关键词： 模式识别   SVM   HOG   目标检测   人工智能  

摘要： 随着深度学习技术的不断发展,端到端的模式识别方式越来越普及。只要算力足够,总可以搭建出适合某一场景的分类检测与预测判断深度网络。但在周期短、算力不足、语义理解要求高的场景下,基于特征的模式识别仍旧有着巨大的需求。本文通过对经典特征HOG的详细解读,结合SVM实现了对任意物体的智能识别。相较于深度学习算法,有着前期训练成本低、识别速度快、样本量需求小等特点。

关键词： 计算机视觉   首帧划分   模式识别   目标检测   背景建模   性能评估   背景差模型  

摘要： 为解决经典背景差方法在运动目标检测过程中由于目标短时间滞留导致漏检问题,提出一种记忆随机平均背景差模型的背景建模方法。在记忆随机平均背景差中,将视频中首帧划分为块,计算连续两帧之差作为初始背景,从当前帧往前随机选择一定帧的均值作为背景,通过当前帧减去背景即可得到运动目标。经在国际公开数据集(SBI)上进行大量实验,验证了设计的精准性和有效性。

关键词： 模糊数学   酸碱软硬度   模式识别   HSBA  

摘要： 引进影响化合物酸碱度的两个主要参数a与b,分别为电负性(X)与电荷半径比(Z2/R),从而建立了化合物分类判别的模糊数学模型。该模型可以比较好地判别化合物的化学键型,分辨率达到了96%。

关键词： 模式识别   协方差特征   李群   LDA  

摘要： 分析了图像的李群协方差特征,提出了对图像分类的李群线性判别分析(LLDA)算法。该算法的主要思想是将LDA(线性判别分析)方法应用于图像的协方差,形成一个李群流形,并计算由一个李代数元素和图像特征的均值确定的单参数子群。该单参数子群是由原始图像集构成的李群上的测地线。通过定义李群中的投影,该测地线可以由LDA计算得到。实验结果表明,与传统的线性判别分析方法相比,LLDA具有更好的分类性能。

关键词： 设计模式识别   准确率   时间性能   有向图   软件逆向工程  

摘要： 使用软件工具自动识别UML(Unified Modeling Language)模型中包含的设计模式,可以帮助软件开发人员理解、维护和重构大型软件项目.现有设计模式识别方法大多是将所考虑的若干个特征分别进行匹配,准确率和时间性能不高.为此,提出了一种基于相似度评分的设计模式识别方法.首先,给出该方法的基本流程;然后,提出一种基于有向图/矩阵的设计模式和系统的表示;接着,详细讨论了基于相似度评分的模式实例搜索算法;最后,实现了该方法的支撑工具,并使用该工具对一个开源项目进行了设计模式的识别.该方法不是将所考虑的若干个特征分别进行匹配,而是使用总特征矩阵进行匹配.实验结果表明,相对于将所考虑的若干个特征分别进行匹配的方法,该方法的识别准确率和时间性能更高.

关键词： Temporal pattern recognition   On-line algorithm   Real-time system   Fuzzy system   Machine learning  

摘要： Data streams with missing values are common in real-world applications. This paper presents an evolving granular fuzzy-rule-based model for temporal pattern recognition and time series prediction in online nonstationary context, where values may be missing. The model has a modified rule structure that includes reduced-term consequent polynomials, and is supplied by an incremental learning algorithm that simultaneously impute missing data and update model parameters and structure. The evolving Fuzzy Granular Predictor (eFGP) handles single and multiple Missing At Random (MAR) and Missing Completely At Random (MCAR) values in nonstationary data streams. Experiments on cryptocurrency prediction show the usefulness, accuracy, processing speed, and eFGP robustness to missing values. Results were compared to those provided by fuzzy and neuro-fuzzy evolving modeling methods. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： 电缆附件   局部放电   相位分割   监督局部线性嵌入   模式识别  

摘要： 为更全面地提取局部放电信号的特征值信息,提高识别率,将局部放电统计特征参数和矩特征参数相结合,提取出高维的特征值。从不同的角度出发,结合两种不同的方法对局放特征进行提取。同时在流形学习非监督的基础上引入了监督信息,从而保证高维到低维的映射在保留流形某些结构,同时也可进一步分离不同类别的流形。利用基于监督的局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)对局部放电特征值进行降维优化处理,提取出具有较高分类能力的最优特征值,利用电力电缆附件的4种典型缺陷进行实验对比,结果表明文中方法较好地提取出最优特征值,且能得到更准确的识别结果。

关键词： 人体行为识别   注意力模型   林耀进   卷积网络   卷积神经网络   《模式识别与人工智能》   正则化   循环神经网络   网络表示学习   注意力机制   聚类中心   特征提取  

摘要： ~~

关键词： 表面肌电信号   助行机器人   运动相容性   模式识别   小波分解   多尺度   排列组合熵   高斯核支持向量机  

摘要： 背景:目前因受到后天环境影响或由于身体功能的退化,下肢肢体运动能力损伤老年人数目持续增长,而老年人下肢肢体运动能力的下降,使得下肢助行机器人的设计与研发成为了当下社会养老护理的重点之一。目的:当助行机器人的运动轨迹与人体期望运动轨迹不一致时,为实现助行机器人可自适应调整,对穿戴助行机器人出现步幅过大不相容、步幅过小不相容及步幅相容3种人-机运动相容性进行模式识别。方法:针对表面肌电信号的非线性、噪声强等特点,提出一种基于小波分解的多尺度排列组合熵方法,对人-机运动相容性的3种情况(步幅过大不相容、步幅过小不相容及步幅相容)进行模式识别。首先,对采集到的表面肌电信号进行小波分解;然后,对肌电信号的各个尺度求取排列组合熵;最后,利用高斯核支持向量机进行模式识别。结果与结论:经小波分解后,在d5尺度上的信号能取得较好的识别率,其中对步幅过大不相容的识别率为92%,步幅过小不相容的识别率为90%,步幅相容的识别率为94%,平均识别率为92%,比原始肌电信号的平均识别率高出了4.67%,且相较于其他常用的多尺度方式也能取得更好的效果。所以在人-机运动相容性识别中,可以将表面肌电信号进行小波分解后提取各尺度上的排列组合熵,有助于提高识别精度。

关键词： Pythagorean fuzzy sets   Similarity measures   Distance measures   Pattern recognition  

摘要： Pythagorean fuzzy sets (PFSs), characterized by membership degrees and non-membership degrees, are a more effective and flexible way than intuitionistic fuzzy sets (IFSs) to capture indeterminacy. In this paper, some new diverse types of similarity measures, overcoming the blemishes of the existing similarity measures, for PFSs with multiple parameters are studied, along with their detailed proofs. The various desirable properties among the developed similarity measures and distance measures have also been derived. A comparison between the proposed and the existing similarity measures has been performed in terms of the division by zero problem, unsatisfied similarity axiom conditions, and counter-intuitive cases for showing their effectiveness and feasibility. The initiated similarity measures have been illustrated with case studies of pattern recognition, along with the effect of the different parameters on the ordering and classification of the patterns.