一种新的基于小波变换的虹膜识别算法

为了克服基于小波变换过零检测的虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理,提出了一种新的基于小波变换的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,每个分析带只采用一个合适尺度的小波滤波,然后将滤波结果量化,产生256byte的虹膜特征码,最后利用Hamming距离进行模式匹配。实验结果表明,算法运算时间约为1s,识别率可达97.04%,可用于实际的身份鉴别系统中。同时,算法具有平移、旋转和缩放不变性。     

刀具状态的ANN—模糊识别

提出了利用人工神经网络（ＡＮＮ）及模糊识别理论融合多监控参数进行刀具状态识别的方法．该方法首先对各监控参数按刀具不同状态的敏感性进行分组,并利用多个ＡＮＮ子网络建立各组参数与刀具状态的模糊隶属度关系,然后利用模糊决策法对各ＡＮＮ子网络确定的刀具状态模糊隶属度进行综合评判并按最大隶属度判定刀具状态．该方法不仅具有ＡＮＮ的并行运算特点,而且具有模糊综合评判的容错性,从而提高状态识别的实时性和正确率．结合功率信号的多个特征对大量实验数据的测试表明,该方法可将ＡＮＮ的识别正确率从平均８８％提高到９５％．     

一种新的基于HRRP的雷达目标识别算法

雷达目标高分辨距离像(HRRP)包含目标结构信息,是目标重要的分类特征.提出基于独立分量分析(ICA)的雷达目标特征提取方法,将雷达目标高分辨距离像(HRRP)在"基信号"域中分解,提取相应的基系数组成向量,作为目标特征向量.采用反向传播(BP)神经网络作为识别系统的分类器,对神经网络的输出进行编码,为了克服分类器对非库属目标的误判问题,引入拒识门限设计一种新的分类器.采用电磁场时域有限差分(FDTD)算法仿真了飞机的宽带回波,并用所提的方法进行实验.结果表明,基于以上算法的雷达目标识别系统在最大拒识率前提下具有较高的正确识别概率.     

基于曲率约束和改进Hausdorff距离 匹配的轮毂识别算法

针对在轮毂的自动化生产过程中对轮毂型号自动识别的需求,提出一种基于曲率的轮毂辐孔轮廓线角点特征提取和改进Hausdorff距离(MHD)轮毂型号自动匹配的方法. 对待识别的轮毂型号样本进行特征提取并建立标准样本库,在对实时采集的轮毂图像预处理后,利用曲率约束的最小二乘法(CRLSM)进行轮毂外轮廓提取,并用曲率阈值进行角点特征提取,进而采用改进的Hausdorff距离匹配实现轮毂自动识别. 仿真实验证明,该识别算法能够对建立样本库的轮毂类型进行正确识别.     

一种新的RBF神经网络学习算法

本文提出一种改进的RBF神经网络学习算法,它利用减聚类算法确定隐层单元的数量,并用修剪的办法删除冗余单元,避免了传统的K聚类算法对隐层单元数量确定的盲目性。利用最小二乘法确定隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。     

一种改进的基于Gaussian-Hermite矩的虹膜识别算法

提出一种基于Gaussian-Hermite矩的虹膜识别算法.首先由粗到精定位出虹膜,并归一化为多个一维信号,然后利用1阶和2阶Gaussian-Hermite矩提取一维信号的局部特征并进行0-1编码,最后用汉明距离分类.该算法只需单个训练样本,识别速度快,容易实现,并具有平移、旋转和缩放不变性.基于CASIA虹膜数据库的实验表明,算法的识别正确率达98.55%,单次平均识别时间为0.5s.     

一种新的地基参数确定方法

在分析水平层状地基运动特征的基础上,运用最小二乘识别理论,通过迭代求解基岩输入运动加速度值,建立了层状地基参数的时域识别方法,并利用地基模型实验数据,实施了层状地基的参数识别过程.计算结果表明,该方法产生良好的地基参数估计.     

一种新的汽车牌照识别的图像增强算法

汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤，增强图像中的牌照区域，抑制背景区域，可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合，然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数，利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别，可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记，以减少计算量，使得算法具有实用性。试验表明，这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景，提高了牌照定位分割的效果，可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。     

一种新的基于多小波变换的虹膜识别算法

提出一种基于多小波变换的新的虹膜识别算法. 利用CL多小波优良的数学性质, 虹膜纹理特征能够被准确完整地表达. 将分解后子带作为特征编码, 利用空间向量的方向夹角余弦作为匹配方法, 有效克服了缩放、 平移、 光照等影响, 达到了较好的识别效果.     

