关键词： 模式识别   教学改革   工程应用   智能技术  

摘要： 针对专业学位研究生教育的工程应用能力培养需求,深入分析模式识别课程教学中面临的不匹配问题,结合该课程的基本特点和规律,从教学目标、教学内容、教学方法和教学评价方面提出提高专业学位研究生培养质量的改革思路,介绍具体教学改革实践过程,最后说明教学改革效果。

关键词： 直觉模糊度量   倾向   模式识别   应急决策  

摘要： 直觉模糊集(IFSs(X))作为模糊集(FSs(X))的一种拓展和改进,可同时考虑支持、反对和弃权的意见,更加客观描述和处理信息的不确定性。直觉模糊度量已被广泛应用在多属性决策、模式识别、图像处理和聚类分析等领域。由于在复杂决策过程中,决策者往往具有个体倾向,本文基于散度的直觉模糊度量,提出了一种基于倾向的直觉模糊度量,并应用到应急决策中。该度量通过引入不同的倾向系数,反应决策者对直觉模糊指标(隶属度、非隶属度和犹豫度)的支持、反对和中立程度不同。并且该度量不但满足公理化定义,具有非线性的优点,还兼具考虑专家的个体倾向。该度量使得决策过程更灵活、实用,结果更合理。

关键词： 热障涂层   声发射   失效机理   模式识别   机器学习  

摘要： 热障涂层(TBCs)具有优异的高温抗氧化、高温力学和抗热腐蚀性能而备受关注,广泛应用于航空发动机和燃气轮机热端部件中。热障涂层服役环境的恶劣和涂层体系结构的复杂,极易导致涂层发生界面分层或剥落失效,因此通过对热障涂层的裂纹萌生和扩展问题进行实时监测,对于失效机理研究显得尤为重要。简述光激发荧光压电光谱(PLPS)、红外热成像(IRT)、阻抗谱(IS)的原理及其在热障涂层失效行为研究中的应用,重点介绍声发射技术在热障涂层失效机理方面的研究成果。基于声发射的热障涂层失效过程的信号分析和深度处理,结合声发射技术在热障涂层中的参数分析和波形分析,对热障涂层失效过程及失效形态进行模式识别,通过损伤程度的定量评估来进行热障涂层的寿命预测。对声发射技术在热障涂层失效预测及寿命评估指明了方向,并创新性地对未来声发射技术在热障涂层的疲劳损伤方面研究趋势提出展望。

关键词： 通信系统   信号调制   解调   模式识别  

摘要： 船舶之间、船舶与岸基之间的通信以无线信号为主,在船舶VAST、VHF等无线通信网络中,信号的调制与模式识别技术非常关键,决定了通信系统的信号传输精度,本文分别介绍船舶通信系统模拟信号调制和数字信号调制技术,结合时域与频域的分析方法,研究通信系统信号采集稳定性测试的模式识别技术,不仅能够提高船舶无线通信系统的信号调制和解调效率,而且对于信号的特征提取、后处理有重要意义。

关键词： 乡村   发展模式   乡村振兴   云梦县  

摘要： 从“三产融合”视角出发,设计“摸清乡村家底-三产指数计算-三维特征空间发展类型识别”三位一体的模式识别思路,并以华中地区创新型城市的典型代表云梦县为例,识别其乡村发展模式。结果表明:(1)农业、工业、服务业指数在空间分布上均呈现集聚特征。(2)中工业指数地区和中服务业指数地区占比较大,乡村数量占比分别为39.66%和41.36%。(3)识别全县乡村发展模式为城乡融合型、文化休闲旅游型等8种类型,为乡村发展潜力评价与类型识别等研究提供技术支撑。

