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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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186 篇 专利
63 篇 期刊文献
10 篇 学位论文
9 篇 会议
3 篇 成果

馆藏范围

271 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

60 篇 工学
- 16 篇 控制科学与工程
- 12 篇 仪器科学与技术
- 11 篇 计算机科学与技术...
- 7 篇 机械工程
- 7 篇 软件工程
- 5 篇 电气工程
- 4 篇 动力工程及工程热...
- 4 篇 化学工程与技术
- 3 篇 材料科学与工程（可...
- 3 篇 船舶与海洋工程
- 3 篇 公安技术
- 2 篇 光学工程
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 信息与通信工程
- 2 篇 地质资源与地质工...
21 篇 理学
- 7 篇 地球物理学
- 4 篇 化学
- 3 篇 数学
- 2 篇 物理学
- 2 篇 系统科学
13 篇 管理学
- 11 篇 管理科学与工程(可...
- 3 篇 工商管理
12 篇 医学
- 5 篇 临床医学
- 4 篇 中西医结合
- 3 篇 药学(可授医学、理...
- 3 篇 中药学(可授医学、...
9 篇 艺术学
- 9 篇 设计学（可授艺术学...
5 篇 教育学
- 4 篇 教育学
4 篇 经济学
- 4 篇 应用经济学
2 篇 法学
- 1 篇 社会学
1 篇 文学
1 篇 农学
1 篇 军事学

主题

85 篇 模式识别方法
5 篇 应用
3 篇 表面振动信号
3 篇 贴近度
3 篇 聚类分析
3 篇 支持向量机
3 篇 模式识别技术
3 篇 神经网络模型
3 篇 神经网络
3 篇 特征向量
2 篇 cndo/2量化方法
2 篇 人工神经网络
2 篇 抗癌活性
2 篇 模式识别系统
2 篇 特征提取
2 篇 地球物理
2 篇 化学模式识别
2 篇 内燃机
2 篇 计算机化学
2 篇 语言值直觉模糊概...

机构

14 篇 国家电网公司
8 篇 浙江大学
7 篇 杭州电子科技大学
6 篇 重庆大学
5 篇 西南大学
5 篇 山东大学
5 篇 上海大学
5 篇 北京航空航天大学
5 篇 哈尔滨工程大学
4 篇 华北电力大学
4 篇 西安电子科技大学
4 篇 北京大学
4 篇 哈尔滨工业大学
4 篇 江南大学
4 篇 燕山大学
3 篇 华中科技大学
3 篇 中国地震局地球物...
3 篇 清华大学
3 篇 武汉理工光科股份...
3 篇 南京理工大学

作者

6 篇 王俊
6 篇 崔绍庆
5 篇 李永玲
5 篇 张明晓
5 篇 陈雯
4 篇 霍丹群
4 篇 侯长军
4 篇 李聪
4 篇 郭宝峰
4 篇 程勇
4 篇 雷靳灿
4 篇 陈华杰
4 篇 谷雨
4 篇 左燕
4 篇 郭云飞
4 篇 江洁
4 篇 彭冬亮
4 篇 王丽梅
4 篇 刘俊
4 篇 赵秀亮

语言

271 篇 中文

检索条件"主题词=模式识别方法"

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基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法

基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法

引用

作者：王吉文高峻刘昌界李燕戴明明肖拥东国伟辉 236800 安徽省亳州市光明西路319号

本发明公开了一种基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法，其包括下列步骤：提取若干个周期的M种局部放电故障类型对应的局部放电信号构建M个样本数据，将其作为原始数据；分别构建各样本数据的特征图谱，提取各样本数据的... 详细信息

标准号: CN103076547B

本发明公开了一种基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法，其包括下列步骤：提取若干个周期的M种局部放电故障类型对应的局部放电信号构建M个样本数据，将其作为原始数据；分别构建各样本数据的特征图谱，提取各样本数据的统计特征参数；采用一对一算法在任意两个样本数据之间构建支持向量机分类器，得到M×（M-1）/2个支持向量机分类器；采用提取出的统计特征参数训练支持向量机分类器，得到支持向量机分类器模型；采用支持向量机分类器模型对待识别的局部放电信号进行局部放电故障类型模式识别。该基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法具有很好的识别效果。