一种手写体数字识别的神经网络方法

本文提出了一种基于不变矩特征的手写体数字识别的神经网络方法,比较了采用不同类型神经网络时一般短和轮廊矩的分类能力,并给出了实验结果。     

An Improved Minimum Distance Method Based on Artificial Neural Networks

MDM (minimum distance method) is a very popular algorithm in state recognition. But it has a presupposition, that is, the distance within one class must be shorter enough than the distance between classes. When this presupposition is not satisfied, the method is no longer valid. In order to overcome the shortcomings of MDM, an improved minimum distance method(IMDM) based on ANN (artificial neural networks) is presented. The simulation results demonstrate that IMDM has two advantages, that is, the rate of recognition is faster and the accuracy of recognition is higher compared with MDM.     

一种新的协同模式识别学习算法

在协同模式识别中，学习可以归结为求原型向量和伴随向量．文中提出了一种基于核函数映射的学习算法，输入向量被隐式地映射到一个可分性有所提高的向量空间，然后计算变换后的原型向量．对伴随向量增加一个附加的约束以避免它的范数超过一定值，从而改善伴随向量的性能，减少误识别．通过对数字、英文字母和汉字等的训练实验表明，这种算法得到的伴随向量能更好地表示样本的特征，计算所得的初始序参量能更好地反映测试图像与训练样本之间的相似程度．     

一种新型的前馈多层神经网络学习算法

利用矩阵Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的方法,提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法－ＭＢＰ算法。该算法采用了群体搜索的策略,打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式,一次可搜索权空间中的一个超平面,仿真结果表明,该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。     

优化的竞争算法在语音识别中的应用

在传统的ＨＭＭ语音识别方法的基础上,提出了两种改进的竞争神经网络算法,分别用于语音识别的两个不同方面．首先提出了一种基于选择机制的新的竞争算法,这种算法可以有目的性地避免局部最优,而且可以克服模拟退火算法（ＳＡ）的随机性．然后,针对分类器的特性,对竞争算法进行改进,把安全拒识措施结合到竞争算法中,提出了一种新颖的神经网络——并行、自组织、层次神经网（ＰＳＨＮＮ）．实验结果表明,基于竞争神经网络算法的语音识别系统比传统的语音识别系统在识别能力和识别速度上都有明显提高,从而证明了与竞争神经网络算法结合的语音识别方法是可行的,而且具有良好的发展和应用前景．     

利用BP算法实现集装箱编号识别

研究集装箱字符识别,采用数字图像处理,模式识别与神经网络技术及改良BP算法实现集装箱编号的自动识别,该方法有较强的适应性,可在不同的光照条件下工作,在识别倾斜,变形,磨损,污染的集装箱时表现出较强的抗干扰能力,改良BP算法具有分类功能,可以实现字符的识别,并且具有较强的鲁棒性。     

气敏传感器阵列模式识别简述

简要评述了气敏传感器阵列模式识别的几种典型方法和应用     

基于遗传算法的神经网络在局部放电模式识别中的应用

针对ＢＰ神经网络（ＮＮ） 在大型发电机局部放电模式识别中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小点的问题,提出采用遗传算法（ＧＡ） 作为神经网络的学习算法．并且根据神经网络结构的特点,构造了新的遗传算子．结果表明,与ＢＰ神经网络相比,ＧＡ 神经网络的收敛性能和推广能力都有了明显提高     

神经网络高炉炉况预测与判断专家系统

将神经网络传统专家系统有机地结合，建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统，该系统命中率高，适应性强，且具有良好地自学习功能。     

基于BP网络与Mahalanobis距离的图像识别技术(英文)

提出基于BP人工神经网络与Mahalanobis距离的图像识别技术.在对IC芯片图像进行二维小波分析后,通过Mahalanobis距离在图像的低频小波系数矩阵上进行目标图元的区域搜索与位置标定,而后根据待定目标图元像素分布特征建立特征参数向量,建立BP网络对目标图元进行模式识别.实验证明此方法能够有效地对IC图像进行目标图元的位置标定与模式识别,获得准确的IC标定识别结果.