关键词： GIS   自适应模糊神经推理系统   模式识别   局部放电  

摘要： 气体绝缘组合电器(GIS)目前得到了广泛的应用,因此对GIS各种放电特点和故障识别的研究具有重要意义。论文提出了基于自适应神经模糊的GIS局部放电检测与缺陷模式识别方法,建立了相应的神经模糊推理系统,设计GIS局部放电实验系统并完成了局部放电数据的采集,在选取并处理相应的放电特征输入至系统后,根据系统输出的结果判别GIS缺陷类型。实验结果表明,相比于目前应用广泛的BP神经网络和RBF神经网络,论文提出的GIS局部放电检测和缺陷模式识别方法在识别率高出多个百分点,识别结果更为可靠,在故障诊断方面具有一定的现实意义。

关键词： 金银花   忍冬叶   忍冬藤   指纹图谱   聚类分析   主成分分析   新绿原酸   绿原酸   隐绿原酸   咖啡酸   马钱苷   芦丁   木樨草苷   异绿原酸B   异绿原酸A   异绿原酸C  

摘要： 目的 采用UPLC法建立金银花、忍冬叶和忍冬藤指纹图谱,对忍冬不同部位采用指纹图谱相似度评价及聚类分析和主成分分析等化学模式识别技术进行研究,以期为忍冬药材的综合利用提供科学依据。方法 采用ACQUITYUPLC BEH C18(100 mm×2.1 mm,1.7μm)色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相梯度洗脱,体积流量0.3 mL/min,柱温30℃,样品室温度8℃,检测波长326、238、350 nm,进样量1μL。结果 28批样品有14个共有峰,与对照品色谱峰比对,指认了10个色谱峰,分别为新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、咖啡酸、马钱苷、芦丁、木樨草苷、异绿原酸B、异绿原酸A和异绿原酸C,金银花(10批)、忍冬叶(9批)和忍冬藤(9批)化学成分组成及量均存在一定差异。采用聚类分析及主成分分析从化学成分上揭示了忍冬不同部位28批样品的相似性及差异性。结论 金银花与忍冬叶化学成分较为相似,而与忍冬藤间存在差异,所建立的指纹图谱方法可为金银花、忍冬叶、忍冬藤的质量控制提供参考。

关键词： 直觉模糊集   直觉模糊聚类   图像分割   核方法   模式识别  

摘要： 针对噪声图像模糊性的本质,提出了基于改进的直觉模糊核聚类的图像分割方法。采用直觉模糊集描述噪声图像包含的不确定性信息,将图像的灰度信息转换到直觉模糊域进行处理;将模糊核聚类拓展为直觉模糊核聚类,在图像的直觉模糊域进行聚类;通过高斯核函数和欧氏距离分别对像素8-邻域的灰度和空间信息进行建模,综合平衡灰度和空间信息对聚类的作用,并将其作为惩罚项加入到直觉模糊核聚类的目标函数中;通过梯度下降法,推导了迭代求解算法;通过典型的合成图像和自然图像分割实例,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。

关键词： 模式识别   人脸识别   车辆解锁   深度学习  

摘要： 针对现有车辆解锁方式的一系列弊端,设计了一套基于人脸识别的车辆解锁系统。系统分为硬件和软件部分。硬件采用了模块化设计,并可与自动驾驶或高级驾驶辅助系统共用传感器;软件基于深度神经网络,具备人脸识别和活体检测功能。利用基于Raspberry Pi的模拟系统,验证了硬件方案的可行性和算法的有效性。

关键词： 学习迁移   问题解决   模式识别   源题样例   靶题  

摘要： 心理学对学习迁移的研究源远流长,形成了一些有影响的理论,如相同要素说、概括说、认知结构说.心理学还对模式识别、源题设计、靶题设计对迁移的影响展开了比较深入的研究.将这些研究中的实验干预因素或结论应用于中学数学教学,可以得到促进问题解决中迁移的教学策略:合理训练模式识别,包括发展抽象模式、形成方法模式、强化典型模式;恰当设计源题,包括源题的子目标设计和多形式设计;变式训练靶题,即构造出近迁移、中迁移和远迁移的靶题来训练学生.

