基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函数逼近的优点,有效地解决了不确定建模过程中样本数据受到噪声干扰、模型结构难以确定的问题。仿真结果表明:该算法能有效地提高焊缝图像的缺陷识别能力。     

基于曲率模态识别桥梁结构损伤的机理分析

阐述了曲率模态参数的特性,从有限元动力响应基本原理出发,分析了曲率模态用于识别桥梁结构损伤的机理,说明了曲率模态是一类对结构局部变化有敏感性的动力学参数,对于进一步在实际工程中识别桥梁结构损伤行为具有重要的指导意义.     

苏州市域供水水源地水质评价及分析

采用单项指标分析法和属性识别模型,对2017～2018年苏州市域各供水水源地水质进行了指标特征分析和综合质量评价分析.结果表明,苏州市域供水水源地水质整体情况良好,各水源地水质综合质量均为Ⅱ级,达到水源地水域功能标准,并且2018年的综合质量整体上要优于2017年,说明当地的保护及综合治理措施积极有效.高锰酸盐指数和氨...     

一种图像汉字智能识别机的研究

文章将智能控制与模式识别方法相结合,提出了一种仿人识字行为的图像汉字智能识别机;采用决策控制级、模式识别级和反馈校正并行式结构。决策控制级选择最佳的识别策略和参数,模式识别级进行多分类器结果融合识别,并根据对模式识别级输出的可信度判断结果进行反馈,校正识别方法和参数,最终提高汉字的识别效率。     

区域环境土壤重金属污染潜在生态风险的属性识别综合评价 ——以福建闽江河口湿地土壤为例

属性识别模型发展于模糊数学法理论,能够处理复杂多因素研究对象难以综合评价和定量排序的问题.提出将以变异系数法确定权重的属性识别模型耦合Hankanson生态风险指数法,对区域重金属进行生态风险综合评价和排序的理论方法,并对福建闽江河口湿地进行实证研究.结果表明,8个河口湿地监测站点的风险程度(综合得分)从高到低依次为琅...     

面向建筑健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别

面向建筑健康的高时效监测需求,为提升表面病害视觉检测的自动化水平,提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息,针对建筑结构特征,设计了平行观测和包络观测两种观测模式,实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检,获取了毫米级分辨率的整体建筑观测影像,并对巡检质量的整体评估提出了有效的量化指标。将建筑立面划分为3 720个子区域,利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域,漏分14个子区域,裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型,为裂缝形态与建筑整体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合,为建筑健康一体化监测提供了有效的观测分析手段。     

使用期待提高对话系统的语音识别率

在回顾了各种语言模型的基础上,针对如何更有效地构建口语对话系统中语音识别器的语言模型展开讨论,研究并实现了使用系统期待来建立语言模型的方法.在口语对话系统中,根据系统提出的问题或者系统给用户的提示,对话管理器产生对用户响应的期待,也称作系统期待.由于系统期待是建立在对话系统当前状态的基础上,所以可根据系统当前状态构建系统期待,从而建立更加优化的语言模型,并使用此语言模型来提高语音识别的识别率.     

RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选,即以粗糙集方法选取的变量为基础,用遗传算法进行变量的二次搜索,从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集,采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型,总识别准确率达90．66％,明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

达巴松凸起石炭系火山岩油气勘探技术研究

准噶尔盆地下组合火山岩发育,受埋深大、构造运动活跃且持续时间长等客观因素影响.研究区深层断裂系统复杂,火山岩体的识别与刻画存在诸多困难.为此,运用GeoEast解释系统提供的构造导向滤波、基于特征结构的相干结合体曲率等技术对断层进行识别;通过已钻井资料与地震相属性结合的方法,明确不同火山岩性地震反射特征,建立研究区火山...     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.