本文提出一种纯位相编码识别方法。在光学相关器中使用一种特殊的纯位相编码滤波器,将二值化后的输出响应序列作为目标的识别代码,可以增加光学相关系统的识别能力.     

舰船目标识别的研究现状和技术途径

舰船目标识别是一个重要的学术方向,近年来国内外在这一领域开展的研究工作己取得了突破性的进展。本文首先概述这一领域的研究现状,然后对解决舰船目标识别的技术途径作一简要的评述。文中列举的众多实例以及所陈述的观点,或许可为舰船目标识别问题的进一步深入研究提供一些有益的线索。     

内燃机非定常流计算中分支管边界的探讨

采用等压非等熵模型对内燃机非定常流计算中分枝管边界进行了描述，并给出了计算实例。