检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘海松清华大学

学位级别：博士

该论文旨在研究快速、准确、抗畸变的光学图象识别算法、系统及其应用.该论文的研究融合了计算机统计模式识别的基本原理和基于模板匹配的光学相关识别技术.利用光计算的并行性实现快速特征提取;利用统计识别算法解决模板匹配方案中识... 详细信息

该论文旨在研究快速、准确、抗畸变的光学图象识别算法、系统及其应用.该论文的研究融合了计算机统计模式识别的基本原理和基于模板匹配的光学相关识别技术.利用光计算的并行性实现快速特征提取;利用统计识别算法解决模板匹配方案中识别速度与库图象数目、识别准确率与抗畸变能力之间的两对矛盾,从而提高识别系统的整体性能指标.这种光电混合的图象识别方法兼具光学处理的并行性和计算机处理的灵活性,是实现实时准确的图象识别的有效手段.该论文提出了基于K-L变换的本征图象光学特征提取方法,利用从大量的库图象中采用K-L变换计算出来的少量的本征图象与待识别输入图象进行光学相关运算, 既能快速地得到统计分类方法所需的特征向量,又解决了模板匹配方案中识别速度与库图象数目之间的矛盾,显著提高了大容量图象库系统的识别速度.利用体全息存储系统的海量存储和内容寻址功能,高并行度地实现了基于本征图象的光学特征提取过程,充分显示了光计算及光存储技术在图象识别中的潜力.

关键词：本征图象光学相关特征提取统计模式识别光电混合系统

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基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

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吉林大学学报（工学版） 2004年第2期34卷 291-293页

作者：田有文李成华沈阳农业大学农业工程学院辽宁沈阳110161

根据植物病害彩色图像的特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法,采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明:该方法具有快速、有效和准确的特点,对彩色植物病害图像的... 详细信息

根据植物病害彩色图像的特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法,采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明:该方法具有快速、有效和准确的特点,对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。

关键词：彩色图像分割统计模式识别植物病害

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基于60种植物药多糖HPLC图谱的寒热药性分析及统计模式识别研究

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中华中医药杂志 2012年第4期27卷 943-947页

作者：王晓燕李峰薛付忠山东中医药大学济南250355 山东大学数理学院济南250012

目的:探讨中药寒热药性与多糖成分的相关性,寻找适合解释此相关性的统计模式识别方法。方法:选取寒、热性植物药各30种,提取和精制多糖并彻底水解成单糖,进行衍生化反应,测定多糖的单糖组成HPLC指纹图谱并构建数据库,经数据预处理后,比... 详细信息

目的:探讨中药寒热药性与多糖成分的相关性,寻找适合解释此相关性的统计模式识别方法。方法:选取寒、热性植物药各30种,提取和精制多糖并彻底水解成单糖,进行衍生化反应,测定多糖的单糖组成HPLC指纹图谱并构建数据库,经数据预处理后,比较6种统计模式识别方法在识别中药药性特征标记方面的优劣。结果:与其他模型相比,偏最小二乘判别分析识别率最高,对测试集植物药的组内判别正确率为91.7%,且对96个模拟药性特征标记整体识别率也明显优于其他模型。结论:中药寒热药性与多糖成分有明显相关性,用偏最小二乘判别分析建立的中药药性识别模型最适合发现与解释中药多糖成分与药性之间的相关性。

关键词：多糖高效液相色谱指纹图谱寒热药性统计模式识别偏最小二乘判别分析

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面向在役桥梁状态分析的监测信息统计模式识别研究

面向在役桥梁状态分析的监测信息统计模式识别研究

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作者：舒劲秋重庆交通大学

学位级别：硕士

随着桥梁结构健康监测技术广泛应用,基于统计模式识别理论的在役桥梁结构状评估技术得到日益关注。本文以统计模式识别理论为基础,探究在役桥梁结构响应信号与结构系统的内在联系,分析桥梁结构系统的行为特征模式及其产生机理,通过建立... 详细信息

