基于仿射不变矩的轴心轨迹自动识别方法

讨论了仿射不变矩的原理,通过改进仿射不变矩的积分因子,保证了积分因子在仿射变换下的不变性,将仿射不变矩应用于水电机组轴心轨迹特征的提取.通过计算轴心轨迹的仿射不变矩作为特征向量,结合人工神经网络方法,提出了一种高效的轴心轨迹自动识别新方法.对3类典型的轴心轨迹的自动识别进行了仿真试验,并与Hu氏不变矩方法的识别效果进行对比.试验结果表明:采用仿射不变矩方法的轴心轨迹识别率达到95%,明显高于Hu氏不变矩的识别率,仿射不变矩具有比Hu氏不变矩更好的轴心轨迹识别能力.     

挖掘机器人铲斗不变矩及改进BP网络识别方法

在利用视觉信息跟踪、识别挖掘机器人铲斗目标时,实时采集的铲斗图像存在旋转、平移、缩放等情况.为提高对铲斗目标的识别能力,提出了基于不变矩和神经网络相结合的铲斗目标识别方法.提取铲斗图像对于平移、旋转、缩放具有不变性能的7个不变矩特征向量,归一化后作为改进BP神经网络的训练样本及测试样本.应用训练后的神经网络对铲斗目标进行识别,仿真表明该方法具有较好的识别能力.     

基于Hu不变矩扩展的交通标志识别

交通标志的识别是智能交通系统(ITS)的组成部分之一，具有十分重要的意义，对Hu提出的区域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展，得到一组新的描述形状特征的参数，这些参数具有平移、缩放和旋转不变性，并且具有较低的计算复杂性，具有Hu和Chen方法的综合优点．     

基于不变特征的区域相关技术

研究了如何利用不变特征实现区域相关；给出了具有平移、旋转、比例不变性的两组特征，即不变矩特征和同心圆特征；提出了计算二值图像不变矩的快速算法．通过对复杂背景下的区域相关实验，证实了利用不变特征相关的可行性．     

基于不变特征的区域相关技术

研究了如何利用不变特征实现区域相关；给出了具有平移、旋转、比例不变性的两组特征，即不变矩特征和同心圆特征；提出了计算二值图像不变矩的快速算法。通过对复杂背景下的区域相关实验，证实了利用不变特征相关的可行性。     

故障诊断中几种征兆自动获取技术研究

研究了故障诊断系统中几种诊断征兆的自动获取机制，给出了对不同类型的征兆实现自动获取的有效方法．着重研究了轴心轨迹图形的自动识别问题，提出了利用图形的不变性矩特征的识别技术，构造了基于不变性特征矩的特征向量，定义了特征矩向量之间的距离，提出了置信度的度量方法．通过对轴心轨迹的仿真和实际识别，表明该方法是可行的     

故障诊断中几种征兆自动获取技术研究

研究了故障诊断系统中几种诊断征兆的自动获取机制，给出了对不同类型的征兆实现自动获取的有效方法。着重研究了轴心轨迹图形的自动识别问题，提出了利用图形的不变性矩特征的识别技术，构造了基于不变性特征矩的特征向量，定义了特征矩向量之间的距离，提出了置信度的度量方法，通过对轴心轨迹的仿睦和实际识别，表明该方法是可行的。     

基于Zernike矩的图像不变性识别研究

本文提出一种基于Zernike矩的图像不变性识别方法,用于图像的平移、缩放和旋转不变性识别。理论分析和实验结果表明,Zernike矩做为一种经典的正交矩分析方法,具有良好的抗噪能力、图像识别能力。     

基于矩和多分辨分析的图像识别

应用矩和多分辨分析对图像进行特征提取，求取不同分辨率下的小波系数的均值、能量和方差，作为特征向量。这组特征向量是将图像的矩特征和小波特征结合形成小波矩特征，即反映了图像的全局信息，又反映了图像的局域性信息，并且具有旋转、平移和缩放不变性。该算法不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题，而且提高了对近似物体的识别能力。最后简要介绍了仿真实验及结果，证实此算法能对飞机、舰船等目标进行有效的识别。     

离散情况下不变矩的不变性分析

定义了中心复数矩,提出了基于中心复数矩的不变矩表示,进而讨论了离散情况下不变矩的平移、旋转及尺度不变性,给出了理论分析结果,并用实验进行了验证。     

Automatic Identification of Axis Orbit Based on Both Wavelet Moment Invariants and Neural Network

Axis orbit is an important characteristic to be used in the condition monitoring and diagnosis system of rotating machine. The wavelet moment has the invariant to the translation, scaling and rotation. A method, which uses a neural network based on Radial Basis Function (RBF) and wavelet moment invariants to identify the orbit of shaft cen-terline of rotating machine is discussed in this paper. The principle and its application procedure of the method are introduced in detail. It gives simulation results of automatic identification for three typical axis orbits. It is proved that the method is effective and practicable.     