关键词：向量机局部放电故障样本数据分类器局部放电信号模式识别方法分类器模型特征参数模式识别特征图谱原始数据一对一算法训练

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基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法

基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法

引用

作者：王吉文高峻刘昌界李燕戴明明肖拥东国伟辉 236800 安徽省亳州市光明西路319号

标准号: CN103076547A

关键词：向量机局部放电故障样本数据分类器局部放电信号模式识别方法分类器模型特征参数模式识别特征图谱原始数据一对一算法训练

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一种基于UFIR矩不变量的模式识别方法

一种基于UFIR矩不变量的模式识别方法

引用

作者：卞红雨张志刚张健宋子奇刘琨 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

本发明涉及的是一种数字图像处理领域，具体涉及一种基于UFIR矩不变量的模式识别方法。本发明包括：对原图像进行变换，每一个像素点分别乘以变换因子；计算变换后图像的UFIR矩函数；将计算后的UFIR矩函数表示为几何矩的线性和的形式；... 详细信息

标准号: CN104156522A

本发明涉及的是一种数字图像处理领域，具体涉及一种基于UFIR矩不变量的模式识别方法。本发明包括：对原图像进行变换，每一个像素点分别乘以变换因子；计算变换后图像的UFIR矩函数；将计算后的UFIR矩函数表示为几何矩的线性和的形式；将表达式中的几何矩替换为几何矩不变量，得到原图像的UFIR矩不变量；选取5幅形状相同的物体作为标准图像，分别计算标准图像的UFIR矩不变量；对结果进行处理，计算绝对均值以及单次测量值减去均值后的绝对值的和；选取一幅图像作为标准图像，分别进行平移、缩放和旋转变换，计算变换后图像的UFIR矩不变量。本发明的UFIR矩不变量对于图像变换具有更好的不变性。

关键词：图像几何矩标准图像计算变换均值表达式变换模式识别方法数字图像处理单次测量值平移变换因子函数表示计算标准图像变换变性缩放像素旋转

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基于红外检测的变电站刀闸模式识别方法

基于红外检测的变电站刀闸模式识别方法

引用

作者：王滨海王万国王振利李健刘延兴 250101 山东省济南市高新区齐鲁软件园B座1-202

本发明公开了一种基于红外检测的变电站刀闸模式识别方法，该方法的识别步骤如下：Step1：输入待识别图像，通过图像配准获取图像的刀闸区域，对刀闸区域依次进行灰度化、二值化和细化处理；Step2：然后对细化后的刀闸区域图像采用Houg... 详细信息

标准号: CN102289676A

本发明公开了一种基于红外检测的变电站刀闸模式识别方法，该方法的识别步骤如下：Step1：输入待识别图像，通过图像配准获取图像的刀闸区域，对刀闸区域依次进行灰度化、二值化和细化处理；Step2：然后对细化后的刀闸区域图像采用Hough变换算法进行直线检测；Step3：对检测结果进行判别，利用刀闸状态判别条件来识别刀闸的状态。本发明利用SIFT特征的匹配得到两幅图像之间的H矩阵，进而找到图像中的刀闸区域，然后进行刀闸的状态识别。实验表明，该方法可有效地解决电力刀闸的识别，这对于智能变电站的电力设备监测自动化方面具有重要的作用，可以减轻变电站巡视人员的负担，大大提高检测的效率。

关键词：刀闸图像变电站模式识别方法矩阵变电站巡视变换算法电力设备红外检测区域图像图像配准直线检测状态判别状态识别灰度化检测判别值化匹配智能监测

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一种设备故障诊断的支持向量机模式识别方法

一种设备故障诊断的支持向量机模式识别方法

引用

作者：陈启军陈勇旗周战馨 200092 上海市四平路1239号

一种设备故障诊断的支持向量机模式识别方法，具体是利用参数自动选择的约简Tikhonov正则化支持向量机进行设备故障模式识别方法。本发明包括如下步骤：(1)完成Tikhonov正则化支持向量机模型的推导过程；(2)利用剪枝法构建子样本集剔除... 详细信息