关键词： 区间毕达哥拉斯模糊集   熵   距离   相似度   模式识别  

摘要： 熵、距离和相似度是模糊集及其推广理论中重要的信息度量工具。基于区间毕达哥拉斯模糊集的信息度量研究大多涉及区间毕达哥拉斯模糊数的距离公式,很少涉及模糊性和相似性的度量方法。针对这种情况,首先提出区间毕达哥拉斯模糊集的熵、距离和相似度的公理化定义。然后研究熵、距离和相似度之间的关系。最后将提出区间毕达哥拉斯模糊集的熵和相似度应用到模式识别领域,对比分析表明所提出的度量方法具有灵活性和有效性的特点。

关键词： 蟾酥   高效液相色谱   指纹图谱   相似度分析   主成分分析  

摘要： 目的:建立不同产地蟾酥的HPLC指纹图谱,并进行聚类分析和主成分分析,为蟾酥及混伪品鉴定提供快速可靠的分析方法。方法:收集10批不同产地的蟾酥样品,采用Waters MS C18色谱柱(150 mm×4.6 mm,5μm),纯水-0.1%三氟乙酸(TFA)乙腈溶液为流动相梯度洗脱,流速1.0 mL·min^-1,柱温30℃,检测波长296 nm。结果:提取10个色谱峰为指纹图谱共有峰,并采用对照品指认了3个主要色谱峰,其中以对照品蟾毒灵为参照峰,采用指纹图谱相似度评价软件、SIMCA软件进行相似度分析和主成分分析。方法学考察实验表明,所建立的指纹图谱方法重复性良好,简便可靠。不同来源的蟾酥药材相似度大于0.92。结论:本研究所建立的蟾酥药材指纹图谱方法快速准确,灵敏度高,可为不同产地蟾酥质量控制和混伪品鉴别提供有效的手段。

关键词： 保持架歪斜缺陷   图像归一化展开   定位分割   Hu矩   旋转不变均匀LBP  

摘要： 轻系列滚动轴承保持架由于兜孔直径小、两半保持架之间钉孔距离相对较大等因素导致在铆压过程中易出现变形,造成铆压歪斜缺陷。为此,本文提出了基于图像纹理特征的模式识别方法用于保持架歪斜缺陷的准确识别。首先,改进了轴承图像归一化展开算法,实现了轴承图像展开起点的自动优化选择以避免误分割保持架、铆钉和滚动体;其次,设计了轴承图像保持架区域定位分割算法,准确分离出7个保持架区域;最后,分别提取保持架区域的Hu矩和旋转不变均匀局部二值模式(LBP^riu2 P,R)作为纹理特征,并结合PCA降维方法构建轴承保持架缺陷识别的SVM分类模型。结果表明,基于Hu矩和LBP^riu2 P,R的SVM模型的正确识别率分别为85%和100%。因此,轴承LBP^riu2 P,R特征结合SVM模型对轴承保持架歪斜缺陷具有较好的识别效果。该方法有望为滚动球轴承保持架铆压工艺缺陷的自动识别提供参考。

关键词： 心电信号   粒子群算法   BP神经网络   分类   模式识别   QRS波群  

摘要： 为了提高心电信号的分类精度,实现心电信号的智能诊断,该文提出了一种粒子群优化BP神经网络的心电信号分类算法。从正常、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞3种心电信号中提取5组特征值作为特征向量,利用粒子群算法修正BP神经网络的初始权值和阈值,并对心电信号样本进行分类识别。实验结果表明,与BP神经网络相比,优化后的BP神经网络对心电信号分类精度更高,准确率达到了98.20%,同时收敛速度更快,明显提高了BP神经网络的全局寻优能力。

关键词： 震动信号   BP神经网络   模式识别   传感器  

摘要： 地震动传感器是无人值守系统非常重要的组成部分之一,在地面目标侦查工作中,地震动传感器有着非常重要的预警功能。针对传统传感器采用单一时域或频域分析法中出现的问题,研究创新性地选用时频域联合分析法,解决了传感器分析非平稳信号时准确率较低的问题。采用改进的BP算法,在系统中避免了频率特征匹配时出现网络功能函数中出现局部最小点的问题。研究设计的地震动信号识别传感器系统实现了3s、10s内对25m距离内的人和车以及100m范围内的各种车辆震动信号的识别,正确识别率分别达到96%和90%。