随着桥梁结构健康监测技术广泛应用,基于统计模式识别理论的在役桥梁结构状评估技术得到日益关注。本文以统计模式识别理论为基础,探究在役桥梁结构响应信号与结构系统的内在联系,分析桥梁结构系统的行为特征模式及其产生机理,通过建立系统模型获取表征结构状态演化的特征参数,构建损伤敏感性指标获取不同状态下特征向量之间的差异并表征结构状态演化模式,最终形成了基于统计模式识别的在役桥梁状态评估技术体系与算法流程。主要研究内容包括:(1)桥梁监测信息统计学特征分析。结合信息学、统计学理论技术,从信号与系统角度分析桥梁结构实时响应动力信息的统计学特征,结果表明结构加速度等高频动力信息具有背景噪声强、随机性强、非线性特性明显等特点。(2)桥梁监测信息统计模式分析及其特征识别技术。引入时序分析方法对桥梁结构输出响应信息建立系统模型,通过ARMA模型构造统计模式并利用自回归系数构建反应结构状态演变的特征向量。将ARMA模型与结构动力学系统结合在一起,理论论证时序模型表征结构系统的有效性及其模型参数与结构状态演化的内在联系;结合长自回归模型法与广义最小二乘法分析模型阶次及参数估计精度,通过自回归函数对建立的模型表征真实系统的适用性进行验证,提高了模型表征信息演化模式的精度;依据模型识别的参数获取表征结构状态演化的特征向量,实现了监测数据到特征向量的信息凝聚。(3)桥梁监测信息统计模式特征与结构状态相关性分析。在构建的表征结构状态统计特征指标的基础上引入统计模式识别理论,通过构建损伤敏感性指标获取不同状态下的特征量之间的差异以表征结构状态演化模式。一方面,构造了基于Mahalanobis距离的损伤敏感性指标,通过设置置信区间获取结构无损状态下的阈值,克服传统阈值确立方法计算复杂的缺陷,以损伤敏感性指标在控制阈值之间的分布获取结构状态演化模式;另一方面,引入统计过程控制论中的均值控制图并构造T统计量,通过多次假设检验构造置信区间作为结构无损状态下的阈值,以统计模式差异指标在阈值内外的分布判别结构状态的演化。最后选择环境激励下的ASCE Benchmark结构和黑冲沟缩尺模型损伤试验从微小损伤到严重损伤的各种工况进行实验分析,验证损伤敏感指标对结构损伤程度的识别能力较强,对微小损伤及位置有一定的敏感性。

关键词：结构状态分析统计模式识别损伤敏感性指标 ARMA模型特征向量

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基于统计模式识别的彩色图象分割方法

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光电工程 1999年第5期26卷 53-57页

作者：周宏文李见为许盛重庆大学光电工程学院重庆400044

根据岩芯铸体薄片图象特点，提出了用颜色空间作为特征空间，利用统计模式识别的监督分类方法，根据最小距离法则来对彩色图象进行真彩色二值化分割。实际结果证明该方法具有快、有效和准确的特点。

关键词：图象分割统计模式识别颜色空间

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基于稀疏RAM的逼近型神经网络与统计模式识别的人脸识别

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信号处理 2003年第6期19卷 517-521页

作者：周兆捷孙玉霞吴乐南东南大学无线电工程系南京210096

本文提出了一种基于稀疏RAM的逼近型神经网络(SN-tuple)与统计模式识别相结合的人脸识别方法,采用首先直接将原始图像数据输入稀疏RAM的逼近型神经网络中进行粗分类,再由统计模式识别方法中的PCA、LDA来进行最终细分类的方法,通过大量... 详细信息

本文提出了一种基于稀疏RAM的逼近型神经网络(SN-tuple)与统计模式识别相结合的人脸识别方法,采用首先直接将原始图像数据输入稀疏RAM的逼近型神经网络中进行粗分类,再由统计模式识别方法中的PCA、LDA来进行最终细分类的方法,通过大量的实验证明了该方法的有效性。

