关键词： 活血止痛胶囊   高效液相色谱法   含量测定   指纹图谱   化学模式识别  

摘要： 目的:建立活血止痛胶囊的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱及含量测定的方法,结合化学模式识别分析,为其质量评价提供依据。方法:采用Kromasil 100-5-C_(18)(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱,乙腈-水为流动相,梯度洗脱,流速为1 mL·min^(-1),柱温35℃,检测波长203 nm,测定其3种成分含量并建立指纹图谱。运用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统”进行相似度评价,确定共有峰;采用SIMCA14.1统计软件进行化学模式识别分析,对活血止痛胶囊总体质量进行分析评价。结果:建立21批活血止痛胶囊的HPLC指纹图谱,共标定15个色谱峰,各批次的指纹图谱和对照图谱相似度在0.921~0.987之间;聚类分析和主成分分析结果显示3个不同厂家各自聚为一类,正交偏最小二乘法分析筛选出造成各厂家差异的7个色谱峰。21批活血止痛胶囊中三七皂苷R_(1)的线性范围为0.03067~0.30670 mg·mL^(-1),人参皂苷Rg_(1)的线性范围为0.12433~1.24330 mg·mL^(-1),人参皂苷Rb_(1)的线性范围为0.13233~1.32330 mg·mL^(-1)。结论:本研究建立的HPLC含量测定、指纹图谱及化学模式识别分析的方法简便可行,可用于活血止痛胶囊的质量控制和品质评价。

关键词： 机械式停车设备   故障诊断   多传感器信息融合   模式识别   人工神经网络  

摘要： 机械式停车设备是一种立体停车的自动化装备,可提升停车空间的利用率,应用越来越广泛。但因复杂的运行模式、电气元件及安全保护装置,其故障率相对较高。针对机械式停车设备的运行特点,本文提出一种运行过程的故障诊断方法。以平面移动类机械式停车设备为典型案例,从人-机-环全方位深入探索,对机械因素从结构、机构、主要零部件、电气系统、安全保护装置5个方面综合考虑,开展危险源单元化辨识,基于多传感器信息融合技术,采集应力应变、振动、电流、噪声等多种动态特性参数,通过人工神经网络算法进行模式识别,实现设备运行过程的故障诊断,研究结果具有良好的工程应用价值。

关键词： 智能交通   多入侵线   模式识别   车速检测   机器视觉  

摘要： 为提高视频中车速检测的精度,提出一种基于多入侵线的视频车速检测方法。首先在视频中布设已知相对距离的多条入侵线,其次检测车辆经过每条入侵线时的帧数,最后结合帧数、摄像机的采样时间、入侵线间的距离生成关于车速的概率密度函数模型以计算车速。通过构建仿真环境验证模型性能,仿真结果表明:减小摄像机的采样时间、增加入侵线数量、增大入侵线之间的距离可以提高模型性能,并且在不同检测条件下使用多入侵法进行车速检测的误差率都更低。采用Deepsort+YOLOv5目标跟踪算法实现视频中车速的检测,同时,在视频车速检测综合数据集BrnoCompSpeed上与主流车速检测方法进行实验对比,实验结果表明,该方法测量结果的平均误差率为1.40%,与主流视频车速检测方法相比精度更高。

关键词： 人工智能   模式识别技术   智能厨房  

摘要： 随着科学技术不断地向前发展,模式识别技术在现代科学技术的众多领域特别是人工智能方向得到了非常广泛的应用,它提高了信息识别和处理的速度,解决了人工智能领域中机器学习的最大难题。而智能厨房作为人工智能的一个重要分支,成了许多学者的研究方向。文章主要对模式识别技术在智能厨房中的各种应用进行探讨,并基于在智能厨房中可以应用的场景,探究智能厨房的技术发展方向,最终为成熟的智能厨房设计案例提供思路。

