关键词： 图像识别   非线性降维   模式识别  

摘要： 阐述人工智能中的图像识别技术原理和过程,图像识别技术特点与应用,包括模式识别、神经网络、非线性降维、人脸识别、图片识别,探讨人工智能中图像识别技术的发展趋势。

关键词： 地骨皮   指纹图谱   化学模式识别   咖啡酰丁二胺   地骨皮乙素   绿原酸  

摘要： 目的:建立地骨皮饮片的高效液相色谱法(HPLC)指纹图谱,结合化学模式识别技术评价地骨皮饮片的质量。方法:采用HPLC建立10批地骨皮饮片的指纹图谱,利用中药色谱指纹图谱相似度评价系统2004A进行相似度评价,确定共有峰;以生成的对照指纹图谱检验45批市售不同产区地骨皮饮片的质量;采用聚类分析、主成分分析评价地骨皮饮片质量。结果:建立了地骨皮饮片HPLC指纹图谱,共标定14个共有峰,相似度均在0.90以上;45批地骨皮饮片的相似度为0.282~0.998,整体质量存在一定差别;聚类分析将45批地骨皮饮片聚为5类;主成分分析显示45批地骨皮饮片综合得分以D19、D18、D22较高。结论:指纹图谱结合化学模式识别可实现对地骨皮饮片的科学、准确评价,为地骨皮饮片的质量评价和合理应用提供了科学依据。

关键词： 牡丹叶   高效液相色谱   指纹图谱   化学模式识别   主成分分析   聚类分析  

摘要： 目的:建立河南牡丹叶的HPLC指纹图谱及其化学模式识别方法,为牡丹叶的质量评价研究提供参考。方法:采用Agilent C18色谱柱(250 mm×4.6 mm, 5μm),流动相为乙腈-0.1%甲酸水溶液,梯度洗脱,流速为1.0 mL·min^(-1),检测波长270 nm,柱温35℃,采用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统”(2012版)建立对照指纹图谱,考察21批牡丹叶相似度,结合主成分分析和聚类分析对各批牡丹叶进行整体质量评价。结果:21批牡丹叶HPLC指纹图谱,有18个共有峰,分析确定其中的5个化学成分,分别为没食子酸、没食子酸乙酯、芍药苷、鞣花酸和木犀草苷;样品相似度在0.907~0.979,主成分分析将21批样品聚为3类,聚类分析结果与主成分分析结果一致。结论:利用指纹图谱与化学模式识别相结合的方法简便、可靠,可快速评定河南牡丹叶的品质和一致性,可用于牡丹叶的整体质量评价。

关键词： 模式识别   语音识别   应用  

摘要： 计算机需要分辨出文字、语音、图像等信号并正确识别出所包含的意思,语音识别技术在其中起着至关重要的作用。现在常用的语音识别技术方法有:动态时间规整的识别技术、隐马尔可夫模型法、矢量量化识别技术等。虽然语音识别技术在不断更新和进步,但由于设计模型自身的局限性,仍然存在着许多问题。随着现代科学技术的发展,语音识别技术必将成为计算机信息处理技术中的关键技术,并在生产生活中有着不可替代的作用。

关键词： 硕士研究生   湖南工程学院   视觉感知   硕士生导师   美国匹兹堡大学   工程学院院长   机器视觉   模式识别  

摘要： “机器人视觉感知与控制”硕士研究生团队负责人是湖南工程学院电气与信息工程学院院长万琴教授。万琴,博士,硕士生导师,美国匹兹堡大学访问学者,湖南大学“机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心”研究员,中国图象图形学学会机器视觉专业委员会委员,湖南省自动化学会理事;一直从事机器视觉及模式识别等相关领域研究工作。

关键词： 雨花茶   茶多酚   提取工艺   指纹图谱   化学模式识别   质量评价  

摘要： 目的:优化雨花茶茶多酚提取工艺,并通过HPLC技术和化学模式识别等方法对其质量进行评价。方法:基于单因素实验,以茶多酚提取量为指标,运用响应面法优化雨花茶茶多酚的提取工艺;建立4个产地12批雨花茶HPLC指纹图谱,采用相似度评价和化学模式识别的方法,对其质量进行综合评价。结果:优化雨花茶茶多酚最佳提取工艺为乙醇浓度55%,料液比1∶30(g·mL^(-1)),提取时间90 min,提取温度40℃;建立了雨花茶HPLC指纹图谱,共标定13个指纹峰,其相似度均大于0.990;聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法分析结果一致,可将12批雨花茶分为3类;综合评价结果显示,高淳所产雨花茶质量较好。结论:本研究结果可为雨花茶的质量评价提供理论依据,并为其后续资源开发提供参考。

关键词： 磁梯度张量系统   单航线测量   磁性目标模式识别   麻雀搜索算法   核极限学习机  

摘要： 磁梯度张量系统(MGTS)二维平面网格测量常用于磁性目标识别,但其测量难度大、采集效率低、仪器精度要求高,为此提出一种基于MGTS单航线测量的磁性目标模式识别方法。首先,对磁梯度张量分量、特征值、不变量等15个属性量进行磁化方向敏感程度分析,其中对磁化方向较敏感特征量用以识别目标姿态,而不敏感特征量用以识别目标形状;然后,进行MGTS单航线测量,提取测量特征量的时域信号波形特征参数,并设置相应类别标签,主成分分析(PCA)降维方法用以实现特征可视化并确定最佳特征维数;最后,利用麻雀搜索算法优化的核极限学习机(SSA-KELM)对航线测量样本数据进行训练和测试,最终实现磁性目标的模式识别。仿真中对磁偶极子的不同磁化方向类别和球体、长方体和圆柱体等几何体的不同形状类别的识别精度均达到100%;实验中针对3种形状磁铁及其3类姿态共测量了180条学习航线,在6:4的训练测试比下,磁铁姿态和形状识别结果完全准确。

关键词： 局部放电  

ISBN: (纸本)9787030752017

摘要： 本书阐述了局部放电 (PD) 产生的机理及其危害，并结合模拟PD模型的实验研究，展示了作者应用人工智能理论方法在PD信号模式识别研究所获得的成果。本书以小波原理、信号分析和数据挖掘技术为基础，以模式识别方法、神经网络理论和智能算法为核心，分别论述了PD信号消噪、特征量提取和特征空间压缩方法，并详细阐明了应用神经网络 (NN) 方法、模糊原理、混沌理论实现PD信号模式分类的全过程。

关键词： 电子鼻   肉与肉制品   高效检测   质量安全   模式识别  

摘要： 电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点，满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高 精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展; 从 肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向，对近年来电子鼻技术在 肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析，突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性; 指出电子鼻技术 在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐，电子鼻仪器体积大、价格高昂，模型通用性和普及性不够 等不足。最后，本文从硬件系统和软件系统两方面，对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望， 包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能，增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度; 软 件系统方面不断探索引入新的模式识别算法，使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。