Modulation classification based on spectrogram

1 .INTRODUCTIONThe ai mof modulation classification ( MC) is toiden-tifythe modulationtype[1]of a communicationsignal .It plays ani mportant rolein many cooperative or non-cooperative communication applications such as soft-ware radio,intelligent modem,andelectronic surveil-lance system[2].Inthe past ,such workrelied heavilyon human operators ,which becomesless practical dueto the increasing density of the frequency spectrumand the increasing complexity and diversity of themodulation type…     

一种彩色图像的二维纹理识别方法

基于仿射矩正则化技术，推导出了新的光照仿射不变特征：Zernike矩、多波段相关函数，通过正则化方法实现仿射不变矩，采用组合矩方法和奇异值分解方法实现光照不变性，在推导光照不变性时必须使用复数值矩(如Zernike矩)，因为实数值仿射不变矩不能实现独立于光照变化的仿射不变性。实验结果表明，所提出的纹理识别方法具有很好的识别效果。     

车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.     

流程工业中模糊控制和故障诊断的建模及网络综合集成

研究流程工业中模糊控制和故障诊断的建模和网络综合集成．通过局域网集成系统实现各控制单元传感数据的共享以及流程生产过程的监控和报警,从而提高了制造系统的效率．提出了基于人工神经网和遗传算法的模糊控制建模方法,以及基于综合模型（人工神经网、案例、规则、对象模型）的故障诊断的建模和推理．     

过渡金属元素和非过渡金属元素间二元化合物形成规律

应用扩充的Miedema合金相元胞模型,以电负性φ、Wagnet-Seitz元胞电子云密度为nwa^1/3、原子半径R、价电子数Z及其函数张成多维空间,总结过渡金属元素和非过渡金属元素间二元经合物的形成规律,寻找中间化合物形成区域的数学模型,求得的数学模型可用于同类型的“未知”二元合金系化合物形成的预报,其效果比Miedema的二参数模型有较大的改善。     

基于遗传算法和Best-First图搜索的约减集求解算法

提出了两种新的约减算法,分别运用遗传算法和Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法求约减集,前者利用了遗传算法的寻优特性从种群中获得一最优及一组次优个体,进而获得一组约减;后者采用Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法,相对于Ａ算法可扩大搜索空间,并可从ｏｐｅｎ表前部获得一最优及一组次优的状态节点,进而获得一组约减。实验结果表明,文中提出的算法是有效且合理的。     

基于概念层级和分层挖掘的非单调数据挖掘算法

引入概念层级和采用分层挖掘处理数据挖掘中的非单调性,提出了结合粗糙集和概念层级的非单调规则挖掘算法,以及基于混合知识模型和分层挖掘的非单调数据挖掘算法,通过一故障诊断实例,阐明了该算法的原理,并介绍了基于遗传算法的模糊规则自动生成和故障诊断神经网的构造。     

DBMiner数据挖掘平台及其应用

数据挖掘是智能信息处理的重要工具。介绍DBMiner数据挖掘平台的组成和原理，提出了多重知识模型的分层数据挖掘方法。基于综合衡量准则的决策性生成算法改善了生成决策树的结构和分类精度，基于遗传算法的n维空间优化参数的搜索算法。该数据挖掘平台已应用于多个应用领域均取得满意结果，介绍了在多元合金材料预报和家庭远程医疗监护方面的应用。     

支持向量机算法在若干熔盐相图中间相预报中的应用

用支持向量机(SVM)算法与原子参数方法相结合预报了KNO3-KBr、KNO-KI、Cs．Li，Er|Cl等含卤化物系的中间化合物形成情况．若干预报已得到实验证实．用留-法对比了SVM算法和若干传统的模式识别算法对AX—BX系和AX2-BX2系形成中间化合物．含稀土氯化物的盐系形成A3B2Cl9型和A2BCl5型化合物等的预报正确率，结果表明：SVM算法所建立的数学模型的预报正确率比Fisher法和KNN法高．     

钙钛矿型化合物形成和晶格畸变的规律性

根据已知的489个具有钙钛矿结构的复氧化物，以及若干非钙钛矿结构的复氧化物的实测数据，采用模式识别－原子参数方法总结钙钛矿结构形成和晶格畸变的半经验规律，结果表明：Goldschmidt的t因子只能提供形成钙钛矿结构的必要，条件而非充分条件，必须将离子的半径、元素的电负性、价数等都作为参数，才能建立有效的数学模型，总结和预报钙钛矿结构的形成、畸变和晶胞参数，据此数学模型开发了能检索和预报钙钛结构形成、畸变和晶胞参数的智能数据库、并对未列入数据库的Eu(Mn0.5Ni0.5)O3等8个新发现的化合物的晶型类别作了计算机“预报”，“预报”结果与实验相符。