关键词： 模式识别   红外图像   车辆检测   小目标检测   并行融合  

摘要： 提出了一种基于并行融合网络的航拍红外车辆小目标检测方法。以并行残差块搭建的网络作为主干网络,完成对目标高精度且强鲁棒性的识别和分类。在此网络的基础上进行特征提取与特征融合,提出了基于跨层连接的改进YOLOv3算法,充分利用底层的信息完成对红外车辆小目标的高精度检测与定位。最后,采用soft-NMS替代NMS来缓解目标重叠问题。实验结果表明,本文方法能够准确检测复杂运动背景下的红外车辆小目标,并在误报率较低的情况下达到较高的检测精度。其中虚警率仅有0.01%且漏检率仅有1.36%。

关键词： 滚动轴承   振动   声发射   信息融合   故障诊断   模式识别  

摘要： 滚动轴承故障早期微弱特征信息的提取对于保障机械系统的正常运行具有十分重要的意义。鉴于单一类型传感器采集到的信息局限性,有时会造成诊断准确率较低。提出了一种将振动加速度与声发射两种检测信息融合的方法,并将其应用于滚动轴承故障的诊断。首先构建滚动轴承多传感器故障信息处理与融合的算法模型,随后基于滚动轴承故障实验平台与测试系统,获得滚动轴承典型状态的振动加速度和声发射信号,并对实验数据进行分析处理;最后,在此基础上,将振动加速度和声发射两种信号数据特征进行融合,完成对滚动轴承故障的诊断。研究结果表明,该方法对于滚动轴承故障模式的识别较为有效。

关键词： 导数   不等式   模式识别   构造法  

摘要： 关注式子结构,基于模式识别,构造函数解决一类函数综合问题.

关键词： 区间值T-球形模糊集   距离测度   广义二重加权距离测度   多属性决策   模式识别  

摘要： 区间值T-球形模糊集是目前较为先进的处理不确定信息的工具之一,能够允许其隶属度,、犹豫度、非隶属度均采用区间值的表达形式。相较于直觉模糊集、图模糊集和球形模糊集,区间值T-球形模糊集能够更好地处理不确定信息,从而得到更令人信服、更准确的结果。首先研究了区间值T-球形模糊集的距离测度相关定义与性质,随后提出一种区间值T-球形模糊集的广义二重加权形式的距离测度并研究其性质,通过对比分析从理论上阐明了该距离测度的广泛性与全面性。最后,基于这种距离公式开发了相关的多属性决策与模式识别方法,并通过实例说明其可行性。

关键词： 气体绝缘全封闭组合电器(GIS)   局部放电   模式识别   非本征法布里-帕罗干涉(EFPI)传感器   概率神经网络(PNN)   支持向量机(SVM)  

摘要： 非本征法布里-帕罗干涉(EFPI)光纤超声传感器可用于气体绝缘全封闭组合电器(GIS)内部的局部放电超声信号检测及模式识别研究,相较于传统的压电式传感器,具有灵敏度高、抗干扰能力强等优点。基于此,文中在充有0.4 MPa SF_(6)气体的GIS腔体内设置尖端、金属颗粒、悬浮和沿面4种典型的局部放电模型,创新性地利用EFPI传感器对放电超声信号进行检测,提取单次超声脉冲信号波形特征形成特征参数数据库,分别应用概率神经网络(PNN)算法和支持向量机(SVM)算法进行模式识别并比较分析。EFPI传感器检测到的超声信号特征突出,在提取特征参数的基础上,2种模式识别算法均能达到85%以上的平均识别率,且SVM的识别效果要优于PNN。

关键词： 中国自动化学会   模式识别   人工智能   智能计算机   机器学习   智能机械   期刊研究   研究开发中心  

摘要： 《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence)是中国科学技术协会主管,中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办,科学出版社出版的学术性期刊.期刊研究方向主要包括:1)模式识别的理论与方法;2)人工智能的理论与方法;3)机器学习。