标准号: CN101464964B

一种设备故障诊断的支持向量机模式识别方法，具体是利用参数自动选择的约简Tikhonov正则化支持向量机进行设备故障模式识别方法。本发明包括如下步骤：(1)完成Tikhonov正则化支持向量机模型的推导过程；(2)利用剪枝法构建子样本集剔除冗余样本信息，建立约简Tikhonov正则化支持向量机模型；(3)以分类精度作为适应度函数，利用遗传算法对约简Tikhonov正则化支持向量机的高斯核函数宽度参数和平衡参数进行自动选择，建立参数自动选择的约简Tikhonov正则化支持向量机模型；(4)利用电机设备的故障样本对本发明进行验证，以表明本专利提出方法的优越性。

关键词：向量机参数自动选择模式识别方法设备故障诊断适应度函数电机设备分类精度故障样本进行验证宽度参数平衡参数冗余样本设备故障遗传算法自动选择剪枝样本

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一种基于栅格的空间异质模式识别方法

一种基于栅格的空间异质模式识别方法

引用

作者：李连发王劲峰姜成晟 100101 北京市朝阳区安定门外大屯路甲11号

一种基于栅格的空间异质模式识别方法及分层方法，其识别方法步骤如下：(1)特征选择：依据目标变量确定影响因子变量集；(2)对影响因子变量集经过预处理，形成统一分辨率及坐标的多维栅格数据集；(3)对形成的统一分辨率及坐标的多维栅... 详细信息

标准号: CN101308544B

一种基于栅格的空间异质模式识别方法及分层方法，其识别方法步骤如下：(1)特征选择：依据目标变量确定影响因子变量集；(2)对影响因子变量集经过预处理，形成统一分辨率及坐标的多维栅格数据集；(3)对形成的统一分辨率及坐标的多维栅格数据集，采用空间共享最近邻方法，计算栅格单元间相似性，从而进行非监督分类，得到聚类结果；(4)对步骤(3)得到的聚类结果建立规则库，采用规则库中的规则运算于新的数据集，产生空间异质模式图，再将此方法所产生的空间异质模式，可以用于抽样调查中的样本分层方法。本发明对我国大范围的资源调查及区划、遥感精度评估及环境监测具有重要理论意义及实用价值。

关键词：数据集分层方法影响因子规则库分辨率多维聚类预处理模式识别方法计算栅格精度评估空间共享目标变量特征选择重要理论资源调查大范围模式图区划运算环境监测样本遥感监督

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基于参数优化SVM算法的交联电缆局部放电模式识别方法

基于参数优化SVM算法的交联电缆局部放电模式识别方法

引用

作者：胡晓黎段玉兵张皓雍军杨波孙晓斌孟海磊刘嵘 250002 山东省济南市市中区望岳路2000号

本发明公开了一种基于参数优化SVM算法的交联电缆局部放电模式识别方法，为避免传统模式识别中神经网络收敛速度慢、过学习等不足或因支持向量机参数选择不当而导致识别精度低，在引入M-ary分类理论将泛化及学习能力更强的SVM算法扩展... 详细信息

标准号: CN105388402A

本发明公开了一种基于参数优化SVM算法的交联电缆局部放电模式识别方法，为避免传统模式识别中神经网络收敛速度慢、过学习等不足或因支持向量机参数选择不当而导致识别精度低，在引入M-ary分类理论将泛化及学习能力更强的SVM算法扩展为多类分类器的同时，利用改进遗传算法优化各子分类器的惩罚因子及核函数参数，从而构造出最优参数SVM分类模型。结果表明，以优化SVM作为分类器时各缺陷识别率均＞95％，且无论是否优化参数，SVM总体识别能力要优于RBF神经网络。