关键词：稀疏RAM 逼近型神经网络统计模式识别人脸识别稀疏分布存储器主元分析

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基于统计模式识别的高速公路事故黑点识别研究

基于统计模式识别的高速公路事故黑点识别研究

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作者：杜石厅西南交通大学

学位级别：硕士

交通事故黑点识别是道路安全管理的一项基础工作。事故黑点的识别是否准确性有效,是交通管理和设计部门非常关心的问题。目前世界各国都在进行事故黑点的研究,提出了很多识别识别方法。本文研究的内容是如何应用统计模式识别法识别高速... 详细信息

交通事故黑点识别是道路安全管理的一项基础工作。事故黑点的识别是否准确性有效,是交通管理和设计部门非常关心的问题。目前世界各国都在进行事故黑点的研究,提出了很多识别识别方法。本文研究的内容是如何应用统计模式识别法识别高速公路事故黑点。本文首先分析了影响事故黑点的固定因素和随机因素和这两种因素对黑点识别模型建立的准确性的影响,同时讨论了采用模式识别法识别事故黑点的优势和原理。在采集和处理实验数据以后,本文应用数学工具软件Matlab建立最小二乘、费谢尔线性和BP神经网络模型三种统计模式识别法模型。对计算结果进行比较,淘汰了均方差较大的最小二乘、费谢尔线性识别法,确定建立BP神经网络模型。在选择合适的神经网络模型时,采用基础算法和11种改进算法演算实验路段数据；在比较收敛速度和均方差后,确定选用贝叶斯正则算法建立模型。最后,应用建好的模型识别实验路段的事故黑点,并对结果进行分析。此外,本文提出对实验路段进行黑点识别时,要排除随机因素的影响,才能识别出真正的事故黑点。

关键词：统计模式识别事故黑点 BP神经网络高速公路

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基于统计模式识别技术的结构异常检验

基于统计模式识别技术的结构异常检验

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作者：陈志为福州大学

学位级别：硕士

本文提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常检验方法,该方法通过对正常状态和异常状态的动态响应数据分别建立统计模式,然后用最有效的模式差异指标明显地区分两种统计模式之间的差异,达到剔除环境因素,有效地识别结构异常的目的。... 详细信息

本文提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常检验方法,该方法通过对正常状态和异常状态的动态响应数据分别建立统计模式,然后用最有效的模式差异指标明显地区分两种统计模式之间的差异,达到剔除环境因素,有效地识别结构异常的目的。论文对该方法的关键问题:ARMA时间序列模型的定阶、模型参数估计的精度、统计模式特征参数的减缩和统计模式之间差异指标的比选等,进行了深入研究。数值算例和实验梁结果均表明,所建立的基于统计模式识别的结构异常检验方法,可以很好地诊断结构的损伤状态,检验出结构状态的微小改变,且对于识别异常程度和异常位置都具有敏感性。本文的主要工作和结论包括: 1.对时间序列模型的基本理论和物理意义进行了综述,比较了几种不同的时间序列模型,并综合考虑应用于统计模式识别的可行性,最终选择了ARMA时间序列模型,将ARMA模型的参数作为统计模式的特征参数来建立统计模式。 2.编程实现了基于最小特征值的ARMA模型定阶方法,提出了一种分两阶段的ARMA模型参数估计方法,并用数值算例和实验梁进行了验证。 3.通过主成分分析方法实现了多特征参数有效缩减,选取出的新特征可以最大程度的保留了原有各特征的主要信息,因此有利于更迅速准确地对结构的健康状态作出判断。 4.研究了三种统计模式差异指标,并用数值算例和实验梁结果进行了比较。结果表明:均值控制图表示结构异常的形式直观,而且多次假设检验降低了误判的概率,是理想的用于结构异常检验的工具。

