基于动作捕捉的无人机运动状态识别

无人机运动状态识别是无人机运行状态分析的基础,是实现无人机航迹预测的必要条件。对于非合作目标来说,动作捕捉系统可以有效采集其航迹数据。提出一种基于动作捕捉的无人机运动状态识别方法。首先,通过插值、重采样、滤波等方法对包含噪声的无人机航迹数据进行预处理;然后,通过特征提取与特征选择方法,针对速度、加速度、曲率、转角这4个运动参数,提取无人机运动特征;并分割无人机航迹。最后运用支持向量机的方法进行无人机运动状态识别,对速度、加速度、曲率的分类精度分别达到了95%、90%和100%。证明了本方法的可行性。     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

基于CNN-CRF的中文电子病历命名实体识别研究

智慧医疗技术的发展让我们不满足仅使用传统方法做医学研究。针对中文电子病历实体识别问题,设计了一种基于卷积神经网络结合条件随机场(convolutional neural network-conditional random field,CNN-CRF)的实体识别算法框架。为得到高质量的词向量,将标注实体加入词典进行分词,并将已标注和未标注文本作为语料,用word2vec工具对已分词文本进行无监督学习;为避免扩张卷积层数增加导致过拟合,采用迭代扩张卷积处理输入向量,并使用dropout随机丢弃一些连接;运用条件随机场对网络的分类结果进行修正。把该方法在中文电子病历上进行对比试验,从病历中提取出身体部位,疾病,症状,检查及治疗5类实体。实验结果表明,该方法能有效地辨别病历中的实体,其识别的准确率、召回率和f1值分别为90.01%,90.62%,90.31%,准确率和速率比传统方法都有一定提高。     

基于虚拟迭代的空调管路疲劳寿命预估方法

文章采用试验与仿真相结合的手段,提出了对时变工况下变频空调管路疲劳寿命进行估算的新方法。在对变频空调器转子压缩机排、回气管口进行振动测试的基础上,采用虚拟迭代的方法对时变工况下的转子压缩机载荷激励进行识别,并使用迭代算法逐步修正载荷激励,保证反求载荷的准确性与可靠性;基于识别的载荷激励,采用瞬态动力学分析求取危险节点的应力谱,使用雨流计数法、基于Miner累积损伤理论估算出危险节点的疲劳寿命。     

基于卷积神经网络的钢轨测量廓形畸变动态识别

针对车体多自由度振动对基于激光图像技术的钢轨廓形动态测量所造成的影响,提出一种新颖的钢轨测量廓形畸变识别方法.首先根据钢轨廓形特征和畸变前后的几何差异,设计了一种三通道且参数独立的卷积神经网络结构用于畸变识别,其输入分别为原始廓形图像的降采样、轨鄂点周边裁剪图像和轨底点周边裁剪图像.为了有效训练该网络,通过采集大量正常廓形图像和畸变廓形图像来构建带标签训练样本库.利用训练后的卷积神经网络,在室内钢轨廓形动态测量平台上进行大量的测量廓形畸变识别实验.实验结果表明本文识别方法的精度和查全率均能达到92%以上,验证了该方法的有效性和可靠性.     

一种基于双流卷积神经网络跌倒识别方法

针对跌倒行为的视觉特征难以提取的问题,提出一种由两路卷积神经网络和模型融合部分组成的双流卷积神经网络(Two-Stream CNN)的跌倒识别方法.该方法的一路对视频帧的运动人加框标记后,送三维卷积神经网络(3D-CNN)处理来消除视频背景的干扰;另一路从相邻视频帧获取光流图后,送VGGNet-16卷积神经网络处理;最后将3D-CNN和VGGNet-16的Softmax输出识别概率加权融合作为Two-Stream CNN输出结果.实验结果表明:标记运动人并经3D-CNN处理有效地消除了视频背景的干扰;Two-Stream CNN跌倒识别率为96%,比3D-CNN提高了4%,比VGGNet-16网络提高了3%.     

基本图素分类的综合判定

本文采用关于手绘图形基本图素的“角度和变量”与“最大距离”综合判定分类法,以流程图符为例,实现了手绘基本图形的在线机器识别.系统的识别率达94.0%～99.5%,无明显等待.     

测井资料的自动分层和岩性识别

介绍了用测井资料进行相分析中的自动分层和岩性识别技术。采用的分层方法为最优分割法,岩性识别用统计分类中的贝叶斯判别法则。通过实际资料的处理解释,取得了与钻井地质剖面吻合良好的结果。     

计算机可以听懂人类说话——汉王在IBM支持下推出中文“听”“写”系统

在日前举行的IBM ViaVoice中文普通话听写软件发布会上,还展示了汉王公司在IBM的支持下,基于IBM ViaVoice自行开发的汉王听写系统。该系统是IBM ViaVoice与汉王笔输入软件的集成产品,既能听又能写,引起了与会者的极大兴趣,获得了广泛的赞誉。     

二聚雌二醇分子钳的合成及分子识别性能的研究

通过二亚甲基苯和二亚甲基吡啶桥联两发了子雌二醇,而得到一类新型的钳型分子受体,经ＭＳ,ＩＲ,＾ＨＮＭＲ及元素分析确证了其结构,利用分光光谱滴定法考察基分子识别性能,结果表明,该类分子钳（ｍｏｌｅｃｕｌａｒｔｗｅｅｇｅｒ）可识别芳胺及其衍生物。