关键词：改进遗传算法模式识别方法多类分类器收敛速度慢支持向量机参数选择参数优化惩罚因子传统模式交联电缆局部放电缺陷识别神经网络识别精度识别能力学习能力优化参数子分类器最优参数分类器核函数泛化一种优化识别扩展引入分类不足导致公开表明学习

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一种GIS内多绝缘缺陷模式识别方法

一种GIS内多绝缘缺陷模式识别方法

引用

作者：云玉新李世鹏李可军 250002 山东省济南市市中区二环南路1号

本发明涉及一种GIS内多绝缘缺陷模式识别方法：步骤一，利用超高频电磁波传感器获取GIS混合故障信号；步骤二，对混合故障信号进行白化处理；步骤三，利用快速独立成分析算法对白化后的混合信号进行独立成分提取；步骤四，对提取的独立... 详细信息

标准号: CN103149514A

本发明涉及一种GIS内多绝缘缺陷模式识别方法：步骤一，利用超高频电磁波传感器获取GIS混合故障信号；步骤二，对混合故障信号进行白化处理；步骤三，利用快速独立成分析算法对白化后的混合信号进行独立成分提取；步骤四，对提取的独立成分利用归一化、小波去噪进行后处理，以消除提取的独立成分本身具有的幅值不确定性；步骤五，使用步骤四处理后的独立成分的特征（盒维数、空缺率和与比对模型的相似系数），来描述提取的各独立成分对应的绝缘缺陷类型，并依靠独立成分的盒维数值剔除其中的噪声独立成分；步骤六，利用分类器进行分类。本发明方法可在更恶劣的故障情况下，识别出GIS内诱发局部放电故障的绝缘缺陷种类。另外，本发明方法提出一种获取分类器训练所需故障信号的方法，可提高获取的分类器对实际GIS的适应能力。

关键词：独立成分故障信号绝缘缺陷分类器白化超高频电磁波局部放电故障模式识别方法分类器训练后处理分析算法故障情况混合信号相似系数小波去噪归一化适应能力传感器幅值确定性噪声诱发

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一种GIS内多绝缘缺陷模式识别方法

一种GIS内多绝缘缺陷模式识别方法

引用

作者：云玉新李世鹏李可军 250002 山东省济南市市中区二环南路1号

标准号: CN103149514B

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一种用于焦炭塔全自动远程除焦的模式识别方法及装置

一种用于焦炭塔全自动远程除焦的模式识别方法及装置

引用

作者：童杏林黄迪邓承伟陈亮郭倩 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

一种用于焦炭塔全自动远程除焦的模式识别方法及装置，方法包括步骤：拾取除焦状态信号，通过光缆传输到地面控制中心，对信号进行解调，将光信号转变为电压信号；对电压信号进行A/D采样，得到采样信号，滤波处理得到滤波信号；提取出... 详细信息

标准号: CN105631435A

一种用于焦炭塔全自动远程除焦的模式识别方法及装置，方法包括步骤：拾取除焦状态信号，通过光缆传输到地面控制中心，对信号进行解调，将光信号转变为电压信号；对电压信号进行A/D采样，得到采样信号，滤波处理得到滤波信号；提取出能够准确描述焦炭塔内部焦炭状态和除焦进展的特征物理量，同时接入水力除焦钻杆高度信号和除焦喷嘴状态信号；对焦炭塔内焦炭的厚度、水力除焦钻杆高度信号、除焦喷嘴状态信号进行识别、模式匹配和实时显示。装置包括光学解调单元、数据采集单元、计算单元和模式识别单元。本发明实时获得塔内焦炭除焦状况，缩短除焦作业时间，减少安全隐患；模式识别后的信号反馈给水力除焦控制系统，可实现除焦作业全自动化控制。

关键词：除焦水力除焦焦炭塔焦炭电压信号高度信号喷嘴状态钻杆地面控制中心模式识别单元模式识别方法全自动化控制数据采集单元特征物理量安全隐患采样信号光缆传输计算单元解调单元控制系统滤波处理滤波信号模式匹配模式识别实时获得实时显示信号反馈状态信号作业时间光信号解调拾取描述识别

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