基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性.     

四维线性分布参数系统辨识的一种新方法

本文应用拉盖尔多项式的正交特性,阐明了关于四维函数拉盖尔多项式的展开式,并利用微分算子矩阵,提出了一种无需初始条件及边界条件的三维空间分布参数系统、参数辨识的一种新方法,同时给出了计算实例。     

时滞Scaled系统的分析与参数辨识

应用Legendre多项式的递推式,首先推导出了Legendre多项式的Scaled矩阵,并利用Legendre多项式的时滞矩阵及积分性质,首次给出了时滞Scaled系统的分析及参数辨识方法,文中给出了计算实例。     

正交多项式法用于时变非线性分布参数系统的辨识

利用正交多项式序列与Ｔａｙｌｏｒ级数之间的线性关系,给出了精确的乘积系数矩阵的定义及乘积变换式。利用正交多项式序列的正交性及微分算子矩阵,论述了时变非线性分布参数系统参数估计的正交多项式法。     

基于残差网络的高温合金微观组织图像分割方法

材料微观组织图像分析是材料研究的重要环节,其分析方法的精准性和快速性对新材料的设计、研制和现有材料的优化、寿命评价都非常重要。因此,如何建立更快速更精准的微观组织分割方法成为微观组织图像分析和性能评价的关键。针对传统的微观组织图像分割技术对于高温合金材料分析精度不高等问题,通过对卷积神经网络结构进行优化,提出了一种基于Res_Unet网络的微观组织图像分割方法。实验验证结果表明,本文的方法不仅解决了深度学习在材料组织图像小样本数据上的实现问题,还显著提高了材料微观组织图像的分割精度。     

基于核典型相关分析的姿态人耳、人脸多模态识别

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别. 实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高.     

基于统计空间映射的模式识别及在线质量推断

采用回归分析的方法，建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系，把产品质量表达成特征变量的回归函数，进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系，在产品质量空间进行聚类，在特征空间进行分类，而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法。利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真，验证了本方法的正确性。从算法分析和仿真结果看，这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响，并可对复杂生产过程进行在线质量推断。     

基于与Tent Map拓扑共轭系统的混沌流加密方案设计

利用与Tent Map拓扑共轭的两类混沌系统,以及产生独立均匀分布密钥流的方法,设计了一种通用的流加密方案。此方案类似数字信封,但传递过程中不传输具体加密使用的密钥流,只传输随机产生的Tent Map初值以及两个系统的参数值作为系统密钥,产生两列独立同分布的密钥流对原始图像进行两次密文反馈异或加密。该方案达到初始值掩盖的目的,增加了截获者破译的难度。图像加密的实验结果显示该方案安全且有效。     

外耳形状特征和内耳结构特征结合的人耳特征提取

针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法. 首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线. 利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系数作为外耳特征向量. 同时长轴与内耳曲线的交点作为内耳特征点,特征点之间连线的长度与长轴长度的比值作为内耳特征向量. 长轴的相对不变性保证了特征向量具有缩放、平移和旋转不变性. 实验结果表明此方法在噪声情况下具有较强的鲁棒性.     

基于统计空间映射的自学习模式识别方法

针对生产工况实测数据不能覆盖整个数据空间的现象，提出了一种基于统计空间映射的自学习模式识别方法．通过实测数据的仿真实验验证了该方法的有效性．