多相流流型识别技术与系统开发

基于油气水多相流混合物在管道内流动时的多传感器信号－－压力和压差信号，建立特定流型的识别规则，采用学习矢量量化模式分类器作为未知流型的分类器，根据数据融合的技术思路获得了油气水多相流的流型在线识别技术。通过系统集成的手段，利用微处理装置研制出了流型识别系统。该识别技术具有置信度高、容错性好、性能稳定、降低了对单个传感器的性能要求等优点。该识别系统结构简单、无运动部件、不改变管道的截面结构，可以处理非快速变化的瞬态流动，测量误差小于10％，并具有连续工作、定时打印、信号输出等功能。     

人体手背血管图像的特征提取及匹配

为了克服指纹识别系统的一些缺点,该文对一种全新的生物特征识别方法——基于手背的静脉图像的特征识别进行了初步研究。首先利用自主设计的近红外血管图像采集仪提取血管造影的原始图像,然后对采集到的图像作归一化和增强处理,以及进行特征提取和特征匹配算法研究。文中给出了65个小范围样本的匹配试验结果,在拒真率为4.6%条件下,误识率为0。利用手背静脉图像进行个人身份识别是完全可行的,文中提出的方法具有良好的应用前景。     

数字中药与中药信息学

中医药学的历史源远流长,经过五千余年的积淀,已经成为我国传统文化的重要组成部分.作为中国特有的医学科学,它不仅为中华文明的发展作出了重要贡献,而且对世界文明的进步产生了积极影响.     

基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计

提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法，该方法利用主成分分析（PCA）及聚类技术在原问题空间中求解，减少了支持向量机分类器中支持向量的维数，且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题。     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用

阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中３种主要放电形式，进行了大量模拟试验，获得了３种放电的相位Φ、放电量ｑ及放电次数ｎ的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据，以实现电机中局部放电的模式识别，取得了很好的效果。     

文法识别与数据库汉语查询语言的结构分析

由于自然语言的复杂性和随意性，自然语言理解在人工智能领域中遇到了一些问题，而作为数据库，自然语言界面从一定程度上简化了自然语言理解的难度．把这些查询句加以归类整理，形成相应的模式类，并提出了具体的理解算法，较好地解决了在自然语言用于数据库查询时的理解问题，达到了预想的结果．     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

一种改进的Fuzzy c—means聚类算法

该文提出了一种改进的ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ算法（ＭＦＣＭ）。此算法是将传统算法（ＦＣＭ）直接对样本集聚类变为对特征集聚类，从而极大提高了ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ的速度，证明了ＭＣＭ与ＦＭＣ在分类效果上的等价性，且ＭＦＣＭ较ＦＣＭ有较低的时间复杂性，讨论了ＭＦＣＭ与ＦＭＣ空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。     

金属离子与EDTA配位稳定性的模式识别法分析

本文采用化学模式识别的广泛，选择电荷－半径比、Ｐａｕｌｉｎｇ电负性等五个特征量，建立了金属离子与ＥＤＴＡ配位稳定性的模式空间，采用数学、统计学的原理和方法对模式空间的距离进行了分析，并提供重要信息。