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．     

基于动态核聚类分析的水轮机组故障模式识别

根据水轮机组振动故障与振动征兆之间复杂的非线性关系，总结了适用于水轮发电机组振动故障诊断的频谱特征表和振动部位幅值特征表；针对C-均值聚类易产生误分类问题，提出基于动态核聚类分析的水轮机组故障模式分类方法；对振动信号频率、振动信号幅值特征、振动部位进行分析，获得振动频谱征兆隶属度值，在此基础上，建立了基于故障分层的水轮机组运行状态自动诊断模型．工程应用实例表明：该模型的诊断效率是可行的，诊断结果具有较高的可信度．     

智能自动化的模式识别方法

对于那些无法用数字方程式表述的复杂生产过程，提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法。该方法的基本点在于：从信息的角度出发，采用特征变量来描述过程，再用时间序列分析法建立预测模型，从而实现最优化，还介绍了专门为此目的研制的红外线ＣＣＤ热成像装置，并给出了建立预测模型的神经网络算法。     

核聚类算法及其在模式识别中的应用

将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。     

一种用于支持向量机分类器的组合核优化方法

针对支持向量机(SVM)分类器的模型选择问题,提出了一种基于特征空间的类别可分性度量(FCSM)准则,并将该准则用于优化多个高斯函数的线性组合系数.与核矩阵度量(FSM)准则相比,FCSM准则在核函数优化应用中的适用性更广,并且在优化效果上有更好的理论支持.实验结果表明,与交叉验证法、半径间隔误差(RM)界法以及基于FSM准则的优化方法相比,FCSM准则能从更大函数集范围优选出核函数,使SVM分类器获得更好的分类能力.     

模式识别中特征函数的计算方法

给出模式识别统计处理方法中，由概率密度求特征函数函数的复合杂积分计算公式，应用复变函数的方法有了当公式中的两个复数的实部均为正的情况下，积分中的复变量可按实数处理。     

基于模式识别的语音分类方法

对语音的浊/清分类方法进行了讨论,并着重研究了基于多个特征参数、应用模式识别理论的语音分类系统.实验表明,采用Fisher分类器实现的语音分类方法,对训练内语音分类准确率可达98.6%,而训练外语音分类准确率也可达96.7%.     

模式识别理论中的逻辑特征方法

本文提出了一个新的模式识别特征方法——逻辑特征方法。这个方法不同于经典的模式识别方法:统计特征方法和句法结构方法。在逻辑特征法中,决定模式特征匹配状态的只有“是”或“非”,而不象统计特征和句法特征那样有匹配程度之分如“远”或“近”。逻辑特征有两个重要特性。1.多个逻辑特征可以链接在一起做为逻辑特征向量,这个逻辑特征向量可以做为索引匹配的索引号而对模式进行直接和索引分类。2.逻辑特征还可与其他特征共同使用,其中逻辑特征将做为标志。亦即只有逻辑特征匹配了,才能用其他特征进行匹配程度的计算。     

基于核方法的智能综合评价框架系统建造方法

针对复杂对象综合评价过程中出现的非线性、不精确性和不确定性问题，介绍了基于核的特征提取方法和基于支持向量机的模式识别理论，并首先将其应用到复杂对象综合评价中。为了减少建立综合评价系统的代价，提出了基于核方法的综合评价框架系统的建立方法，并将此应用到高校科技成果评价中。     

模式识别的协同学方法

通过大量的数值计量、决定了Ｈａｋｅｎ能量表达式中的３个待定系数，用２个例子证实了所确定的系数的正确性，并且演示了应用Ｈａｋｅｎ理论进行模式识别的基本过程。     

地震剖面分割的模式识别方法

在初步了解，地质解释人员人工解释的方法，经验和前人所做的计算机解释系统的基础上，以地震地层学的理论知识为背景，利用模式识别和图象分析，提出了在计算机上对迭后地震剖面进行自动分割的一种新方案。     

智能化监测诊断技术中的故障模式识别方法

在简要介绍以模式识别方法为前提的设备状态监测与故障诊断技术的基础上,详细论述了时间序列法的基本原理以及在设备故障诊断专家系统中的应用,对时间序列法在系统应用过程中的几个数学问题,结合实际,进行了认真探索.通过对时间序列法AR模型的研究,旨在铺平企业设备智能化监测诊断控制技术的应用之路.     

基于模式识别的计算机辅助工艺设计

计算机辅助工艺设计系统，是根据某厂的生产实际而研制的。系统中六个程序模块，八种数据文件。系统中的分类模块采用了模式识别法，零件的特征描述则用一个６８维向量，以工艺码来补充工艺信息的不足。     

船用汽轮机转子轴心轨迹模式识别方法研究

为了能充分利用汽轮机轴心轨迹的形状和动态特性信息，使其能够更好地为故障诊断服务．本文介绍了轴心轨迹自动识别系统的结构、功能及识别方法，该系统充分运用了神经网络的结构和功能，运用BP网络构建识别系统，该系统在一定的识别率下实现了对汽轮机转子轴心轨迹的自动识别．     

基于多传感器的神经网络模式识别方法

提出基于样本信息量不减少和减小误差的原则下，提取样本数据的综合指标的处理方法，从而克服传统识别方法中样本数据过大，而且存在误差和干扰，严重影响识别速度和效果的困难。改善了神经网络模式识别的效果。     

地震数据处理的一种模式识别计算方法

在地震中建筑物受到破坏,对其破坏程度要进行分类.在处理受地震破坏的数据中,如,有Xn={a1,a2,…,an}个样本,对它们震害的描述往往是由现场调查者凭经验进行的,一般分为"基本完好"、"轻微破坏"、"严重破坏"、"坍塌"四类.     

模式识别中三种字符识别的方法

本文总结出三种字符识别的方法：基于模板匹配的字符识别法、完全基于字符的结构特点和笔画类型的识别法以及利用BP神经网络的字符识别法。