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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）

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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)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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- 2 篇 教育学
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机构

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4 篇 深圳市怡化金融智...
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3 篇 山东中医药大学
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作者

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针对嵌入式系统的OCR算法设计

针对嵌入式系统的OCR算法设计

引用

作者：蔡韦上海交通大学

学位级别：硕士

本文首先研究了传统的光学字符识别（OCR）算法，对其处理过程进行了分析。并在此基础上对该算法的时间复杂度，空间复杂度以及正确率等重要特性进行了讨论。指出了该算法的正确率高等优点和运算复杂，对中央处理器（CPU）、内存等系统... 详细信息

本文首先研究了传统的光学字符识别（OCR）算法，对其处理过程进行了分析。并在此基础上对该算法的时间复杂度，空间复杂度以及正确率等重要特性进行了讨论。指出了该算法的正确率高等优点和运算复杂，对中央处理器（CPU）、内存等系统资源要求高的不足之处，为进一步的研究工作做好了准备。在研究的基础上，本文摆脱了原有的基于汉字结构特性的算法禁锢，提出了一种基于统计原理的新算法。该算法避免了对图形进行大量的处理工作，采用统计的方法来获取必要的信息。这样加快了程序运行速度，又保持了相当的正确率。为OCR软件向使用嵌入式系统的手持设备端进行移植做好了充分准备。并以VC平台为基础，使用编程语言对该算法进行了初步实现并在此基础上进行了大量的测试工作。文章分成Code部分和Decode部分，分两步对算法的思想进行了分析并对算法的流程进行了介绍，还着重进行了复杂度上的分析。测试结果表明，新的算法的正确性已经基本达到通常OCR软件的标准，在嵌入式系统最为敏感的时间复杂度问题上，也比原有算法有很大的改进。\n从实用的角度出发，本文讨论了向手持设备端的移植问题。并着重讨论了在使用不同的编程语言的情况下，如何避免产生一些常见的问题。并提出了在移植过程中进行优化的思想，以改善该OCR算法的查找性能。

关键词： OCR 统计模式识别时间复杂度移植

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规则空间模型在分数图形题测验中错误诊断的应用研究

规则空间模型在分数图形题测验中错误诊断的应用研究

引用

作者：田霖北京师范大学

学位级别：硕士

现代教育考试的目的不是对考生进行终结性评价，而是对考生的知识结构进行诊断，诊断目的则是促进学生对不完备知识的补救，所以教育考试的最终目的是促进考生学习而并非按总分对考生进行排序。现代教育强调考试评价的反馈、矫正功能，... 详细信息

现代教育考试的目的不是对考生进行终结性评价，而是对考生的知识结构进行诊断，诊断目的则是促进学生对不完备知识的补救，所以教育考试的最终目的是促进考生学习而并非按总分对考生进行排序。现代教育强调考试评价的反馈、矫正功能，诊断性测验与诊断性反馈报告的发展，正是教育考试对现代教育对其期望的回应。\n 在新一代测量理论体系下，研究者提出了大量的认知诊断模型。日裔美籍学者Tatsuoka提出的规则空间模型（Rule Space Model，简称RSM）是其中应用最为广泛的认知诊断模型。规则空间模型是一种将认知心理学和心理计量学相结合的认知诊断模型，其运用统计模式识别技术，根据考生在各个测验项目上的实际作答反应，计算其对各个知识属性的掌握概率，运用贝叶斯判别程序，判别出考生的属性掌握模式，即识别出考生的知识结构模式，同时对考生知识结构的认知缺陷作出诊断。\n 本论文将规则空间模型应用于分数学习错误诊断研究，首先确定小学五年级学生解决分数图形题（在其正式学习约分、通分之前）所必须掌握的6个属性（知识点的运用），并确定了32种合理的属性组合方式，即32种典型属性掌握模式，代表考生的32种典型知识结构。并基于此编制诊断性测验，正式施测后应用规则空间模型对考生的实际作答情况进行统计分析，判别考生的属性掌握模式（即知识结构），同时识别出考生知识结构的缺陷以及错误模式。\n 本研究发现：规则空间模型可以对分数知识属性掌握模式进行有效判别，并成功将386名被试判归为26种知识结构；规则空间模型可以提供比传统评价方式更精确的诊断技术，从属性掌握概率的角度来评价考生的分数知识属性掌握程度，评价结果更加逼近考生的真实状态；规则空间模型对考生分数知识结构缺陷的诊断结果与传统评价结果存在差异；规则空间模型可以根据对考生知识结构缺陷的诊断结果，为教师制定补救性的分数教学策略提供建议。