关键词：统计模式识别时间序列模型参数识别结构健康监控振动测试

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基于时序模型的统计模式识别在结构损伤识别中的应用

基于时序模型的统计模式识别在结构损伤识别中的应用

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作者：史豪杰北京交通大学

学位级别：硕士

近些年来,关于结构损伤不确定性方法的研究越来越受到国内外相关学者的关注,其中基于概率论统计分析理论框架的损伤识别方法非常有发展前景,值得深入研究。本文正是基于概率论统计分析原理,结合统计模式识别和时序模型,利用结构时程响... 详细信息

近些年来,关于结构损伤不确定性方法的研究越来越受到国内外相关学者的关注,其中基于概率论统计分析理论框架的损伤识别方法非常有发展前景,值得深入研究。本文正是基于概率论统计分析原理,结合统计模式识别和时序模型,利用结构时程响应展开对结构损伤的识别研究。在统计模式识别的框架内,提取结构加速度数据并建立时序模型,再利用模型参数构造损伤敏感特征指标和损伤程度因子,然后通过统计判别实现对结构损伤的识别。本文通过数值算例和标准损伤试验对所提方法和指标适用性进行验证,结果证明该方法和指标具有良好的损伤识别、损伤定位和损伤程度度量的能力,且具有一定的抗噪能力。主要完成的工作包括:(1)明确建立时序模型的步骤,分析选取合适的时序模型,并确定参数估计、模型定阶和模型残差检验的方法。经研究表明,模型系数和结构特性有密切联系,能够指征结构固有特性变化,因而根据模型参数提出两种损伤敏感指标。同时,为了有效度量损伤程度,根据损伤敏感指标构造损伤程度因子。(2)建立数值模拟算例,通过所得的加速度时程数据,具体分析结构损伤识别过程中的主要影响因素,如模型的选取、模型阶数的确定和样本长度的确定以及数据段样本重合率等,并讨论了这些因素对最终识别结果的影响。之后结合具体数值模拟工况,比较了两种损伤敏感指标和损伤程度因子的识别损伤的能力,并检验了损伤敏感指标对噪声的鲁棒性。(3)应用标准损伤试验,结合具体试验工况检验损伤敏感指标判别损伤的能力和损伤程度因子度量损伤、定位损伤的效果。同时,在这一过程中分析比较所提指标对不同来源损伤的敏感性以及对双损伤的识别能力,从而为所提算法和指标应用于工程实际奠定基础。

关键词：损伤识别时间序列模型统计模式识别多指标损伤敏感特征损伤程度因子标准损伤试验

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穷举建模策略用于中药药性特征标记的统计模式识别模型研究

穷举建模策略用于中药药性特征标记的统计模式识别模型研究

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作者：刘文慧山东大学

学位级别：硕士

国家“973”计划项目——“中药药性理论相关基础问题研究”,将中药药性作为切入点,提出了“性-效-物质三元论”理论假说：中药是一种客观实在,药性是其本质属性的主观反映,功效是其本质属性的客观表现,药性通过功效得以体现。药性理论... 详细信息

