检索结果-内蒙古大学图书馆

传感技术学报 2005年第3期18卷 576-579页

作者：张覃轶谢长生阳浩王林张顺平华中科技大学材料科学与工程学院武汉430074 武汉理工大学材料科学与工程学院武汉430070

文中比较了k-近邻法、线性判别分析、反向传播人工神经网络、概率神经网、学习向量量化以及自组织映射6种电子鼻模式识别算法的分类能力。采用了1个定量指标(识别精度)和4个定性指标(运算速度、训练速度、内存容量、抗干扰能力)对不同... 详细信息

文中比较了k-近邻法、线性判别分析、反向传播人工神经网络、概率神经网、学习向量量化以及自组织映射6种电子鼻模式识别算法的分类能力。采用了1个定量指标(识别精度)和4个定性指标(运算速度、训练速度、内存容量、抗干扰能力)对不同算法进行了系统比较。研究表明基于神经网络的模式识别算法比基于统计理论的模式识别算法具有更高的识别精度。如果同时考虑定性指标,当训练速度要求不高时,宜采用学习向量量化算法;能满足内存需求前提下,优先推荐采用概率神经网算法。对于选择性高的信号,采用线性判别分析可以达到最佳效果。

关键词：电子鼻模式识别算法比较

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模式识别算法适用性研究

模式识别算法适用性研究

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作者：滕炯华同济大学

学位级别：博士

本文在分析研究最常见的聚类分析、判别分析、概率神经网络和学习向量量化神经网络模式识别算法的基础上,研究了在传感器阵列采集信息的背景下上述四种模式识别算法的使用场合,并以电子鼻、电子舌对识别与饮料分类,指纹的糖尿病遗传特... 详细信息

本文在分析研究最常见的聚类分析、判别分析、概率神经网络和学习向量量化神经网络模式识别算法的基础上,研究了在传感器阵列采集信息的背景下上述四种模式识别算法的使用场合,并以电子鼻、电子舌对识别与饮料分类,指纹的糖尿病遗传特征提取和分类为实例论证所提出的观点.本文的主要结论是:1.聚类分析最简单,可以根据样本原始数据按照距离尺度分类,但是样本划分比较粗糙,只能按照大类区分.适用于模式识别建模初期.采用聚类分析算法分析样本,筛选质量较好的训练样本并且可以根据样本重叠程度为后续挑选模式识别建模方法提供训练样本和依据.2.针对传感器阵列采样样本聚类,证明出曼哈坦距离比欧氏距离能提取更多的样本信息,因此曼哈坦距离可以作为这类样本聚类的距离尺度.3.判别分析算法计算简单,适用于单片机模式识别应用场合.4.概率神经网络算法适用于复杂的识别对象和计算能力较强、内存容量大的计算机模式识别应用场合.5.学习向量量化神经网络算法比概率神经网络算法简单,比判别分析算法分类能力强.介于判别分析算法和概率神经网络算法的模式识别应用场合之间.

关键词：模式识别算法电子鼻电子舌聚类概率神经网络学习向量量化神经网络

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基于体全息图像库的模式识别算法

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中国激光 2002年第4期29卷 359-362页

作者：周雁陶世荃王大勇江竹青北京工业大学应用物理系北京100022

定义了特征识别向量并提出了图像识别模板的概念 ,在此基础上发展了相关系数的算法 ,对存有 10 0幅图像的体全息图像库所进行的模式识别实验表明此算法能够有效地提高识别准确率。

关键词：体全息图像库模式识别算法图像识别

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一种基于超长方体集的模糊模式识别算法

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厦门大学学报（自然科学版） 2005年第B6期44卷 262-265页

作者：杨剑雄李茂青厦门大学自动化系福建厦门361005

结合模糊C均值算法(FCM)与模糊最小最大神经网络算法,提出一种基于超长方体集的模糊模式识别算法.首先采用基于特征加权的FCM算法进行粗划分,得到c个平行于特征轴的超椭圆球类;再根据已知的样本的类别标记进行进一步划分;以改进的最小... 详细信息

结合模糊C均值算法(FCM)与模糊最小最大神经网络算法,提出一种基于超长方体集的模糊模式识别算法.首先采用基于特征加权的FCM算法进行粗划分,得到c个平行于特征轴的超椭圆球类;再根据已知的样本的类别标记进行进一步划分;以改进的最小最大模型建立超长方体阵,使每个超长方体只能容纳一种类别的样本点,并且分属不同类别的超长方体无重叠.使用这种方法构建超长方体集更快速、更简单,但对训练样本的要求较高,应选择能够充分体现数据分布情况的数据点作为训练样本.