关键词： 带状面要素   模式识别   实体派生   骨架线提取  

摘要： 针对常见于土地利用、土地覆盖等图斑数据中的带状面要素数据在描述上缺少对带状地理实体的完整性表达,特别是地理实体平交或立交处常断开表达,限制了以实体为视角的应用分析的问题,该文提出了一种带状面要素数据实体派生方法。首先,根据语义及拓扑关系,识别并筛选带状面要素数据及数据之间的公共弧段;其次,定义了“正对1∶1”“正对1∶n”“斜对1∶1”“斜对1∶n”和“混合型”5种弧段空间分布模式,并据此对公共弧段进行模式分类识别、分类派生;最后,经贵州省某区域“三调”数据验证,试验结果表明该方法可有效实现带状面要素的识别与派生,基于派生得到的实体数据获取的骨架线更为合理,准确性提高了97.31%。

关键词： 平波电抗器   运行状态   绕组   Mel时频谱   卷积神经网络  

摘要： 为实现对平波电抗器运行状态的准确识别,引入一种基于CNN(卷积神经网络)的深度学习方法,建立了使用Mel时频谱的电抗器绕组声纹模式识别模型。以干式平波电抗器作为实验对象采集声音信号,使用Mel滤波器方法将采集到的声音信号转化为时频谱图,以不同的工况类型作为数据集的标签,基于CNN算法识别不同信号所对应的工况类型。结果表明,CNN可用于干式平波电抗器声纹模式的准确识别,优化后的神经网络对正弦激励、谐波激励和直流偏磁激励下的声纹信号识别准确率高达98.4%。研究结果为实现电网信号的智能化检测提供了潜在的技术方案。

关键词： 分心木   质量评价   指纹图谱   模式识别   化学计量学  

摘要： 目的:建立分心木药材质量标准,通过指纹图谱结合化学计量学的方法寻找质量差异性标志物,为分心木药材的质量标准与评价体系的建立提供依据。方法:采用HPLC法,选用X-Bridge C_(18)(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱,以乙腈-0.1%甲酸水为流动相,梯度洗脱,流速0.8 mL/min,检测波长330 nm,建立不同产地分心木药材指纹图谱,对不同产地分心木药材进行相似度评价;采用聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)及偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)对不同产地分心木进行化学模式识别研究。结果:HPLC指纹图谱共确定了6个共有峰,根据VIP>1的标准,鞣花酸(4号峰)、落新妇苷(5号峰)以及未指认出的2号峰可作为衡量分心木品质优劣的指标,指纹图谱结合化学计量模式可对不同地区分心木进行质量评价,这三种物质导致了分心木成分含量上的差异,即为分心木的质量差异标志物。结论:通过HPLC指纹图谱与化学计量学结合方法,能够较好地辨识影响分心木质量的标志性成分,可为其质量标准的建立及质量评价与控制提供依据。

关键词： 实体城市   城市扩张   空间形态  

摘要： 使用1990—2018年的实体城市边界数据,提出了一种城市形态模式分类体系,并分析了中国实体城市形态特征和模式,结果表明:(1)形态模式保持不变的实体城市集中分布于中西部,发生形态改变的城市几乎都位于胡焕庸线以东快速城市化地区;(2)空间同城化这一模式的城市扩张速度最为显著;(3)圈层式扩张集中分布在西部,连接式扩张和空间同城化集中分布在东部;(4)东部与中部的城市发展过程类似,区别在于东部主城区之间的合并较多,中部卫星城的发展较快,西部的城市化进程滞后于其他区域,东北的城市形态模式变化较为复杂。

关键词： 深度学习   船舶   模式识别   复杂环境   图像分析  

摘要： 随着大数据时代的到来,尤其是在图像识别领域深度学习理论得到了迅速的发展和应用。与经典的主成分分析(PCA)等识别算法相比较,深度学习算法具有识别率高,鲁棒性强。基于卷积神经网络(CNN)原理,提出了一种在复杂环境条件下基于现场可编程门阵列(FPGA)的实时船舶识别算法,该方法提高了库区复杂环境条件下船舶自动识别的速度和准确性。该识别算法基于全面多节点的FPGA构建,实现船舶快速自动监测的目的。测试结果表明,该方法识别速度已达到360帧每秒(FPS)的传输速度,远远超过现有结果。识别率为85%。此外,该算法针对库区复杂光照环境具有很好的鲁棒性。