国家“973”计划项目——“中药药性理论相关基础问题研究”,将中药药性作为切入点,提出了“性-效-物质三元论”理论假说：中药是一种客观实在,药性是其本质属性的主观反映,功效是其本质属性的客观表现,药性通过功效得以体现。药性理论是性、味、归经等要素相互关联的复杂理论。功效是体现药性的核心,物质成分是产生药性的基础,但某种物质成分或某一药效作用均不能表征中药整体药性。药性-药效-物质间的关系是中药药性理论现代研究的关键。其中,证明物质成分与药性之间的关系,识别中药药性特征标记是该理论假说中需解决的最根本问题之一。为了解决上述问题,本研究基本思路为：从中药整体药性出发,利用中药化学指纹图谱技术分离中药的物质成分,获得可表达中药中各种化学成分分布的多维多息谱图(本研究以中药高效液相色谱指纹图谱为例)。而后依据此图谱数据建立统计模式识别模型,从统计学角度找到可以表征中药药性的各种图谱标记作为中药药性特征标记(CHMP-markers)。然后根据“热以寒疗、寒以热疗”的辨证论治原则设计动物实验以佐证特征标记的正确性。遵循上述研究思路,本研究依据《本经》及《新修本草》等权威文献的记载,挑选了药性明确且无寒热药性争议的61味中药样本(30味寒性药,31味热性药),进行高效液相色谱分析并构建数据库,经过数据预处理后,借助集成了大量能承担分类判别任务的机器学习算法的怀卡智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis,WEKA),采用穷举策略建立模型,即对WEKA中集成的7类(贝叶斯分类器、树、规则分类器、函数、懒惰分类器、元学习算法、其他杂项分类器)共计80种可能有效的方法对同一高效液相数据进行建模：首先,采用多种评价指标(判别正确率、真阳性率、假阳性率、精确率、反馈率、F-测量、曲线下面积及综合得分)通过组内回代、外推预测、交叉验证遴选出判别效果优良的统计模式识别模型作为候选模型集：其次,分析模候选模型集中各种模型的统计学原理和模型结构特征,遴选出不仅判别效果好且可由模型参数进行中药药性特征标记可视化表达的候选适宜模型；然后,针对候选适宜模型采用统计模拟策略遴选出不仅判别能力强,且识别能力强的模型作为中药药性特征标记的适宜统计模式识别模型；最后,在中药药性特征标记适宜统计模式识别模型的指导下,提取中药寒热特征标记物质组群,设计动物实验,以验证统计模式识别模型的正确性。主要结果为： (1)针对同一中药高效液相指纹图谱数据采用穷举建模策略,比较了7大类共80种统计模式识别模型的判别效果,按照综合得分大于0.80的标准,有25种方法可以作为判别中药寒热模式识别的候选模型。表明不少模型可以对中药寒热药性进行正确判别。 (2)按照判别效果好且可由模型参数对中药药性特征标记进行可视化表达的候选适宜模型标准,发现在25种候选模型中,有5种(Bayesian Logistic Regression、 Ridge Logistic、SMO、SPegasos、PLS)可以作为中药药性特征标记识别的候选适宜模型。说明能够用于中药药性特征标记识别的统计模式识别模型尚少。需要进一步发展新的算法以满足中药特征标记识别的需要。 (3)统计模拟显示,在上述5种候选适宜模型中,有4种(Bayesian Logistic Regression、Ridge Logistic、SMO、PLS)具有较好的中药药性特征标记识别能力,且识别能力相似。通过比较实际寒热标记图谱与4种理论识别图谱发现,仅PLS统计模式识别模型的理论图谱与实际寒热图谱十分吻合。为此,本研究认为PLS模型是目前识别中药寒热药性特征标记的最优模型。 (4)在PLS模型的指导下提取的中药寒热特征物质组群,经动物实验验证表明模型所识别的中药寒热特征标记准确可靠。主要创新点： (1)提出了采用穷举建模策略筛选中药寒热特征标记适宜统计模式识别模型的策略与方法,构建了筛选的4个关键步骤。此为本研究在理论方法的创新点之一。 (2)通过模型的寒热判别效果、寒热特征标记识别能力及模型适宜性综合评价,发现4种(Bayesian Logistic Regression、Ridge Logistic、SMO、PLS)是目前适宜的中药药性寒热标记识别模型,为中药药性特征标记识别提供了可选的新方法。 (3)通过比较上述4种可选方法的寒热标记理论图谱与实际寒热图谱以及动物实验验证,发现PLS是目前识别中药寒热药性特征标记的最优模型。为识别中药药性特征标记提供了标准方法。

关键词：中药药性高效液相色谱统计模式识别动物实验

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