检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：罗建容重庆大学

学位级别：硕士

现实生活中,模式识别问题,特别是多分类模式识别问题覆盖领域十分广泛,如疾病的诊断、健康检查、指纹识别,以及像电力系统、交通系统等许多大型复杂系统的故障诊断等,都可归结为模式识别问题。基于统计学习理论的支持向量机方法,是一种... 详细信息

现实生活中,模式识别问题,特别是多分类模式识别问题覆盖领域十分广泛,如疾病的诊断、健康检查、指纹识别,以及像电力系统、交通系统等许多大型复杂系统的故障诊断等,都可归结为模式识别问题。基于统计学习理论的支持向量机方法,是一种前沿性分类方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出独特的优势和良好的应用前景。基于支持向量机的基本分类理论是针对两分类问题提出的,对多分类问题,由于训练样本中噪声多、类别不确定、各样本数目不均衡等原因,支持向量机的理论与应用研究还处于探索阶段。因此,对基于支持向量机的多分类方法研究是一项有意义的工作。论文针对统计模式识别实际问题中训练样本数据获取困难、噪音多、各类别样本数目不均衡等问题,将模糊支持向量机的思想与支持向量数据描述结合起来,提出了基于模糊加权的支持向量数据描述的多分类方法。主要研究内容和取得的成果如下: (1)分析国内外统计模式识别方法的研究现状,系统研究分类的前沿技术——支持向量机的基本理论和方法,探讨目前基于支持向量机的多分类方法,比较它们的优缺点;研究模糊支持向量机的思想和原理,为模糊加权的支持向量数据描述的研究奠定基础。 (2)分析支持向量数据描述用于1-类分类和奇异点检测的特点,将其扩展到多分类问题中,同时针对训练样本中的噪音,用改进的噪声聚类算法确定模糊隶属度,构造多分类决策函数,提出基于模糊加权的支持向量数据描述多分类方法。用Bayes理论分析,结果表明,提出的分类决策函数满足Bayes决策分类规则。 (3)利用UCI数据库中的数据集和汽轮发电机组的故障诊断数据,分析评价模型识别效果。

关键词：统计模式识别支持向量机分类支持向量数据描述

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统计模式识别方法在录井油气评价中的应用

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长江大学学报（自科版）（上旬） 2006年第3期3卷 66-68页

作者：杜红刘强国长江大学电子信息学院湖北荆州434023

深入地研究了综合录井的特征参数,对其进行了降维映射处理。提出了利用窗函数法和近邻法求录井参数的特征分布,并以此来构造概率密度分布函数;应用统计模式识别的贝叶斯判别决策方法训练分类的有关参数,确定了基于线性窗函数的贝叶斯方... 详细信息

深入地研究了综合录井的特征参数,对其进行了降维映射处理。提出了利用窗函数法和近邻法求录井参数的特征分布,并以此来构造概率密度分布函数;应用统计模式识别的贝叶斯判别决策方法训练分类的有关参数,确定了基于线性窗函数的贝叶斯方法和基于独立近邻原则的贝叶斯方法,为利用统计规律进行录井数据的自动处理提供了一种新的探索途径。

关键词：统计模式识别录井油气评价贝叶斯方法

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统计模式识别述评

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国外自动化 1981年第2期 25-28页

作者：陈季镐陶笃纯

一、引言经过二十多年的进展之后,统计模式识别的理论和应用现在已得到了充分的发展。已经有了一批教科书。统计模式识别的局限性也是明显的:许多模识不是单独以统计信息来表征的;现有的数理统计学不能充分利用许多有用的统计特性。和... 详细信息

一、引言经过二十多年的进展之后,统计模式识别的理论和应用现在已得到了充分的发展。已经有了一批教科书。统计模式识别的局限性也是明显的:许多模识不是单独以统计信息来表征的;现有的数理统计学不能充分利用许多有用的统计特性。和许多其他领域一样,在理论和实践之间存在着很大的差距,有限样本数量的局限性是这种差距的主要原因。有限样本数量的影响是统计模式识别中十个迫切需要