关键词：模式识别算法超长方体模糊C均值算法神经网络算法训练样本 FCM算法特征加权分布情况椭圆球类别样本点数据点最小划分

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基于模糊集理论的信息关联模式识别算法应用

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2017年第1期31卷 95-99页

作者：陕振沛宁宝权张转周六盘水师范学院数学系六盘水553004 遵义师范学院数学与计算机科学学院遵义563002

文中基于模糊集理论,通过模糊关联系数和模糊关联度的定义,构造了模糊相对权重的概念,在此基础上设计一种新颖的数据信息关联模式识别算法,并通过建立的关联模式识别算法模型对贵州省六盘水市的农田土地质量进行综合评价.评价结果表明:... 详细信息

文中基于模糊集理论,通过模糊关联系数和模糊关联度的定义,构造了模糊相对权重的概念,在此基础上设计一种新颖的数据信息关联模式识别算法,并通过建立的关联模式识别算法模型对贵州省六盘水市的农田土地质量进行综合评价.评价结果表明:该模型和方法是可行的、有效的,有一定的参考价值和借鉴意义.

关键词：模糊集关联度模糊相对权重模式识别算法综合评价

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基于模式识别算法的网页重复信息抽取仿真

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计算机仿真 2022年第3期39卷 439-443页

作者：李玉琦李龙北京邮电大学北京100876 中国科学技术大学安徽合肥230026

当前的网页重复信息抽取方法缺少信息分类步骤,导致传统方法存在抽取全面率低、重复信息比例高以及整体性能差的问题。于是提出基于模式识别算法的网页重复信息抽取方法。利用类间平衡因子和词频获取网页信息的互信息特征。在关联规则... 详细信息

当前的网页重复信息抽取方法缺少信息分类步骤,导致传统方法存在抽取全面率低、重复信息比例高以及整体性能差的问题。于是提出基于模式识别算法的网页重复信息抽取方法。利用类间平衡因子和词频获取网页信息的互信息特征。在关联规则的基础上根据网页置信度向量化互信息特征,完成网页信息特征的提取。利用模式识别中的支持向量机对网页信息分类,优化惩罚函数,建立软间隔支持向量机分类器。计算不同类别网页信息的结构相似度和语义相似度,结合上述计算结果获得网页信息相似性,完成网页重复信息的抽取。仿真结果表明,所提方法的抽取全面率高、重复信息比例低,且整体应用性能好,实验结果表明所提方法具有理想的应用效果。

关键词：模式识别算法网页重复信息特征提取支持向量机信息抽取

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基于红外视觉的焊接缺陷模式识别算法及实时检测系统研究

基于红外视觉的焊接缺陷模式识别算法及实时检测系统研究

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作者：田文扬华中科技大学

学位级别：硕士

应对国防及国民工业的发展需求,焊接件的质量要求日益增高。基于传统的无损探伤法（X射线、超声、磁损等）存在工作量大、成本高、非实时等缺点的现状,本论文针对气体熔化极弧焊和激光焊接,在焊接视觉信息采集、图像预处理技术以及焊接... 详细信息