关键词：教育考试认知诊断模型知识结构统计模式识别教学策略

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农作物病害图像处理系统

农作物病害图像处理系统

引用

作者：陈刚沈阳理工大学

学位级别：硕士

为保证有效合理地施用农药防治农作物病害,农业生产者必须准确的获取作物的生长信息,这样,农业生产者可根据获得的病害信息快速、准确的诊断受害作物的病因以及受害程度,因病治宜。首先构建了由数码相机和自制的手持式载物台组成的野外... 详细信息

为保证有效合理地施用农药防治农作物病害,农业生产者必须准确的获取作物的生长信息,这样,农业生产者可根据获得的病害信息快速、准确的诊断受害作物的病因以及受害程度,因病治宜。首先构建了由数码相机和自制的手持式载物台组成的野外图像采集装置。其次,利用作物叶部病斑信息,将改进的矢量中值滤波方法应用于作物病害图像的预处理中,并将其实验结果与理想滤波器效果进行对比,结果表明,该方法运算速度快,图像显示效果令人满意。针对农作物病害图像模糊和不确定的特点,采用RGB颜色空间,运用统计模式识别的Fisher线性判决法,成功的分割出黄瓜霜霉病的病斑,在此基础上,利用数学形态学中的开闭运算,实现了对分割后的病害图像去除孤立的小点、毛刺及填补了小空洞,获得了理想的图像处理效果。对40幅图像进行分割,有效率达到97.8%。最后,针对黄瓜霜霉病,提取了几个形状特征值,作为病害诊断模型的输入值。然后选择样本对人工神经网络进行测试。采用3层完全结合方式的Bp神经网络来建立黄瓜霜霉病的诊断模型,病害的5个特征值作为网络的输入,隐含层设计神经元个数为30,输出层的神经元个数为4,经过训练,网络满足训练目标。本文从算法理论研究入手,以计算机图像处理为技术手段,以VC++语言为编程语言,综合运用计算机图像处理技术、人工神经网络和统计模式识别方法,对作物病害图像的处理和诊断技术进行了研究。

关键词：图像处理黄瓜霜霉病矢量中值滤波统计模式识别 Bp神经网络

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手写汉字识别的特征提取与分类算法的研究

手写汉字识别的特征提取与分类算法的研究

引用

作者：周宇波长春工业大学

学位级别：硕士

手写汉字识别是模式识别领域中复杂而具有挑战性的一项重要课题。对人工智能，模式识别，计算机理论，心理学，语言学等领域有着重大的影响。虽然目前手写汉字识别的产品很多，但是多数是基于PC机的联机手写汉字识别或基于OCR技术的脱... 详细信息

手写汉字识别是模式识别领域中复杂而具有挑战性的一项重要课题。对人工智能，模式识别，计算机理论，心理学，语言学等领域有着重大的影响。虽然目前手写汉字识别的产品很多，但是多数是基于PC机的联机手写汉字识别或基于OCR技术的脱机字符识别。随着PDA，掌上电脑及手写手机的兴起和普及，对于基于嵌入式系统的手写技术的要求也就日益突出。本课题是在S3C2410A硬件平台上构建了一个嵌入式联机手写体汉字输入、识别、显示系统。本系统以触摸屏作为基本的信息输入设备，完成图像的采集、信息的输入等，用三星公司的制造的一款型号为LQ3600-PE1的3.5寸TFT液晶屏作为输出。采集数据及数据预处理方法是：当触摸屏幕时，在规定时间内尽量采集数据，而不规定采集的次数，并且将所采集的数据都存到320*240的数组中，最后将采集的数据进行滤波，膨胀，腐蚀和细化等处理。这种做法的优点在于：尽量避免了由于抖动，书写的速度快而造成的数据丢失。汉字特征直接反映着汉字形体整体或局部分布状况，良好的特征应该使同一种汉字的不同书写样本之间的差异性尽可能小，而在不同汉字之间的差异性尽可能大，根据手写体汉字的特点，对特征提取进行了分析研究，提出了，粗外围的特征、背景特征、弹性网格全局方向特征和层次轮廓特征，实验表明所提取的几种特征是有效的。最小距离分类器在特征空间中，用一个基准模板作为某一模式类的代表，把待识别样本的特征向量与此基准模板之间的距离作为实现分类判决的依据。在统计模式识别方法中，往往把各类特征向量的统计平均值作为该类模式的基准模板，各待识别别样本的特征向量与此基准模板进行比较。用于比较的距离度量，根据问题的不同，可以有多种选择。本文提出了多级分类的并-串集成策略作为判别的方法。本系统以粗外围特征和背景特征作为粗分类的特征，分别用街区距离和欧式距离作为此特征判别的方法作为第一级粗分类特征。提取全局方向网格特征作为第二级粗分类特征。细分类特征采用层次轮廓特征，用局部最优匹配作为此特征判别，实现细分类功能。

