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1.
基于彩色分割的车牌自动识别技术   总被引:99,自引:1,他引:98  
提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法.该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成.采用多层感知器网络(MLPN)对输入彩色图象进行彩色分割,通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出字符,由多级混合集成分类器给出字符识别的初步识别结果及置信度,经后处理得到最终结果.该方法识别正确率高、鲁棒性好,车牌定位正确率达98.6%,字符识别正确率达到95%以上,具有很好的实用技术指标.  相似文献
2.
数据挖掘中的数据分类算法综述   总被引:57,自引:0,他引:57  
分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一。通过对当前提出的最新的具有代表性的分类算法进行分析和比较 ,总结每类算法的各方面特性 ,从而便于研究者对已有的算法进行改进 ,提出具有更好性能的新的分类算法 ,同时方便使用者在应用时对算法的选择和使用  相似文献
3.
系统Hα中的广义重言式理论   总被引:54,自引:0,他引:54  
给出了一类带参数的[0,1]上的t-模*α及与之伴随的新的蕴涵算子Hα(0≤α≤1),进而建立了多值系统Hα.当α=1时,Hα就是R0型蕴涵算子;α=0时,Hα是Godel蕴涵算子,所以R0算子与Godel算子在Hα系统中统一起来.在Hα系统中引入了带参数的非运算フα,研究了多值系统H1/2=(フ1/2,V,→1/2),以H1/2为赋值域建立了F(S)中重言式的分类定理,并将广义重言式分类定理推广到系统Hα(O<α<1)中.  相似文献
4.
我国植被数量分类和排序研究进展   总被引:51,自引:1,他引:50  
植被数量分类和排序是现代植被研究的重要手段。在过去的20多年中,我国植被数量分类和排序不仅在应用领域有了很大发展,而且在新方法的探索中,也取得了长足的进步。本主要论及我国植被数量分类和排序的研究概况,着重评述近年来出现的新方法及其应用,并对我国植被数量分类和排序的发展前景及目前所存在的问题进行了分析。  相似文献
5.
基于支持向量机的机械故障诊断方法研究   总被引:37,自引:2,他引:35  
针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器。这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断。测试结果表明,当数据样本中含有26%的噪声时,故障分类器仍然能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、可对故障在张分类和故障分类能力强的优点。  相似文献
6.
可持续发展定量指标体系的分类和评价   总被引:33,自引:0,他引:33  
在分析已有可持续发展定量指标体系的基础上 ,将可持续发展指标体系分为系统理论指导的指标、基于金钱估价的指标和具体的生物物理量衡量指标 3个类别 .简要分析了各自有代表性的指标 ,详细介绍了当前流行的生物物理量衡量指标体系———生态足迹模型的理论和方法 ,并分析了生态足迹模型的优缺点 .  相似文献
7.
基于支持向量数据描述的机械故障诊断研究   总被引:33,自引:1,他引:32  
为了解决在机械智能监测与诊断中缺少故障样本的问题,提出了一种机械故障单值分类的新方法——支持向量数据描述法。该方法只需要一类目标样本作为学习样本,而不需要其他非目标样本,就可以建立起单值分类器,从而区分了非目标样本和目标样本。将这种方法应用在机械故障诊断和状态监测中,仅仅依靠正常运行时的数据信号,而不需要故障数据,就可以监测机器的运行状态,且不需要对原始数据进行特征提取。实验结果表明,支持向量数据描述法与传统的神经网络方法相比,具有较好的分类能力和较高的计算效率。  相似文献
8.
数字图书馆个性化服务用户模型研究   总被引:32,自引:0,他引:32  
提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.  相似文献
9.
重视竹材化学利用开发竹炭应用技术   总被引:32,自引:1,他引:31  
在对中国竹材工业化利用现状,以及中国加入WTO以后木材市场将出现的新情况分析的基础上,提出了开发竹材资源,抛弃简单“以竹代木”的旧观念,树立“以竹胜木”的新思维。论述了要重视竹材的化学利用,开发竹炭应用技术。阐述了竹炭和竹醋液的形成、分类及可能的应用领域。  相似文献
10.
支持向量机与最小二乘法的关系研究   总被引:32,自引:0,他引:32  
研究了支持向量机 (SVM)在二次损失函数下的优化问题解的形式 ,并与普通的最小二乘 (L S)估计问题进行了比较 ,得到了几乎完全一致的优化问题形式。由于 SVM在二次损失函数下的优化问题对应于一个欠定问题 ,该问题在最小二乘估计中有最小范数解。如果 SVM的参数选择合适 ,从理论上可以证明采用二次损失函数的 SVM函数拟合问题实际为约束最小二乘估计问题 ,并且该问题的解对应于最小范数最小二乘解。由于最小化范数解实际是 SVM在取某些参数时的一个特例 ,如果能够自动调整这些参数 ,则得到一类最小化范数解。由此提出了采用 SVM解决最小二乘法问题的思想 ,由于 SVM的优点 ,使解更加符合实际情况  相似文献
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