Research on fault diagnosis method of piston rod based on harmonic wavelet and manifold learning

As the core part of reciprocating compressor,piston rod is easy to cause a serious accident when abrasion and breakage fault occur to it. Therefore,it is very important to monitor its running state. At present,a small number of reciprocating compressors have been installed on-line monitoring and diagnosis system,most of which can only monitor a single vertical subsidence of piston rod and it can't fully represent the running state of piston rod. Therefore,a method of monitoring the vertical and horizontal displacement of piston rod axis orbit is simultaneously used. In view of the characteristics that the piston rod axis orbit is disordered and difficult to extract features,purification of the axis orbit is carried out based on harmonic wavelet and then features are extracted such as vibration energy,natural frequency and the axis orbit envelope area. After that,a nonlinear local tangent space manifold learning algorithm is used to reduce the dimension of the features and obtain sensitive features. By analyzing the practical cases,the effectiveness of the method for fault monitoring and diagnosis of reciprocating compressor piston rod assembly has been verified. Finally,as BP neural network has the characteristics of solving complex nonlinear problems,the validity of the fault diagnosis method of reciprocating compressor piston rod based on harmonic wavelet and manifold learning is proved by actual case data analysis based on BP neural network.     

基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域,介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明,基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题,而且预测精度较高。     

RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

以频谱能量和轴心轨迹特征作为机械故障的特征量,通过RBF神经网络对机械故障进行诊断,使用Matlab软件编程并得出识别结果.与BP神经网络、Elman神经网络相比,RBF神经网络在机械故障诊断中具有训练次数少,速度快,准确度高,识别误差小的优点.     

基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类

提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度·实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力·     

基于灰度和梯度不变矩的人脸识别

提出一种新的人脸识别方法———灰度-梯度共轭不变矩法,克服了传统方法的缺点,在不增加复杂度的前提下,将灰度信息和梯度信息有效地结合起来,并将其共轭分布反映的纹理特征作为对灰度特征的补充参与特征分类.同时,对经典不变矩组进行分析并改进,消除了离散状态下比例因子的影响.以BP网络作为分类器进行试验,结果表明,与传统方法相比,该方法具有更高的识别率.     

基于图像不变矩特征和BP神经网络的车型分类方法

文中提出了一种基于图像分析的车型分类方法。首先,根据视频序列图像建立路面背景,利用背景差分将图象中的车辆区域分割出来,计算车辆区域的不变矩特征量。为了加快特征的提取,利用Canny算子检测车辆区域的边缘,提取出车辆轮廓,直接计算车辆轮廓的矩不变量作为车型分类的特征量。然后建立具有3层结构的BP神经网络,将不变矩特征量作为神经网络的输入,根据神经网络的输出实现车型的分类。试验证实了该方法的有效性。     

基于配线法的BP神经网络求解Theis模型

利用非稳定流抽水试验资料确定含水层水文地质参数的配线法在具体应用中存在较大的随意性,用一种改进的反向传播(BP)神经网络方法来进行承压完整井非稳定地下水运动Theis公式中的水文地质参数识别,在一定程度上解决了现有的BP神经网络方法求解含水层参数中存在训练区间选择、网络拓扑结构复杂、网络泛化性能较低和过度拟合等问题.实例计算结果表明,提出的基于配线法的BP神经网络是求解水文地质参数的一种高效方法,对其他水文地质问题求解具有推广应用价值.     

基于不变矩特征及BP神经网络的图像模式识别

根据图像的不变矩特征,应用BP神经网络实现了图像的模式识别.由于神经网络本身具有很强的学习能力及容错能力,且采用并行工作方式,因此,此识别方法与传统的模式识别方法相比,具有较强的抗干扰能力及较快的识别速度.本文通过实验验证了此方法的有效性.