最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.     

一种基于过采样技术的非最小相位系统盲辨识方法

提出了一种在时域中盲辨识非最小相位系统传递函数的方法,该方法通过对系统输出过采样来获得系统结构参数的信息.对于单输入单输出的线性离散系统,经过输出过采样后可以等价为单个输入、多个输出的传递函数模型,这多个输出函数具有相同的分母多项式和不同的分子多项式.采用子空间分解法可以确定分子多项式的参数,通过对系统输出信号自相关函数的处理可以得到分母多项式,最终可以得到原系统的结构参数.与传统高阶矩方法相比,该方法对噪声的敏感度更低,辨识的精度和速度也有很大提高.仿真结果表明,当信噪比大于15dB时,该方法可以有效地辨识出系统参数.与高阶矩方法相比,辨识门限信噪比降低了10dB,估计精度提高了20%,辨识速度加快了3倍.     

同步电机在线参数辨识的混合算法

根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然后以此值作为OEM的初值进行迭代,再用OEM求得的结果训练人工神经网络,最后通过成功训练的神经网络在线辨识各种运行状态下的电机参数.这样使得传统的OEM参数辨识算法、遗传算法和神经网络在辨识参数方面充分地扬长避短,解决了单一算法的不足.在对一台111kVA、440V同步电机进行的仿真试验中,该方法在保证精度的前提下,辨识时间仅为0 008s.     

指纹图像质量评价系统

指纹图像质量评价系统对于提高整个自动指纹识别系统的性能具有非常重要的意义 .在选取了指纹图像的总体灰度均值、块水平下的灰度均值和灰度方差、点方向信息、块方向信息作为评价因子后 ,首先求取各质量评价因子以及在其基础上的质量分 ,然后综合考虑各种评价因子求取总的质量分 ,最后给出最终的评价结果 .     

非线性动态网络/系统（N/S）模型辨识与故障诊断

采用方波脉冲函数变换（BPFT）对一类非线性动态N/S混合模型(H1,B)进行了辨识，导出了计算混合模型（H1,B）的相关公式和N/S响应的伏特劳级数解在方波域内的离散递推算式，解决了一类非线性动态N/S模型的数值计算问题.在此基础上，提出了一种基于多重预置模型的非线性N/S的故障诊断方法，该法通过检验各个预设模型与N/S当前状态的匹配程度来判断N/S是否处于某种故障状态，而无须在线估算N/S当前的模型及分析其特征，从而极大地减轻了在线计算工作量，可实现在线故障诊断.给出了故障诊断实例，实验结果表明该法故障诊断的准确率达到80％～90％.     

苹果果梗和缺陷的识别技术研究

为解决苹果自动检测和分选中苹果果梗和缺陷的识别这一瓶颈问题，提出基于HIS颜色模型下亮度，的分布特性，从信号处理的角度确定苹果的果梗和缺陷区域．再提取区域纹理特征，构筑模拟退火神经网络作为模式分类器，区分果梗和缺陷．试验结果表明用该方法识别准确率接近90％．为苹果的在线检测和分级打下了良好的基础．     

指纹识别系统的分析与研究

介绍了一种新型的指纹识别装置(晶体传感器的指纹识别装置)，并借此分析和研究了指纹识别系统的识别原理和设计方法，这些原理和方法对指导和优化指纹识别系统的设计提供了依据。     

一种身份鉴别协议的安全性分析

分析了文献[1]提出的一种基于二元一次不定方程的身份鉴别协议，发现其存在安全性缺陷，给出了安全有效的改进方案．     

海洋环境下锈裂钢筋混凝土构件截面抗弯刚度识别

钢筋混凝土结构锈裂后的构件截面刚度是表征锈裂损伤程度的重要指标．根据模态频率变化与弯曲刚度变化的关系，提出了锈裂钢筋混凝土结构构件截面抗弯刚度识别的方法，绘制锈裂损伤后抗弯刚度识别图，根据实测模态频率可以识别出锈裂钢筋混凝土构件抗弯刚度．通过弯曲试验实测锈裂构件抗弯刚度，结果与识别结果吻合较好．     

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。