关键词： 卫星通信网络   入侵检测技术   模式识别  

摘要： 在通信技术日益发展的今天,由于卫星通信具备覆盖面积大、受自然环境影响小等突出优势,在许多领域都得到了应用.同时,卫星通信网络的安全问题也逐渐引起了人们的重视,卫星通信网络会因为非法入侵行为而受到极大地损害.目前,在互联网中已经广泛应用了入侵检测技术,但在卫星通信网络中这项技术尚未得到普及.卫星通信网要求入侵检测技术必须具备较高的实时性和检测效率,因此,研究卫星通信网络入侵检测技术具有重要的现实意义.

关键词： 高斯混合模型   模式学习   模式分类   EM算法  

摘要： 针对现有算法对战场新出现辐射源学习与分类能力较差的问题,提出了基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的辐射源信号模式识别算法,该算法对信号在特征空间中的分布模式进行在线学习,形成基于概率统计的分类模型,在分类中给出样本归属的似然概率。为了进一步提高算法的实时性,提出基于空间网格划分的快速EM(Expectation Maximization)方法,从而使GMM拟合的计算复杂度取决于网格划分的密度而不是样本数量,极大提高了算法效率。对电子侦察典型场景的仿真分析表明,算法能够对各类辐射源进行在线学习与分类,适应性较强,且计算效率较传统EM算法有较大提高。

关键词： 降维   特征选择   模式识别  

摘要： 信息时代,数据信息日渐丰富。人们获取更多信息的同时,也给机器学习领域带来挑战,降维是避免"维数灾难"的有效手段。笔者主要对特征选择的降维方法进行总结,搜索策略和评价准则两个方面在特征子集形成的过程中很重要,从这两个方面对特征选择算法进行阐述并比较了它们的特点。最后结合实际应用对特征选择研究方向进行展望。

关键词： 人脸识别   深度学习   神经网络   冗余   模式识别  

摘要： 在人脸识别的研究中,使用传统的深度学习方法需要大量的训练数据和很深层次的神经网络,为此,提出一种通过两个冗余的网络分支协同工作的神经网络设计。首先,该网络在输入层对图像数据随机进行多种仿射变换,模拟生成多组数据,用于扩大数据量;然后,通过一系列的卷积操作和两个相互独立的子网络分支,进行人脸特征预提取;最后,将这两个网络分支拼接到一起,再通过全连接生成最终需要的人脸特征向量。在训练阶段,需要注意先对两个独立的网络分支单独训练,使用softmax loss和triplet loss协同监督,当它们具有较好的收敛效果时再同时训练。通过实验,冗余网络相较于非冗余网络,在LFW公开库和在线实时测试中,识别率分别提升了1.46%和5.56%,ROC曲线的效果都得到了可观的提升。

关键词： 模式识别   燃气管网   燃气泄漏   检测敏感度  

摘要： 对模式识别燃气管网泄漏检测方法进行了系统的阐述,利用天津城建大学燃气管网实验平台,对基于支持向量机模式识别燃气管网泄漏检测方法进行验证,并提出该方法泄漏检测的敏感程度问题.通过实验,对不同泄漏量的情况下模式识别燃气泄漏检测方法所能达到的准确率进行统计,发现在泄漏量小到一定程度时,模式识别泄漏检测将无法正确区分管网是否发生泄漏;分析了泄漏点位置对节点压力的影响,发现泄漏点位置影响泄漏检测准确率.

关键词： 村域空间   “胞—链—形”分析   模式识别   乡村重构   上海市青浦区  

摘要： 村域空间发展模式识别和划分一直是乡村地理学研究热点之一。本文引入"胞—链—形"分析方法,以上海市青浦区为例,利用引力模型、断裂点模型、因子分析法和频度统计法分析该区184个"行政村空间发展模式格局(驱动形)"—"核心行政村模式传导界面(辐射链)"—"行政村主导产业(产业胞)",以期从空间力学视角识别和构建村域空间发展模式体系,实现对都市郊区村域空间发展模式划分的目的。结果表明:空间发展模式竞争力评价可衡量区域发展模式的综合实力,反映了区域空间发展模式的优劣;"胞—链—形"分析框架对于都市郊区村域空间发展模式识别和划分具有较强的适用性;上海市青浦区村域空间发展模式可识别和划分为3种格局("形")、10种核心行政村模式传导界面("链")和20种行政村主导产业("胞"),该研究结果可为都市郊区乡村空间重构提供科学依据。

关键词： 模式识别   数据挖掘   域自适应   极限学习机  

摘要： 基于极限学习机理论,提出1种针对域迁移问题的改进型极限学习机算法(domain transfer extreme learning machine,DTELM),在减小源域S和目标域T的分布距离的同时,利用自编码器原理,尽可能多地保留目标域的原始数据结构,使其数据可分性不受破坏,从而能够有效地解决域自适应的数据分类问题。通过在真实数据集上的实验,将所提算法与已有的域自适应算法比较,验证了其有效性。

关键词： 黄芩茎叶   指纹图谱   UPLC   UPLC-QTOF/MS   化学模式识别  

摘要： 目的采用超高效液相色谱法(UPLC)建立不同产地黄芩茎叶指纹图谱,超高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱法(UPLC-QTOF/MS)快速鉴定共有峰,并结合化学模式识别研究,为黄芩地上茎叶资源循环利用与质量控制提供参考。方法采用UPLC,色谱条件为ACQUITY UPLC BEH C18(100mm×2.1mm,1.7μm)色谱柱,以乙腈-0.1%甲酸水为流动相梯度洗脱,流速0.4mL/min,检测波长254nm,柱温35℃。质谱检测采用负离子模式,电压3.0kV,离子源温度120℃,雾化温度400℃,雾化气800L/h。通过相似度评价结合聚类分析和主成分分析进行分析评价,并通过UPLC-QTOF/MS对黄芩茎叶共有峰进行鉴定。结果确定了不同产地黄芩茎叶药材的19个共有峰,建立了UPLC指纹图谱。10个产地11批黄芩茎叶样品的指纹图谱相似度均>0.9,各产地黄芩茎叶药材的相似度较高,聚类分析、主成分分析结果与相似度分析结果一致。结论本方法快速、准确、可靠、重复性好,黄芩茎叶UPLC指纹图谱的构建和化学模式的识别可更好的评价其质量,为黄芩地上部分资源价值的利用与质量的控制提供参考。

关键词： 模式识别   教学改革   理论与实践  

摘要： 本文针对石油领域信息类专业研究生在"模式识别导论"课程学习初期阶段学习主动性不强,从而创造性受到制约的状况,提出了"模式识别导论"课程教学方法改革需解决的一些关键问题,打破"模式识别导论"一贯的被动灌输式教学模式,研究与探索新的教学方法,以期达到提高课程的教学质量、提升学生专业技能的目的。

关键词： 粒子滤波   EEMD   非线性   非高斯   去噪   低频振荡  

摘要： 为克服传统方法对非线性非高斯系统信号中噪声处理的缺点,提出一种基于粒子滤波算法与改进的EMD分解—EEMD分解法相结合的新方法。所提方法首先利用粒子滤波将非线性非高斯系统的初始信号的噪声去除,减少了噪声对后续操作的影响,再采用EEMD分解对去噪后的信号进行分解得到此征模态分量IMF,进而对此征模态分量IMF计算出瞬时频率,从而得出低频振荡的模式。通过算例仿真分析表明文中方法的可行性及有效性,并通过与Prony分析算法得到的结果进行了对比,验证了文中方法的正确性。为电力系统低频振荡处理非线性非高斯系统信号提供了一种新的途径和方法。