关键词：手写汉字识别统计模式识别特征提取分类算法

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基于多频和极点特征的高频超视距雷达目标识别

基于多频和极点特征的高频超视距雷达目标识别

引用

作者：陆洪中国海洋大学

学位级别：硕士

本文主要研究基于多频和极点特征的高频超视距雷达目标识别方法。工作在高频(HF)段(3～30MHz)的雷达能够探测到视距以外直至数千海里远区域内的飞机、舰船等目标。多频散射数据和极点是表征雷达目标的有效特征,利用多频数据和极点进行... 详细信息

本文主要研究基于多频和极点特征的高频超视距雷达目标识别方法。工作在高频(HF)段(3～30MHz)的雷达能够探测到视距以外直至数千海里远区域内的飞机、舰船等目标。多频散射数据和极点是表征雷达目标的有效特征,利用多频数据和极点进行目标识别是比较有效的途径。本文的主要工作与贡献如下: 线性分类方法不依赖于估计的条件概率密度函数。本文研究了应用线性分类方法对简单目标和复杂飞机目标的分类识别,所使用的特征信号是目标的多频特征。对于复杂的线性不可分问题,应用线性分类器就不能解决。最近邻准则是一种次最优准则,当样本数目很大时,最近邻准则的错误率不会超过贝叶斯错误概率的2倍。本文利用目标的多频特征,应用最近邻分类方法对几类简单目标和飞机目标进行了分类判决。结果证明:线性不可分的情况应用最近邻分类器可以得到很好的结果。人工神经网络具有自组织、自学习等能力,能不断适应外界环境并处理各种复杂的、随机的信息。它可以通过对样本的学习建立起记忆,并把未知模式判为其最为接近的记忆。本文应用多层前馈神经网络和自组织特征映射神经网络分别对简单目标和复杂飞机目标进行了分类识别。从含有噪声的瞬态冲激响应数据中估计目标极点数目的问题长期以来一直没有得到很好的解决。本文应用一种非常有效的准则函数方法——最小描述长度(MDL)方法来对目标极点数目进行估计,很好地解决了这个难题。 Prony方法用于提取目标的极点有其不可克服的缺点,即对噪声极为敏感。状态空间方法物理意义明确、易于理解、处理方式更灵活,而且抗噪能力强。本文分别应用Prony方法和状态空间方法提取目标的极点,结果显示状态空间方法比Prony方法更有效。提取的极点可以用于对雷达目标进行识别。

关键词：高频雷达目标识别多频特征极点统计模式识别人工神经网络

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基于模式识别的图像隐写分析

基于模式识别的图像隐写分析

引用

作者：高建炯同济大学

学位级别：硕士

隐写和隐写分析是互联网时代信息安全领域的重要课题,已逐渐受到各国政府、军方、情报部门和各种研究机构的重视。隐写分析的首要任务是对多媒体信号进行统计分析,判断其中是否含有隐蔽信息。本文分析了目前流行的数据隐藏和/或数字隐... 详细信息

隐写和隐写分析是互联网时代信息安全领域的重要课题,已逐渐受到各国政府、军方、情报部门和各种研究机构的重视。隐写分析的首要任务是对多媒体信号进行统计分析,判断其中是否含有隐蔽信息。本文分析了目前流行的数据隐藏和/或数字隐写方法,指出其对载体图象统计特征带来的变化,提出了以图象本身及其预测误差图象的小波系数直方图频域多阶统计矩作为特征,使用统计模式识别的方法进行图象通用隐写分析,并从理论和实验上论证了直方图频域矩的有效性。对BMP图象数据隐藏方法和JPEG图象数字隐写方法的实验结果表明,本文方法明显优于先前的图象通用隐写分析方法。本文工作为图象通用隐写分析指明了一个方向。本文主要工作和贡献如下: 1) 对各种数据隐藏和/或隐写方法进行分析,指出其对于载体图象统计特征的影响,从而指导隐写分析的特征提取。 2) 首次提出以小波直方图频域统计矩作为特征进行隐写分析。首次定义了直方图频域矩,指出其随着数据嵌入而产生的有规律变化。 3) 提出利用小波分解技术和预测误差技术,在小波子带中和预测误差图象中提取特征,从而将图象相邻象素的相关性提取出来,取得了相关性较小的高维特征,使得隐写分析性能大大提高。 4) 从理论和实验上论证直方图频域矩用于隐写分析的有效性。指出对于隐写分析,直方图频域矩比直方图空域矩更加有效,为通用隐写分析提供一个较为可能的方向和指导。 5) 提出,对于BMP图象,直接在象素值上提取特征;对于JPEG图象,在其DCT系数中提取特征。对BMP图象数据隐藏方法和JPEG数字隐写方法的实验结果表明本文方法的有效性和优越性。