关键词：统计模式识别贝叶斯样本数量有限样本图象分类器判决规则特征集

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统计模式识别研究进展

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军民两用技术与产品 2003年第11期 39-42页

作者：卢力田金文柳健华中科技大学数学系武汉430074 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室

研究了统计模式识别研究的主要新进展。介绍了统计模式识别的原理和方法。从类条件概率分布的估计、线性判别法、贝叶斯分类器、误差界以及新的模式识别模型等方面概述了近几年有关统计模式识别方面的研究进展。最后进行了评述。

关键词：统计模式识别线性判别法贝叶斯分类器误差界支持向量机神经网络粗糙集

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统计模式识别在汉字识别中的应用

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内江科技 2008年第11期29卷 134-135页

作者：杨柳内江职业技术学院

汉字识别是模式领域最富挑战性又极具应用前景的研究课题之一。本文分析了汉字识别技术的识别原理,介绍了汉字识别中统计模式识别的特征种类和识别方法。

关键词：汉字识别统计模式识别特征

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统计模式识别方法和神经网络方法在油气藏识别中的应用

统计模式识别方法和神经网络方法在油气藏识别中的应用

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第四届全国计算机应用联合学术会议

作者：汤磊李劲松勘探开发科学研究院地球物理所

该文论述了统计模式识别方法和神经网络方法在地震油气识别中的应用。从常规地震剖面中提取多种地震属性，这些属性主要用来刻划储层的含油气性，利用聚类分析方法和ＳＯＭ神经网络法进行地震属性分析，利用统计模式识别方法和ＢＰ神经... 详细信息

该文论述了统计模式识别方法和神经网络方法在地震油气识别中的应用。从常规地震剖面中提取多种地震属性，这些属性主要用来刻划储层的含油气性，利用聚类分析方法和ＳＯＭ神经网络法进行地震属性分析，利用统计模式识别方法和ＢＰ神经网络法对地震道进行有监督的分类。实例表明，应用统计模式识别方法和神经网络方法能有效地划分储层含油气类型，即使在油藏较薄或是地震反射变化不明显的地区也能奏效。

关键词：油气藏识别神经网络方法统计模式识别

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橡胶炭黑分散性统计模式识别及其软件设计

橡胶炭黑分散性统计模式识别及其软件设计

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作者：丁跃明华南理工大学

学位级别：硕士

该文将从橡胶分散度统计模式识别的建立、实现和模型分析三个方面详细讨论了炭黑分散度仪的数学模型.在橡胶炭黑分散度统计模式识别模型的建立部分,尝试应用分形的思想方法建立了分形形状统计指标,进行了严格的统计上的有效性检验,运用... 详细信息

该文将从橡胶分散度统计模式识别的建立、实现和模型分析三个方面详细讨论了炭黑分散度仪的数学模型.在橡胶炭黑分散度统计模式识别模型的建立部分,尝试应用分形的思想方法建立了分形形状统计指标,进行了严格的统计上的有效性检验,运用主成份分析提取了两个主成份,建立了协方差不相等情况下多个总体的费歇判别模型和贝叶斯判别模型.在橡胶炭黑分散度统计模式识别模型的实现部分,针对DA1.0型炭黑分散度仪使用中发现的问题,实现对有条纹的胶料图片进行判级,设计并实现了新的按行扫描的算法采取图象区域特征,实现更为快速的检测.

关键词：炭黑分散度统计模式识别判别分析图象处理

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基于统计模式识别的结构损伤诊断方法研究

基于统计模式识别的结构损伤诊断方法研究

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作者：薛白华北水利水电大学

学位级别：硕士

本文提出了一种基于统计模式识别的结构损伤诊断方法，该方法是通过将无损状态和损伤状态下结构的振动响应数据分别建立统计模式，选取对结构损伤敏感的特征参数作为模式差异指标，明显的区分两种统计模式之间的差异，达到剔除环境噪声... 详细信息

