关键词： 模式识别   app使用预测   聚类   增量学习   大数据  

摘要： 随着智能手机中app数量的不断增加,准确查询目标app渐趋困难.目前利用历史用户数据预测手机系统下一个使用的app算法存在两类问题:一是部分算法因未考虑训练数据日益递增,导致预测结果的准确度随时间增加而降低;二是虽然考虑到了增量数据,但增加了因增量数据而重新建模的时间,导致总体耗时增加.为减少建模时间,本研究提出Predictor预测系统,利用优化后的增量Ik NN模型为用户提供app使用的预测功能.通过学习app特征的上下文关系,设计了聚类有效值(cluster effective value,CEV)策略,采用多维度特征方法来提高分类的准确度,从而提高预测准确度.实验结果表明,带有CEV策略的Ik NN模型比默认的Ik NN模型拥有更稳定的预测准确度,其应用模型Predictor能减少建模的时间,同时提高预测准确度.

关键词： 离合器动作   数据分割   模式识别   滑动窗口  

摘要： 驾驶训练过程中采集的离合器动作数据长,冗余数据多,必须经过一定的处理后才能有效应用。结合离合器动作特点,将主离合器动作模式识别和时间序列数据分割方法结合起来,构建了一种基于模式识别和滑动窗口分割相结合的离合器动作数据分割方法,实现了离合器动作数据的模式表示和快速分割,为后续训练效果评估提供了基础方法。

关键词： 研究生   模式识别课程   双语教学  

摘要： 模式识别是计算机专业研究生的专业基础课,为使模式识别课程教学能跟上国内外该学科的发展趋势,引入国际最新学科材料且实行双语教学是必然要求。我们在教学上,积极采取过渡式双语教学方式,让学生积极参与教学过程,增强师生、学生之间的互动,并将科研融入教学,改革考核方式,提高了课程教学效果。

关键词： pedestrian dead reckoning   smartphone-based navigation   neural network   multi-mode recognition   heading correction  

摘要： With the rapid development of smartphone technology, pedestrian navigation based on built-in inertial sensors in smartphones shows great application prospects. Currently, most smartphone-based pedestrian dead reckoning (PDR) algorithms normally require a user to hold the phone in a fixed mode and, thus, need to correct the gyroscope heading with inputs from other sensors, which restricts the viability of pedestrian navigation significantly. In this paper, in order to improve the accuracy of the traditional step detection and step length estimation method for different users, a state transition-based step detection method and a step length estimation method using a neural network are proposed. In order to decrease the heading errors and inertial sensor errors in multi-mode system, a multi-mode intelligent recognition method based on a neural network was constructed. On this basis, we propose a heading correction method based on zero angular velocity and an overall correction method based on lateral velocity limitation (LV). Experimental results show that the maximum positioning errors obtained by the proposed algorithm are about 0.9% of the total path length. The proposed novel PDR algorithm dramatically enhances the user experience and, thus, has high value in real applications.

关键词： 当归   饮片   HPLC   指纹图谱   化学模式识别  

摘要： 目的建立当归饮片HPLC指纹图谱,为评价饮片质量提供依据。方法采用HPLC对来自岷县不同产区的50批次当归标准化自制饮片和15批次市售饮片建立相应的指纹图谱,色谱条件为Waters Symmetry®C_(18)(4.6mm×250 mm,5μm)色谱柱,以乙腈-0.5%醋酸水为流动相进行梯度洗脱,流速1 ml·min^(-1),检测波长为254 nm,柱温30℃。利用相似度评价、聚类分析及主成分分析方法对65批饮片共有峰的峰面积进行分析处理。结果建立了当归饮片HPLC指纹图谱,确定了29个共有峰,对7个共有峰进行了化学成分确认;市售饮片相似度普遍低于自制饮片,50批标准化自制饮片不同地理位置间相似度具有一定的差异;聚类分析可大致将不同产区的当归样品分开,市售饮片与标准化自制饮片能够明显区分;主成分分析结果表明岷县秦许镇产当归质量较佳。结论当归饮片HPLC指纹图谱的建立及化学模式识别的应用为饮片的质量控制提供了简单有效的评价方法。

关键词： 稻穗   一次枝梗   形态学特征   支持向量机  

摘要： 基于稻穗几何形态特征和在穗籽粒数二者之间的映射关系,提出基于稻穗图像形态学特征机器学习的在穗籽粒测量新方法.首先,利用图像处理方法提取一次枝梗的面积、骨架长度、周长、骨架距离均值等形态特征.其次,针对一次枝梗识别,提出基于局部距离方差的提取方法,获取一次枝梗骨架.最后,使用改进的支持向量机构建稻穗几何形态特征和在穗籽粒数两者之间的映射关系.实验结果表明,用以上特征训练的分类器,预测稻穗籽粒数的相对误差平均值为6.72%,可以有效解决测量在穗籽粒数时遇到的遮挡和粘连问题.研究结果表明,稻穗形态学特征与在穗籽粒数存在确定性内蕴映射关系,该映射能够被多分类集成支持向量机训练策略描述,且识别精度高于现有回归方法.

关键词： BP神经网络   MATLAB仿真   模式识别  

摘要： 在识别过程中加入噪声非线性干扰,利用MATLAB工具箱对字母进行模拟识别,搭建神经网络并且确定隐含层的个数,利用两类不同的数据对神经网络进行训练,最终实现字符识别的功能。

摘要： Correlations in interacting many-body systems are key to the study of quantum matter. The complexity of the correlations typically grows quickly as the system evolves and thus presents a challenge for experimental characterization and intuitive understanding. In a strongly driven Bose-Einstein condensate, we observe the high-harmonic generation of matter-wave jets with complex correlations as a result of bosonic stimulation. Based on a pattern recognition scheme, we identify a pattern of correlations that reveals the underlying secondary scattering processes and higher-order correlations. We show that pattern recognition offers a versatile strategy to visualize and analyze the quantum dynamics of a many-body system.

摘要： 中国模式识别与计算机视觉学术会议(Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision)是由中国模式识别学术会议(CCPR)和中国计算机视觉大会(CCCV)合并而来,定位国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。

关键词： 人工智能技术   雷达目标   应用系统   识别技术   深度学习   智能理论   模式识别   机器学习  

摘要： 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门科学。雷达目标识别技术是人工智能在装备领域的重要应用,随着人工智能技术的发展,雷达识别也在不断进步,从模式识别、机器学习到近年来发展迅猛的深度学习、迁移学习等在雷达识别中都有较多研究成果。