关键词： 模式识别   方向熵   格网路网   不规则路网   直线型网眼群组   格网型网眼群组  

摘要： 道路网具有鲜明的空间分布模式,其模式识别在地图制图、地图匹配及空间查询等诸多领域均发挥着至关重要的作用。当前的路网模式识别方法多基于网眼结构与路段结构两种模型,取得了较好的识别效果,但亦存在一定局限。已有的基于网眼的识别算法往往局限于最小单元的格网模式,无法对整体规则、局部破碎的网眼群组进行模式识别;而基于路段结构的模式识别则涉及复杂的预处理与识别过程,并且仅能识别单一的路网模式。方向熵作为信息熵的一个分支,可以较好地描述地理数据的空间分布特征和规律。为此,本文结合了网眼结构在网眼规整情况下的识别优势和路段结构在分析路段排列方式方面的优势,在此基础上引入方向熵、矩形度和凹凸度等特征参量,构建了一种有效的路网模式识别算法。本文选取多个城市路网作为实验对象,通过计算出不同路网模式相对应的参量分类阈值,实现了格网模式和不规则模式路网的模式识别,且根据格网模式路网中网眼群组排列方式的不同,构建网眼质心最小生成树并使用方向熵将其细分为直线型网眼群组和格网型网眼群组。实验结果表明,结合路段和网眼结构的路网模式识别算法的模式分类精度达到了97%以上,能够有效完成典型路网模式的识别并较好地根据网眼群组的排列方式完成了格网模式的细分。与现有路网模式识别方法比较,本文构建了一种简单快速且较为精准的路网模式识别算法,为地图综合、模式识别和城市规划等领域的后续研究和应用提供了一种新的思路。

关键词： 工作模式识别   鲁棒性   北方苍鹰算法   随机森林   基本置信分配  

摘要： 在真实的电磁战场中,侦察信号往往由于噪声的影响导致参数测量不准,严重时容易造成参数缺失,影响后续的工作模式识别。因此,如何提高识别方法的鲁棒性,准确地识别雷达的工作模式,对雷达对抗有着重要的意义。针对此问题,提出了一种基于北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化的随机森林(Random Forest,RF)模型进行雷达工作模式的识别,并结合基本置信分配(Basic Belief Assignment,BBA)方法对分类的概率输出进行校正,实现在干扰以及数据缺失环境条件下获得更好的识别性能。仿真实验表明该方法在应对非对称信息时具有较高的识别准确率与较好的鲁棒性。

关键词： 气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)   局部放电   特高频(UHF)   模式识别   图像形态学  

摘要： 针对气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电识别诊断中,传统方法受样本来源与现场工况制约,适应性差、准确率低的问题,设计一套基于图像形态学特征的特高频信号模式识别算法及监测系统。首先,根据脉冲序列与时域累加相位分布图谱的开闭运算变化率、不变矩、边缘角点等特征,构建粒子群神经网络;其次,基于实验室模型与真型试验平台预埋缺陷,采集不同类型局部放电与噪声信号,与第三方规格化图像资料共同构成样本集;最后,进行分类训练及同源、交叉、合并泛化。实验结果表明,图像形态学算法能够更好地兼容不同来源样本,不依赖相位同步信号,体现出更优的识别准确度与鲁棒性。

关键词： 模式识别   计算机视觉   深度学习   海产品识别   多尺度训练   YOLOv7   高效交并比   快速空间金字塔模块  

摘要： 针对传统的目标检测算法对水下海产品存在错检漏检的问题,采用基于YOLOv7对海产品检测方法进行改进。首先使用多尺度训练策略,使模型从不同尺寸的图像中获得特征,增强模型获取特征的能力。其次,将快速空间金字塔模块(spatial pyramid pooling–fast cross stage partial channel,SPPFCSPC)加入模型中,对原模型中的空间金字塔模块(spatial pyramid pooling cross stage partial channel,SPPCSPC)进行优化,在保持感受野和模型计算量、参数量不变的情况下,提升推理速度。最后,使用高效交并比(efficient intersection over union,EIoU)代替全面交并比(complete intersection over union,CIoU)作为定位损失函数,降低模型的错检率和漏检率。通过实验证明,对比YOLOv7,改进模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)提升了1.4%,帧率(frames per second,FPS)提升了6.4,具有更高的检测精度和更快的检测速度。