应对国防及国民工业的发展需求,焊接件的质量要求日益增高。基于传统的无损探伤法（X射线、超声、磁损等）存在工作量大、成本高、非实时等缺点的现状,本论文针对气体熔化极弧焊和激光焊接,在焊接视觉信息采集、图像预处理技术以及焊接缺陷识别算法方面等开展研究,完成焊接缺陷模式识别系统的开发,并实现对常见的4种焊接缺陷（形状缺陷、过热、飞溅和未熔透）的模式识别。本论文的主要研究结论包括:（1）选用1-5μm波段、10-500 Hz帧数的红外CCD采集熔池图像,降低了弧光干扰。根据熔池图像噪声特点,通过采用改进滤波算法和改进双线性插值算法对图像进行预处理,获得了具有清晰特征的熔池图像。采用钨铼热电偶对红外热像图进行温度标定,确定了实际温度T与红外热像图中像素灰度值x满足:T=1718-1788.4/(1+e（x-110.6）/28.1)关系式,可决系数为0.995。（2）使用阈值化分割处理获得了熔宽、焊缝中心曲线以及熔核区面积比等熔池特征参数,分析并归纳了GMAW弧焊中焊缝形状缺陷、过热、飞溅以及激光焊接未熔透等缺陷的特征识别模式。（3）针对GMAW弧焊:a)设计了形状缺陷识别算法,通过检测熔池间断区、熔宽方差和导数、焊缝中心线拟合残差来识别形状缺陷;b)设计了过热缺陷识别算法,通过分析最大熔宽、最大熔长和熔核区面积来识别过热缺陷;c)设计了一种基于位置迭代的孤立区域检测算法,能准确识别出熔池红外热像图中飞溅物数量和尺寸大小。（4）针对激光焊接建立了焊接结束后熔池在2.5 s内的温降值与熔透性之间的对应关系,提出了一种采用熔核区面积比来识别未熔透缺陷的算法。（5）开发了界面友好的焊接缺陷识别软件,实现了焊接过程的实时可视化监控和焊接缺陷自动识别,为焊接过程控制与质量检测提供了一种新途径。

关键词：红外视觉传感焊接缺陷模式识别算法实时检测图像处理技术

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可扩展模式识别算法

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国外科技新书评介 2015年第8期 15-16页

作者： Pradipta Maji 臧光明不详中国科学院国家空间科学中心

生物信息学是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。基于海量的生物信息数据，从中寻找规律并对结果进行预测，... 详细信息

生物信息学是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。基于海量的生物信息数据，从中寻找规律并对结果进行预测，是未来生物（医药）发展所必须的技术手段。

关键词：模式识别算法可扩展生物学意义计算机科学生物信息学新兴学科应用数学实验数据

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统计模式识别算法的MATLAB语言实现

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应用科技 2002年第6期29卷 12-13页

作者：赵陵滋甘云祥哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

首先阐述了MATLAB语言的特点 ,然后列出了三种较为常见的统计模式识别算法 ,最后用MAT LAB语言实现了 3种统计模式识别算法。

关键词：统计模式识别算法 MATLAB语言

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近红外光谱结合模式识别算法在党参/当归定性定量分析中的应用

近红外光谱结合模式识别算法在党参/当归定性定量分析中的应用

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作者：魏玉辉李炜吴海霞水彦芳李波霞姚小军武新安李书艳段好刚秦红岩兰州大学第一医院

一、课题来源与背景本课题为甘肃省中医药管理局计划项目GZK-2008-30。中药是中华民族宝贵的文化遗产,是中医用来防病和治病的重要手段,由于其独特的理论思想体系及悠久的临床实践史,已经受到世界各国的广泛关注。众所周知,中... 详细信息

