用模糊方法对车型进行模式识别

车型识别在公路自动收费和交通量统计中有重要作用.主要介绍了由计算机视觉系统获得汽车的长、宽数据,并通过车辆样本的计算,分别得到了客车和货车的隶属函数,然后利用模糊模式识别的方法对汽车车型进行辨识.     

化合物酸碱性分类的模糊模式识别方法

在分析考虑了影响化合物酸碱性的二个主要键参数（a,b)的基础上，建立了化合物分类判别的模糊数学模型，该模型对二元氧化物酸碱性的分类识别率达到95％。     

一种有监督的模糊模式识别模型

给出了一种有监督的两类模式识别模型，该模型允许选取模糊特征，其学习或训练方法是模拟人们认识事物的过程实现的，它是Ｃｏｒａ－３模式识别方法的一种拓广。因此可作为较复杂的智能系统或专家系统的识别模型．     

板形模式识别的模糊分类方法

运用模糊分类理论构造了两种板形模式识别的模糊分类方程，并运用于某宽带钢冷轧厂实测用板形应力信号的识别，有较好结果。     

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%.     

车型自动分类识别系统的硬件设计

针对目前我国公路收费监控系统的需要，本文介绍一种实用的车型自动分类识别系统。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法,介绍了该方法的数学模型,网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法我建实时分选系统作了详细描述,实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力     

煤层稳定性模糊模式识别评价方法

 基于模糊模式识别理论,研究了不同类型煤层稳定性的综合量化评价方法。在分析煤层稳定性关键影响因素的基础上,确定了煤层稳定性评价的特征因子,构建了不同类型煤层的模糊评价语言模式及其隶属函数,提出了煤层稳定性模糊模式识别评价方法。通过实例评价,验证了该方法的可行性,结果表明,该方法可实现对煤层稳定类型的定量划分和归属判定,可为煤层的可采性分析、开采安全性评价以及采煤方法的选择提供依据。     

排土场淋溶水污染区地下水监测点模糊模式识别

应用模糊模式识别方法对阜新新邱露天煤矿排土场附近(于家沟),地下水污染区的水质监测点分类优选问题进行了研究,对研究区内的12眼水井分别采样,进行水质分析,识别出总硬度、硫酸盐、氯化物、溶解性总固体等主要污染因子;进而采用模糊模式识别方法,对区内的12个监测点进行了优化.计算结果表明可从于家沟地下水污染区的12个监测点中选取具有代表性的3、7、11号监测点进行监测,节省了人力、物力及资源.     

基于信息熵的导流方案模糊模式识别方法

针对导流方案综合评价中各指标的不相容性,利用模糊模式识别的方法,将导流方案的多个指标合成为一个与最优评价集的相对贴近度,用来描述导流方案的综合效益.以可供选择的4种导流方案为例进行了评价,得到综合效益最优方案.     

一种用于模式分类有监督的模糊ART神经网络

探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ＡＲＴ网络构成一个有监督的模糊ＡＲＴ神经网络模型,这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力,对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与ＢＰ网络进行了比较性实验,结果表明：该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性。     

一种模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法

提出了一种基于模板匹配和神经网络的车牌识别方法。该方法集成了模板匹配识别车牌字符和神经网络识别车牌字符的优势,可有效地提高车牌字符的识别率、识别速度和识别系统的泛化能力。实验结果表明：大多数情况下,该方法的识别率超过90%,识别时间不超过1200ms,能有效地识别各种车牌中的字符,满足实际系统的要求。     

模式分类与识别的新动向

综述了模式分类与识别中的特征抽取与选择、模式分类与识别的传统方法及其研究状况,同时也简介了模式识别中并行处理方法的进展.在模式识别研究中多信息源、多媒体、智能化策略的综合研究将是这一领域的新动向。     

模糊灰关联模式识别方法及其应用

首先建立了灰关联分析的新的理论模型,然后将其与模糊集理论结合起来,提出了一种模糊灰关联模式识别方法．通过应用于场地土类别的评定,从而说明了本文方法的有效性     

智能车辆导航系统的模糊控制方法

针对背景噪声及转弯曲率变化对智能车辆导航系统的横摆角速度控制精度影响较大的问题,提出一种智能车辆导航系统的模糊控制方法.首先,进行不同坐标系的坐标变换,将目标车辆实际的物理坐标信息变换到易于建模处理的车辆局部坐标系统;接着,通过计算预瞄路径的非线性函数实时构建了目标虚拟路径,并给出了车辆目标路径的横摆角速度变化率;最后,以期望横摆角速度和整车质心侧偏角作为模糊控制器的输入,以车辆行驶两轮差速值作为模糊控制器的输出,设计导航模糊控制系统.计算机仿真和实测结果表明:文中方法具有较高的控制精度.     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

多类分类模式识别系统一致性信度的研究与应用

运用模式识别和数理统计的基本原理。研究了多类分类模式识别系统识别的K指标评鉴标准．通过构造一个分类结果的统计量,分析了K指标的点估计、区间估计的计算方法。给出由指标K的点估计值、区间估计优化分类参数的算法,提出一种优化过程的统计学习方法．