关键词： 多工况   固定翼无人机   G-DBSCAN   模式识别   维度分解  

摘要： 针对固定翼无人机作业过程中多工况的分类以及一般模式识别算法时效性低,准确率不高的问题,提出了“聚类分析-模式识别”相结合的多工况分析技术路线,将工况分析分为离线和在线2个阶段。离线阶段,提出子一种基于分组的密度聚类算法,采用分而治之的聚类思想对无人机历史飞行数据进行聚类分析,并将聚类所得各抽象数据簇视为工况。在线阶段,提出了一种基于多维度分解的快速模式识别算法,其调用离线聚类信息以在线识别测试数据工况。还搭建了数据采集与分析平台,利用实际飞行数据对算法进行了验证。结果表明本文提出的算法能有效提高工况识别效率和准确度。

关键词： 建筑群聚类   图卷积神经网络   模式识别   ROC曲线   图结构过采样   Delaunay三角网   拉普拉斯矩阵  

摘要： 通过综合空间关系、几何、语义等多种特征对建筑群模式进行智能识别,在地图多尺度表达和数字化制图等领域有着重要的意义。将图卷积神经网络用于建筑群模式智能识别能够克服传统方法依赖人工经验设置参数、制定的规则过于严格等缺点。但是该方法往往存在样本比例失衡的问题,容易导致样本数量较少的类别无法正确识别。本文首先以建筑物质心作为样本进行聚类获得建筑群组。其次,将同一群组内的建筑物质心作为样本进行Delaunay三角剖分来构建建筑群的图结构,其中图节点特征选取能够描述建筑群几何特征的面积、大小、方向等相关指标。再次,通过图结构过采样的方式对样本数量较少的建筑群图结构进行增强,然后将样本数量较少的建筑群图结构增强前后的数据分别输入图卷积神经网络模型进行训练,并结合ROC曲线等多个评价指标对模型的性能进行了评测。实验结果表明,对样本数量较少的建筑群图结构增强之后,模型对于样本数量较少的建筑群识别准确率有了明显的提高。

关键词： HPLC特征图谱   模式识别   指标成分定量分析   工艺研究  

摘要： 目的通过高效液相色谱(HPLC)特征图谱定性分析和指标成分定量分析结合模式识别,建立沙棘银花颗粒提取工艺综合评价方法。方法以提取溶剂种类、用量和提取时间为考察因素,对各工艺水平所得提取物进行HPLC特征图谱定性分析、相似度评价、聚类分析和指标成分含量测定。结果建立沙棘银花颗粒提取工艺的HPLC特征图谱共有模式,确定20个共有峰,7种提取工艺相似度在0.809~0.999,聚类分析法将7种工艺分为两类。维采宁-2、芹糖甘草苷、异绿原酸B和槲皮素4种指标成分定量分析表明,工艺S4(提取溶剂为12倍量水,提取时间为2 h)有相对高的成分转移率。结论建立的HPLC定性定量分析结合模式识别的方法为中药制备工艺研究提供了一种综合评价方式。

关键词： 焊接质量   声学检测   声发射   电弧声   模式识别  

摘要： 基于焊接过程声信号的声学检测技术是一种实时采集和检测缺陷的有效方法,对材料内部结构变化反映明显。概述了常规焊接缺陷无损检测方法的优缺点,对焊接过程声信号的分类和声信号采集系统进行了论述,分析总结了声发射信号和可听声信号的发声机理、检测原理和信号处理方法,并阐述其在焊接质量在线检测领域的研究现状及应用,特别是焊接缺陷、熔滴过渡形式和熔透状态的识别与预测。为了满足在线检测要求,包含声学检测在内的多传感信息融合焊接系统研究是关键,智能传感、信号处理、自动控制与人工智能技术的进一步研究能促进焊接产业的长足发展。

关键词： 强夯法   夯次计量   机器视觉   模式识别  

摘要： 夯击次数是强夯法施工过程质量控制的关键指标,实现夯次自动计量对强夯施工具有重要意义。提出了一种基于强夯施工时序影像的夯次智能监测方法。首先,利用相机采集强夯施工过程中的夯锤运动时序影像并建立强夯施工过程中夯锤相对于相机测站点的运动时序模型;其次,基于采集到的影像序列提取夯锤运动速度特征,建立夯锤运动模式状态序列;最后,将夯锤运动模式状态序列与运动时序模型进行匹配,实现强夯夯次智能监测。实验结果表明:该方法能够准确计量正常工况下强夯夯击次数,夯次计量准确率达到90.2%,具有速度快、工程适应性强等优势。

