用模糊K均值聚类分析研究茶叶分类

选用茶叶的6个化学参数,运用模糊K均值聚类分析方法进行分类研究,得到了比判别分析等其他方法更为丰富的信息,有利于对分析结果进行研究,是一种具有优势的模式识别方法.     

利用Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应算法

针对特征语音说话人自适应算法的缺陷,提出了基于结构化特征语音模型的区别性说话人自适应方法.该算法能根据自适应数据量调整自适应参数,并采用基于最大互信息量准则的区别性参数估计方法,进一步提高了自适应性能.有监督自适应的实验结果表明,在仅有一句自适应语句的情况下系统误识率相对下降了6.7%,同时算法表现出了优于特征语音自适应方法的渐进性能.     

机器学习与人脸识别方法概述

对机器学习与人脸识别的基本含义和主要方法进行了概述.提出融合人脸的多种生物特征,改进现有的机器学习算法,并进一步推进机器学习方法在人脸识别中的应用,将十分有利于人脸识别精度的改善和人脸识别速度的提高.     

关于文学终结的一些看法

文学终结是当下一个时髦的话题，它着眼于电信时代文学外部生存环境的深刻变革以及图像的迅速崛起。技术的支持使图像文本获得了新的生存姿态，使其能够不断突破自身，进而吸纳其他艺术形式的专长，成长为一门综合性极强的艺术形式。文字与图像虽有交叉之处，但从所使用的物质材料到对接受者接受心理的影响，仍然存在诸多差异。我们应对这二者进行一个恰当的定位，既不以传统美学的姿态贬低图像的价值，又力求达到对图像的客观认识。     

移动机器人的并行免疫计算模型

为了支持未知环境下移动机器人自主导航，提出了移动机器人的并行免疫计算模型，为解决其在线导航优化、病毒／路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行／分布式计算层，并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡，分析了此类移动机器人系统的鲁棒性；提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移动机器人并行免疫计算模型的复杂性分析及仿真结果表明，并行计算能提高其效率；仿真结果表明，移动机器人可消除病毒，并具有较高计算性能。     

自主移动机器人走廊视觉识别与跟踪方法研究

在基于图像的道路识别技术实现的自主驾驶问题研究中,图像识别和跟踪的速度是自主驾驶效果的关键。采用基于模型的走廊识别技术,通过模仿人类视觉过程,使用遗传算法,对实时图像进行目标识别和跟踪,实现了一套自主移动机器人系统;同时通过对识别模型匹配值的变化率分析,实现了对走廊拐角的识别。实验结果表明,该方法的走廊图像识别和跟踪速度能够满足系统实时性的要求,并具有较高的可靠性。     

模糊相对熵及在模式识别中的应用

目的研究模糊相对熵在模式识别中的应用。方法利用模糊相对熵的一个修正公式——加权模糊相对熵研究模糊相对熵在模糊模式识别中的应用。结果数值例子说明模糊相对熵方法和最大最小贴近度方法得出了一致的模糊识别的结果。结论模糊相对熵方法用于模式识别是很有实际意义的。     

基于独立分量分析特征提取的故障诊断系统

针对矿山破碎机的声音故障诊断受复杂现场环境制约、确诊率低的难题, 结合独立分量分析(ICA)在自然图像和连续语音信号中特征提取的方法,采用两层ICA分别用于从混杂声音中提取各采集通道(部位)的统计独立声音信号和进一步提取该信号的特征基.训练阶段生成的特征基系数序列用来生成矢量量化(VQ)的码书,设计出ICA-VQ破碎机故障诊断系统.现场采集数据的实验中系统的故障诊断准确率达到96.8%,表明系统的高效性.     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.