属性测度及其在目标识别中的应用

为了获得一种训练快、精度高、计算量少的雷达目标识别方法 ,研究了属性测度和属性模式识别 ,及属性模式识别在目标识别中的应用 ,并将模糊聚类分析用于属性测度。经过研究发现 ,在不用指标的峰度时 ,可以达到很高的识别效果。与传统的神经网络法相比 ,属性模式识别法在训练速度上得到了大大的提高 ,并在识别效果上优于径向基神经网络法。以雷达目标识别为例证明了该算法的有效性。这为我们研究低分辨雷达提供了一种全新的方法。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

支持向量机的研究与发展

支持向量机是一种新型机器学习方法。是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。已成为国际机器学习界的研究热点。笔者主要对其基本原理与研究发展情况进行了探讨和研究。     

电机故障模式识别与诊断

为了实现对电机故障模式的自动识别与诊断,通过对人工神经网络分类功能及传统电机故障诊断技术的分析,提出了一种利用人工神经网络进行模式识别的方法.针对电机故障特征在实际中可能是非线性可分的情况,利用φ函数可以将非线性可分的模式转化到线性空间并实现分类,基于这种思想提出了利用径向基函数(RBF)网络实现对这种复杂故障模式的分类.以感应电机转子故障分类的实验结果表明,这种神经网络模式识别方法是有效的,并且可以通过自动调节径向基函数中心提高网络分类的正确率.     

应用模式识别方法实施零件分类成组

本文以模式识别理论为基础,应用势函数原理,将待分类的零件作为模式样本,根据所建立的判别函数,由计算机对零件进行识别和归类。这与目前广泛采用的人工视检法,生产流程分析法和编码分类法比较起来最大的优点是在较大程度上避免了人的主观因素对分类结果的影响。因此,这种建立在对零件几何、工艺特征相似性的解析估值基础上的新的分类方法将使成组零件的分类更为科学。笔者应用此法对国营465厂提供的47个零件进行了试分,取得了满意的结果。     

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．     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

基于遗传优化的粗糙神经网络模式识别器及应用

通过粗糙集获取知识表达系统的分类规则，用产生的规则对神经网络进行编码，并利用遗传算法对初步学习后的神经网络的权值进行优化，最终得到一个神经网络模式识别器。举例说明了采用这种方法得到模式识别器的过程及其对待识别对象的学习和分类效果。结果表明：采用粗糙规则对神经网络编码可以缩短神经网络的训练过程，遗传算化对神经网络权值的优化可在一定程度上提高模式识别的精度。     

基于分块加权的局部保持投影的人脸识别

为增强对姿势、表情、光照等变化的鲁棒性,提出了一种加权的分块局部保持投影人脸识别算法.算法先对样本图像分块,对分块得到的子图像利用局部保持投影算法分别提取局部特征信息,并利用k近邻点的类标信息和样本影响力函数计算各分块子图像的权重.该算法能够有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出,在AT&T和Yale人脸库上的比较实验说明了该算法的有效性.     

基于多向Fisher判据分析的间歇过程性能监控

针对传统的间歇过程监控方法,在建模时只利用正常工况下的数据,其故障诊断能力并不令人满意的问题,提出了多向Fisher判据分析(MFDA:Multiway Fisher Discriminant Analysis)方法,用于间歇过程的监控.该算法同时利用正常工况和故障条件下的数据进行建模,其故障诊断能力要优于MPCA(Multiway Principal Component Analysis),在故障检测的同时也实现了故障的诊断.通过对实际工业链霉素发酵过程数据分析,表明该算法是可行的,可以获得较满意的故障诊断结果.