淀山湖水环境质量动态研究

本工作为淀山湖富营养化现象的基础研究之一.通过引入L.A.Zadeh的模糊集合论以及汪培庄的模型识别直接技术,对八千个检测数据进行了动态分析:描述了淀山湖水环境质量的空间分布特征,以及它们不同水期随时间的变化.结论表明,淀山湖水环境已受有机物污染,且污染程度与未处理即排入水体的有机废水量呈正相关,而与上游入湖的进水量成反比关系.冬季的水质污染状况尤甚.     

动态力识别的时域方法

本文提出一种识别动态力的非直接量测时域方法。首先将结构系统进行模态坐 标变换而得到无耦合的运动方程，然后把在一定微小时间间隔内的动态载荷作为一 个阶跃函数，再由实际量测或有限元分析得到系统的频响特性和量测到的该动态力 的结构响应确定模态坐标中的这一阶跃函数，就可得到动态力的时间历程。 以一个仿真实例说明方法的应用，其结果表明精度是好的，并对该方法应用中 的一些问题进行了探讨。     

用多距离特征识别三维物体的表面形状

本文讨论一种识别物体的方法。三维空间中的物体表面可以由部分球面、柱面和平面来近似,并且这些面是能够被识别的。处理方法是通过分割图象成为区域(Region)且并行处理这些区域来实现。文内叙述一种技术。这种技术应用具有激光扫描器的摄象机系统获取图象。测量三维物体相应表面点的座标。然后用相应区域中的三点决定一个参考平面,进而计算区域中的特征点到参考平面的距离。这些多距离特征可被用来识别相应区域中的物体表面是球面、柱面还是平面。这些面的方向,可用具有两个斜角的表面法线方向来描述。这种技术在自动装配线上和工业监视检验中是很有用的。可用其找出另件在三维空间中的位置和方向,计算检验另件表面形状外形尺寸等等。     

藏文联机手写识别的难点及其解决方法

通过分析各种联机手写识别方法(统计模式识别方法、结构模式识别方法、结构和统计模式识别方法) 以及藏文自身的特点,总结出藏文联机手写识别的方法.     

基于信息整合的建筑结构三维重建技术研究

建筑结构图的自动识别和三维重建对延续建筑CAD生成电子图的成果、使审图、算量、施工计划、钢筋放样等后续工序结束当前依赖于人工读图落后状态有十分重要的作用．分析了国内平面表达法建筑制图新标准中仍存在的建筑物三维信息描述的分散性和多样性，提出了工程图的信息提取和整合方法，实现了整体三维重建．     

流变荷载试验曲线的模型识别及其应用

基于粘弹性理论,建立了流变荷载试验的Maxwell、广义Kelvin和Burgers3种流变模型的位移反演模式,并给出了根据现场试验流变曲线进行流变模型识别的简便方法。分析了岩体流变荷载试验曲线,给出了能反映试验区域内岩体变形规律的最佳流变模型,反演获得了试验区域内岩体的瞬时弹性模量、长期弹性模量、粘弹性模量和粘弹性系数。结果表明,描述试验点岩体在不同荷载级别情况下的最佳流变模型均为广义Kelvin模型,但其弹性模量有所差异,其量值范围为4194～5235MPa,平均弹性模量为4900.316MPa;平均长期弹性模量为3081.65MPa。计算表明所建立的反演公式是正确的,模型及参数识别过程简便、实用。     

基于多尺度奇异谱分析的转子碰磨诊断的数值仿真

针对从系统时间响应谱分析的角度研究转子碰磨故障的识别和诊断问题，提出了一种新的基于多尺度奇异谱分析的故障诊断方法．该方法首先建立转子碰磨模型，并用龙格-库塔法求解碰磨转子的运动方程得到碰磨转子的时间响应；其次构造了一种简单的多尺度奇异谱分析方法，用不同尺度下的各阶经验正交函数作为分析函数；最后用提出的多尺度奇异谱分析方法分析了碰磨转子和正常转子的时间响应信号．数值仿真结果表明，具有数据自适应的分析函数能够捕获信号的不同特征，通过比较不同阶次的分析函数分析的结果，可以有效地对转子碰磨进行识别和诊断．     

利用Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

利用高分辨率和极化信息进行目标识别的研究

极化特征用于目标识别的一项主要研究是将极化信息与高分辨率雷达技术相结合.在研究了目标特定的极化变换作用后,提出了基于一维距离像,利用目标回波中的极化现象对目标进行识别,并得出了有关目标识别特性的结论.     

基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应算法

针对特征语音说话人自适应算法的缺陷,提出了基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应方法.该算法能根据自适应数据量调整自适应参数,并采用基于最大互信息量准则的区别性参数估计方法,进一步提高了自适应性能.有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对下降了6.7%,同时算法表现出了优于特征语音自适应方法的渐进性能.