关键词： 心脏病预测   概率神经网络   特征选择   机器学习算法   数据挖掘   模式识别  

摘要： 面对我国心血管疾病患病人数的不断增长,针对心血管疾病的预测,利用监护系统获得医疗数据,寻找出合适的疾病预测方法,及时发现并解决健康问题,创新性地提出一种基于概率神经网络和遗传算法的心脏病预测模型。其中,使用概率神经网络作为分类器,遗传算法进行特征选择。模型分为三个阶段:首先,采用标准的UCI数据库中心脏病数据集进行预处理;然后,提供一种基于遗传算法的包裹式特征选择方法来选择显著特征;最后,使用概率神经网络训练得到预测模型。实验结果表明,相较于其他模式识别方法,提出的模型使用更少的特征取得了更高的准确率。通过特征选择算法可以获得显著特征,利用多种机器学习算法在经过特征选择后形成的新数据集上训练,精度也普遍得到提升。

关键词： 智能视觉分析   模式识别技术   高质量课堂  

摘要： 学校课堂教学质量直接影响人才培养，借助人工智能技术驱动教学的优化，探索人工智能在教育中发生的最直接层面——课堂教学具有重要意义。通过调研，学生认可将智能视觉分析与模式识别技术等人工智能技术应用于课堂，认为对提高课堂学习的专注度有促进作用。开发基于“人工智能”的课堂智能诊断系统，采集课堂视频信息，智能分析各个班级、老师授课的学生体征分析，分析学生出勤、正常听课、睡觉、随意走动、后排聚集、师生互动的行为，能够有效提升学生到课率、听课率、前排集中就座率等课堂监测指标。

关键词： 细辛   HPLC   指纹图谱   化学模式识别   质量评价   甲基丁香酚   芝麻脂素   细辛脂素  

摘要： 目的通过HPLC多成分含量测定与指纹图谱的多模式化学识别方法对北细辛***进行不同产地质量分析研究,为北细辛药材质量评价提供参考。方法收集了4个产区的18批细辛样品,采集HPLC指纹图谱并进行3种有效成分的含量测定,通过聚类分析(cluster analysis,CA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)分别探讨不同产区北细辛的质量。结果建立了北细辛药材的指纹图谱,确定共有峰17个,指认了3个共有峰。甲基丁香酚、芝麻脂素、细辛脂素的质量分数分别为1.76~32.98、1.03~6.05、1.59~6.91mg/g。CA可将4个产地北细辛药材聚为2类,PCA结果提取了2个主成分,OPLS-DA能有效地将2大产区药材明显地区分开。结论通过北细辛HPLC含量测定与指纹图谱建立的多模式识别法全面评价了北细辛的质量,为北细辛药材质量评价提供依据,可作为北细辛质量控制的有效方法。

关键词： 研究生培养   案例式教学   模式识别   图像处理   案例库建  

摘要： 智能化热潮下,《模式识别和图像处理》已成为机械工程专业研究生培养的重要课程。虽然案例式教学已被证实能够提升课程教学质量,但目前构建的案例库大都独立成图像处理和模式识别两个体系,融会贯通稍显不足。为此,提出了一种以全项目周期管理的思路来建立具有渐进层次特点的综合型教学案例的方案,将构建的案例分解为7个主要步骤,并以“线束插装引导”和“新冠疫情防控”两个案例的建设为例进行说明。实践结果表明,本文多提出的课程案例库建设思路是可行的,所建立的若干综合型教学案例是有实效的,可为各高校探索各类课程的案例库建设提供思路借鉴和经验参考。

关键词： 模式识别受体   toll样受体   C型凝集素受体   核苷酸结合寡聚域样受体   慢性牙周炎  

摘要： 模式识别受体(PRR)是一类主要表达于先天免疫细胞表面,是病原微生物的感应器,可识别病原体相关的分子模式(PAMPs)或损伤相关的分子模式(DAMPs)。固有免疫系统通过利用模式识别受体识别牙周组织中的病原微生物,并及时向下游通路传导信号,从而引发免疫反应,然后将其清除。PRR具有多个家族成员,包括Toll样受体家族(TLRs),C型凝集素受体家族(CLRs),视黄酸诱导基因I(RIG‑I)样受体家族(RLRs)和核苷酸结合寡聚域(NOD)样受体家族(NLRs)。其中RLRs是从RNA病毒中识别dsRNA的细胞质受体,与慢性牙周炎的关联较少。因此,本文就模式受体(TLRs、CLRs、NLRs)的分类、结构以及信号传导通路在慢性牙周炎中的作用作一综述,以期丰富牙周炎发病发生机制,为治疗和预防慢性牙周炎提供新的思路。