关键词： 旋覆代赭汤   乙酸乙酯部位   指纹图谱   聚类分析   主成分分析   正交偏最小二乘法-判别分析  

摘要： 目的:建立旋覆代赭汤乙酸乙酯部位UPLC指纹图谱,结合化学模式识别分析不同产地饮片对旋覆代赭汤质量的影响。方法:采用Waters UPLC BEH C_(18)(2.1 mm×150 mm,1.7μm)色谱柱,流动相为乙腈-甲醇-0.4%甲酸水溶液,体积流量0.1 mL·min^(-1),梯度洗脱,检测波长350 nm;建立13批不同产地饮片提取的旋覆代赭汤样品指纹图谱,进行相似度评价,并结合聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA),对旋覆代赭汤指纹图谱数据进行分析。结果:13批旋覆代赭汤指纹图谱确定22个共有特征峰,指认出12个多酚类成分,其中11个多酚类成分来自于旋覆花,其相似度均在0.9以上;通过CA发现,13批样品可按旋覆花产地分为三类;PCA与CA结果基本一致,并提取出4个主成分;OPLS-DA筛选出影响分类的差异性质量标志物,其中已指认出的成分有异绿原酸、异槲皮苷、异鼠李素-3-O-葡萄糖苷、异绿原酸B、1,5-二咖啡酰奎宁酸、绿原酸、槲皮万寿菊苷、槲皮素。结论:通过指纹图谱结合化学模式识别技术的分析策略,可快速有效地筛选不同批次旋覆代赭汤中多酚类成分中的差异质量标志物,为后续旋覆代赭汤的药效物质基础研究和质量评价提供参考。

关键词： WIFI流量   无人机   操作模式识别   机器学习  

摘要： 考虑到加密WIFI流量下的时延特征与实时性要求,提出了一种机器学习的时延感知无人机操作模式识别方法。首先提出的机器学习框架将加密数据流视为一个时间序列,利用重新加权的l1范数正则化将特征选择和性能优化集成为期望总代价函数,该函数综合了误分类/误检测和延迟代价。另外为了解决在估计时延代价函数时数据包到达时间的不确定性,使用最大似然估计得到数据包到达时间。最后利用私人无人机真实WIFI数据流量对提出的方法的性能进行了评估,评估结果证明了提出方法的有效性。

关键词： 杜仲叶   采收时期   多成分含量测定   AHP   综合评分法  

摘要： 通过建立HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)建立一种中药多指标综合评价杜仲叶质量的方法,并优选最佳采收期。采用HPLC法测定杜仲叶中绿原酸、京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、芦丁、槲皮素5种指标性成分的含量;紫外分光光度(UV)法测定总黄酮含量;按《中国药典》测定醇溶性浸出物的含量。研究结果显示:杜仲叶中总黄酮含量在8月达到最高,绿原酸含量在6月达最大值,松脂醇二葡萄糖苷与芦丁含量在9月含量最高,综合得分较高的月份为6月、8~11月。通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least square discriminant analysis,OPLS-DA),比较杜仲叶中多种化学成分的含量差异,发现杜仲叶在不同采收时期,各成分含量差异大。本研究为优选杜仲叶采收时间建立了一种整体、全面的综合评分模型,可根据具体使用需求,对其中单一或者多个化学成分指标的权重进行主观调整,进而能够更好地指导实际生产与应用;所建立的HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法简单易行,为杜仲叶质量控制和开发利用提供参考。

关键词： 高速公路   逃费模式识别   数据挖掘   机器学习  

摘要： 受经济利益驱动,中国高速公路逃费行为频繁发生。为此,该文选取了2020年某研究区域的脱敏通行数据,通过数据挖掘分析逃费车辆的行为特征,提出一种基于递归特征消除算法和OPTUNA优化框架的极限梯度提升树(recursive feature elimination-OPTINAextreme gradient boosting,RFE-OPTUNA-XGBoost)的逃费模式识别模型,该识别模型准确率达到了0.945,各逃费方式的平均接受者操作特性曲线下面积值(area under curve,AUC)分别为:大车小标0.997、U/J型0.980、假绿通0.969、冲岗0.924。结果证明,基于RFE-OPTUNA-XGBoost的模型对于逃费模式识别的准确程度及各逃费模式的AUC值都更高。综上所述,提出的基于RFE-OPTUNA-XGBoost的高速公路逃费车辆逃费的识别模型能精准识别逃费模式。在实际应用中,对于高速公路管理部门展开稽查工作具有重大现实意义。

关键词： 水电站   集控中心   计算机监控系统   智能报警   数据分析   模式识别  

摘要： 大唐四川水电站集控中心计算机监控系统在保障长河坝、黄金坪等大中型水电站安全、稳定运行方面发挥着至关重要的作用.其中,智能报警系统是该监控系统的核心组成部分,对于及时发现故障、预防潜在风险具有重要意义.本文深入研究了水电站集控中心计算机监控系统的智能报警技术,通过设计与实现一个高效、准确的智能报警系统,旨在提升水电站的监控水平和安全保障能力.