标准号: 1300170115

一、课题来源与背景本课题为甘肃省中医药管理局计划项目GZK-2008-30。中药是中华民族宝贵的文化遗产,是中医用来防病和治病的重要手段,由于其独特的理论思想体系及悠久的临床实践史,已经受到世界各国的广泛关注。众所周知,中药及其制剂是一个非常复杂的有机整体,其中包括很多复杂的化学成分,即使是一味中药都包含很多不同的成分,而复方制剂中的化学成分更是数不胜数;另外,人的机体是一个无时无刻不在变化、复杂而又充满联系的有机体,而中药及其制剂防病治病的思想恰恰符合了人体是一个复杂且充满无限联系的有机体的特点,其所产生的疗效也是多种成分多重贡献的结果。同时,中药种类繁多,来源复杂,即使是同一味中药也可能在全国范围内都有生长种植,由于生长环境的差异可能影响其内在各成分的含量,甚至会使各成分含量相差过大而导致疗效不同。而对于复方制剂,也会因为使用来源不同、产地不同的中药,以及不同生产工艺等因素而导致制剂在化学组成,各种成分的含量,各组分的相互配比之间存在差异,从而直接影响到制剂的疗效。由于中药及其制剂成分复杂,影响因素众多,其质量一直不能得到很好的控制,因此不能被西方的一些国家认可,从而制约了其在世界范围内的广泛使用。为了使传统中药及其制剂能够更好的为全人类健康服务,其质量控制已成为药物分析工作者急待解决和倍加关注的问题。二、研究目的与意义党参是桔梗科植物党参Codonopsis pilosula (Franch)Nannf.、素花党参Codonopsis pilosula ***, modesta (Nannf.)***或川党参Codonposis tangshen Oliv.的干燥根,另外还有非药典收载的多种党参属植物。当归(Radix Angelica sinensis)来源于伞形科植物当归Angelica sinensis(Oliv.)Diels的根,为多年生草本植物。当归产地分布比较广泛,主要分布于甘肃、云南及四川省,其中以甘肃产量大而质优,占全国产量80%以上,出口量60%以上,因而甘肃被誉为“当归之乡”。甘肃许多地区有悠久的当归种植历史,尤其在岷县、宕昌、渭源、漳县、武都、陇西、文县等县区种植比较广泛;而岷县一带所产“岷归”历来被视为道地药材。由于党参、当归药材来源广泛,品质差异较大,导致这两种药材商品流通较为复杂,尤其对于饮片而言,药材品质的鉴别非常困难。因此,对不同种药材或不同产地、产期的药材进行鉴定是非常重要的。三、主要论点与论据党参、当归是常用的中药材,由于其具有诸多疗效及保健作用而被大量用于中医临床配方及中成药原料。由于二者在全国其他省份及地区都有生长和种植,产地非常分散,栽培面也相当的广泛,同时在药材市场流通的很多商品药材由于品种差异及产地差异,造成药材品质差异较大。因此对党参进行有效的质量控制是非常必要的。近红外光谱分析技术能够实现样品的快速分析,并能够将样品的近红外光谱特征与样品的组成信息或者是有关性质关联起来,且已被广泛的应用于不同产地传统中药的鉴别。通过近红外光谱法能够不经前处理对中药及其制剂进行直接的测定,从而在不损坏样品的条件下获得近红外光谱图。通过近红外光谱信息与药材产地、产期、种类等信息相关,可构建药材的定性定量模型,实现对药材的快速、无损鉴别。四、创见与创新 1)采用近红外光谱结合随机森林、决策树、K-最邻近模式识别方法构建了党参品种、产地判别模型; 2)采用近红外光谱结合随机森林、K-最邻近模式识别方法构建了当归产地、产期的判别模型; 3)采用近红外光谱结合遗传算法-多元线性回归算法构建了当归中阿魏酸、醇提物的定量预测模型。五、社会经济效益,存在的问题由于党参、当归药材来源广泛,品质差异较大,导致这两种药材商品流通较为复杂,尤其对于饮片而言,药材品质的鉴别非常困难。因此,对不同种药材或不同产地、产期的药材构建快速有效的鉴定方法非常必要。项目采用近红外光谱结合模式识别算法构建了党参、当归产地、种类、产期等分类模型,并对模型进行了初步评价,研究结果表明近红外光谱结合模式识别算法可实现对中药材产地、种类、产地等鉴别。该研究对进一步研究中药材的无损、快速鉴别方法奠定了良好的基础。通过进一步研究有望为中药材的快速鉴别提供一种方法,节约中药材成本和分析成本,具有重要的经济价值。同时,项目研究中所涉及的样本品种数量有限,其模型尚不稳定,需进一步通过增大样本、改进计算方法来进行完善。六、历年获奖情况本项目尚未参加任何奖项的评选活动。

关键词：近红外光谱模式识别算法党参当归

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