本文提出了一种基于统计模式识别的结构损伤诊断方法，该方法是通过将无损状态和损伤状态下结构的振动响应数据分别建立统计模式，选取对结构损伤敏感的特征参数作为模式差异指标，明显的区分两种统计模式之间的差异，达到剔除环境噪声影响，有效识别结构损伤的目的。本文对该方法的关键问题：ARMA模型定阶、模型参数估计、统计模式特征参数缩减、及模式差异指标的比选等，进行了深入的研究，并分别用有限元模型模拟实验和有机玻璃模型实验进行了验证。两个实验的结果均表明，基于统计模式的结构损伤检验方法可以有效的检验出结构的损伤状态且对于识别结构的损伤程度具有一定的敏感性。本文所做的工作和结论包括：　　1、对时间序列模型的物理意义和几何意义进行了相关综述，比较了几种时间序列模型的优劣，并考虑其用于统计模式的可能性，最终选择用ARMA模型建模，取AR部分模型参数作为统计模式识别的特征参数。　　2、通过AIC准则对ARMA模型定阶，确定模型阶数并建立ARMA模型，用基于最小二乘估计的方法编程估算模型AR部分参数，实现模式识别特征参数的提取。　　3、用主成分分析法对模型参数进行降维处理，选用新的维数较少的综合指标代替原来的多维模型参数，实现对模式识别特征参数的缩减。　　4、介绍了几种模式差异指标，通过比较选取了两种对结构损伤比较敏感的综合指标，分别是均值点和DSPR距离指标，实现了模式差异指标的选取。　　5、分别通过有限元模型模拟实验和有机玻璃简支梁实验对两种统计模式识别方法进行了验证，实验结果表明，两种方法均能突出不同模式之间的差异，有效识别结构存在的损伤，实现模式分类。

关键词：时间序列统计模式识别 ARMA模型主成分分析结构损伤诊断

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基于统计模式识别的早期火灾检测算法研究

基于统计模式识别的早期火灾检测算法研究

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作者：徐鹏沈阳理工大学

学位级别：硕士

随着社会经济的迅速发展,高层建筑火灾、大规模林火等火灾安全问题日益突出并受到越来越多的重视。由于以上火灾具有传播速度快、灭火和营救都比较困难等特点,所以新型火灾检测技术和预警方法的研究倍受人们的关注。本文通过对数字图像... 详细信息

随着社会经济的迅速发展,高层建筑火灾、大规模林火等火灾安全问题日益突出并受到越来越多的重视。由于以上火灾具有传播速度快、灭火和营救都比较困难等特点,所以新型火灾检测技术和预警方法的研究倍受人们的关注。本文通过对数字图像处理和统计模式识别技术的研究和讨论,设计并实现了一种基于统计模式识别的早期火灾检测算法。论文讨论了火灾产生的机理及其各个发展阶段的特点,同时对传统的火灾检测技术存在的缺陷与新型火灾检测技术进行了对比,之后又介绍了图像型火灾检测技术的原理与分类。在此基础上,本文重点研究了火灾烟在火灾检测算法上的应用,首先详细地研究了火灾烟图像的增强处理、噪声滤除、阈值分割等图像处理方法、统计模式识别方法在火灾烟图像处理中的应用,然后从分析火灾烟序列图像特征出发,通过运动检测、动态数据累积、图像分割、统计模式识别等过程实现了对火灾烟序列图像由粗到精进行检测,最后讨论了从火灾烟目标区域相似度和目标区域面积变化趋势等方面出发进行图像含烟区域判决的方法。在论文的最后,给出了本文实验系统的仿真环境以及软件程序流程,并使用火灾烟图像序列进行了实验。实验结果表明,本文基于统计模式识别的早期火灾检测算法,在室内或不是很复杂的室外环境背景下,可以得到较好的效果,处理速度快,并具有良好的抗干扰能力。

关键词：火灾检测图像序列图像处理统计模式识别

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统计模式识别在连铸坯质量判定中的应用

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安阳师范学院学报 2001年第5期 7-9页

作者：岳峰张静波陈宏伟安阳钢铁公司第二炼钢厂河南安阳455000

以统计模式识别的方法对小方坯的内部裂纹进行判定 ,通过最优判别平面法的分析找到小方坯内部裂纹的判定函数 ,并用K最近邻分类法验证判定结果是可靠的 ,因此认为可以用统计模式识别的方法对连铸坯的质量进行分析。

关键词：统计模式识别小方坯内部裂纹

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