关键词： 钩毛茜草   HPLC指纹图谱   化学模式识别  

摘要： 目的:建立钩毛茜草HPLC指纹图谱,并进行化学模式识别。方法:采用Cortecs C18(150 mm×4.6 mm,2.7μm)色谱柱;以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相,梯度洗脱;流速为1.0 mL/min;检测波长为254 nm;柱温为30℃,建立钩毛茜草HPLC指纹图谱,并进行相似度评价、聚类分析及主成分分析。结果:10批钩毛茜草样品HPLC指纹图谱中共有13个共有峰,除S5号样品外,其余样品相似度均在0.875以上。10批钩毛茜草样品分为2类。结论:该方法稳定、可靠、重复性好,可用于钩毛茜草的质量控制。

关键词： BP神经网络   电缆局部放电   模式识别  

摘要： 利用计算机技术的模式识别已被运用到了局部放电分析领域。与人工识别相比,其识别结果准确,识别速度快,有很大的发展潜力。现研究了基于BP神经网络算法的电缆局部放电模式识别技术,简述了模式识别的原理,重点研究了BP神经网络的结构及算法,并利用BP神经网络对电缆典型绝缘缺陷局部放电类型进行模式识别。

关键词： Hyperspectral imaging   Chemical imaging   Surface coating   Thermal control coating   Pattern recognition   Machine learning  

摘要： This study investigates the novel application of hyperspectral imaging techniques to SolarBlack, a thermal control coating developed for the European Space Agency. A range of hyperspectral imaging techniques are presented as a novel method of surface characterization for thermal control coatings, and potentially a wide range of other materials. Spatially resolved Fourier-transform infrared imaging and visible/near-infrared imaging in combination with principal component analysis of the SolarBlack thermal control coating confirmed the presence of periodic variations in reflectance and thermal emittance. This periodicity is due to the rastering nature of the coating process. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： 反思   解题教学   解题思维   模式识别  

摘要： 在初一数学解题教学过程中,从不同角度进行反思是最值得关注的环节.对不同的数学问题,可以采取侧重点不同的反思方法,以通过反思获得对问题的新认识,产生新的想法,更加全面地认识问题及其解法,不断优化解题方法策略,使数学问题的价值最大化,并由此带动解题水平的提升.

关键词： 时序数据   主题模式   领域偏好   可变时间窗口   主题模式实例  

摘要： 随着传感器的普及,智慧城市、普适计算等领域应用不断涌现,对时序数据处理的需求也在不断增长。时序数据中反复出现的高度相似的模式被称为主题模式。时序数据的主题模式蕴含有了大量的信息,对主题模式的识别是时序数据处理的重要分支领域。现有主题模式识别算法无法根据特定应用或领域的知识来指定主题模式识别的偏好,从而难以发现对分析领域问题最具价值的模式。针对这一问题,文中给出了一种可以根据领域偏好定义子序列相似性的机制,并设计了一种针对上述相似性度量机制的可变时间窗口主题模式识别加速剪枝算法。实验证明,所提方法在多个公开数据集上,能高效且准确地发现具有领域偏好的主题模式。

关键词： 时间序列混合模型   改进多分类马田系统   控制图   模式识别  

摘要： 为提高生产过程中产品质量的智能监控水平,提出基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统的控制图模式识别算法。选用时间序列混合模型对控制图实时数据进行特征提取;改进马田系统的阈值计算方法并制定多类判别准则,将表征的特征向量代入改进多分类马田系统分类器中进行特征约减及模式识别。最后,将该识别算法应用于控制图公开数据集及生产案例中,以验证算法的有效性,并与其他算法对比了分析,结果表明,基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统算法能简化识别系统,识别精度高,是一种更为有效的控制图模式识别方法。

关键词： 分段式光缆   智能诊断   模式识别   诊断正确率  

摘要： 传统分段式光缆诊断技术存在诊断正确率低、运行时间长等缺陷,为了解决当前分段式光缆智能诊断技术存在的难题,设计基于模式识别技术的分段式光缆智能诊断方法。首先对当前分段式光缆智能诊断技术的研究现状进行分析,找到影响分段式光缆智能诊断正确率的原因,然后采集分段式光缆智能诊断的历史数据,并采用模式识别技术建立分段式光缆智能诊断模型,并对分段式光缆智能诊断模型参数进行优化,最后进行了分段式光缆智能诊断仿真实验,结果表明,本文技术可以准确、快速实现分段式光缆智能诊断,克服了当前分段式光缆智能诊断技术存在的正确率低、误差大的不足,并且减少了分段式光缆智能诊断时间,比其它分段式光缆智能诊断技术具有更快的运行速度,可以应用于实际的分段光缆管理中。

关键词： 软件技术   识别系统   传感器  

摘要： 本文首先对相关识别系统的定义进行阐述,其次分析了计算机相关软件技术的特点,最后对计算机识别系统进行了分析和讨论,以期能够为将来模式识别技术的完善提供帮助。

关键词： 视频分析   机器学习   模式识别   监控视频   缩略图   视觉算法   描述子   目标识别  

摘要： 中国科学院自动化研究所研究员、中科视语(北京)科技有限公司创始人王金桥一直从事视频分析与检索、大规模目标识别、目标检测与跟踪、图像分类与识别等方面的应用基础研究,同时涉及模式识别与机器学习方面的相关理论研究,取得了多项创新成果。完成国家音视频编解码标准(AVS)提案3项:弱空间分布描述子、面向生成监控视频浓缩叙事图的视觉描述子和一种自动生成高质量缩略图的图像编码方式。

关键词： 模式识别   协方差无关   特征提取   增量学习   2维主成分分析  

摘要： 针对2维主成分分析(2DPCA)算法无法实现在线特征提取及无法体现完整数据结构信息等问题,该文提出一种基于图像协方差无关的增量式2DPCA(I2DPCA)算法。该算法无需对图像协方差矩阵进行特征值分解奇异值分解,复杂度将大为降低,提高了特征提取速度。针对I2DPCA仅提取了横向特征的问题,又提出一种增量式行列顺序2DPCA(IRC2DPCA)算法,该算法对I2DPCA的特征矩阵再次进行纵向特征提取,保留了图像的横向与纵向结构信息,实现了行列两个方向上的特征提取与数据降维。最后,以自建的物块数据集、通用的ORL和Yale人脸数据集分别进行对比实验,结果表明,该文算法在收敛率、分类率及复杂度等性能方面均得到了显著提高,其收敛率达到99%以上,分类率可达97.6%,平均处理速度为29帧/s,能够满足增量特征提取的实时处理需求。