关键词：隐写分析隐写信息隐藏统计模式识别直方图频域矩直方图空域矩小波分解预测误差图象

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基于钻井模型与机器学习算法的钻参优化及井下复杂工况诊断

基于钻井模型与机器学习算法的钻参优化及井下复杂工况诊断

引用

作者：宋金波长江大学

学位级别：硕士

钻井参数优化是钻井中的一项核心关键技术。由于钻井过程中的复杂性、随机性和不确定性因素，无法建立实时准确的模型，目前，随着机器学习技术的不断发展，出现了许多智能化算法，将机器学习算法应用到钻井工程领域，可以有效解决准确... 详细信息

钻井参数优化是钻井中的一项核心关键技术。由于钻井过程中的复杂性、随机性和不确定性因素，无法建立实时准确的模型，目前，随着机器学习技术的不断发展，出现了许多智能化算法，将机器学习算法应用到钻井工程领域，可以有效解决准确性差、实时性难的问题。同时，在钻井施工作业中，井下复杂工况自始至终影响着钻井参数实时优化，严重影响着钻井的速度、质量和经济效益。因此，利用钻井中的特征信息及时发现井下复杂工况，辅助实现实时钻参优化，这对于钻井作业高效、安全钻井具有重大意义。　　本文从钻参优化和井下复杂工况诊断两个方面进行研究，在钻参优化研究中，首先分析了钻井参数与钻速间的影响关系，其次通过对机器学习算法的研究，建立了长短期神经网络（LSTM）的钻速模型，使用该模型解决了传统钻速方程准确性差、实时性难的问题，然后按照钻井参数优化的思想，结合参数约束条件和优化算法完成了钻参优化模型的构建，最后通过现场实例应用，验证了基于LSTM的钻参优化模型可应用于现场的实时钻井参数优化。在井下复杂工况诊断研究中，首先研究了井下复杂工况产生的原因和特征，其次选择合适的特征变量用于工况诊断，然后基于统计模式识别方法构建了井下复杂工况模式库，并据此建立了井下工况诊断的模型，最后通过现场实例应用，说明了基于统计模式识别方法的井下复杂工况诊断模型可用于现场工况的实时识别。

关键词：油气开采钻井技术参数优化机器学习长短期神经网络井下复杂工况统计模式识别

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人工神经网络在人类SNPs的预报和古陶瓷鉴定中的应用

人工神经网络在人类SNPs的预报和古陶瓷鉴定中的应用

引用

作者：董和泉上海大学

学位级别：硕士

人类单核苷酸多态性(SNPs)国际研究计划和中华民族核苷酸多态性项目已经进行了两年多时间，由于研究工作耗资巨大，使得这两个项目都进展缓慢。目前人类单核苷酸多态性(SNPs)研究主要都是依靠生物实验来确定，借助计算机和数学算法来预... 详细信息

人类单核苷酸多态性(SNPs)国际研究计划和中华民族核苷酸多态性项目已经进行了两年多时间，由于研究工作耗资巨大，使得这两个项目都进展缓慢。目前人类单核苷酸多态性(SNPs)研究主要都是依靠生物实验来确定，借助计算机和数学算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs)的报道还很少见，这是生物信息学领域的一个难题。\n 本工作在大量文献分析的基础上，试用统计模式识别和人工神经网络算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs)，通过构建适当的数学模型，预报人类单核苷酸多态性(SNPs)的准确率达到了73％，在生物实验中参考数学模型预报结果，可以节省大量研究资源。\n 古陶瓷断源、断代研究中主要应用多元统计分析方法，近些年来统计模式识别方法逐步被应用于古陶瓷研究中。本论文将人工神经网络算法和支持向量机算法应用于古陶瓷研究中，效果良好，得到了国内外古陶瓷研究人员的广泛关注，在古陶瓷国际研讨会上发表了多篇论文，其中有关“景德镇青花瓷的智能鉴定方法”的研究论文作为古陶瓷国际研讨会的特邀报告，将在大会上宣讲。\n 本工作中同时讨论了在古陶瓷研究中，应用统计模式识别、人工神经网络和支持向量机等算法的优点和缺点，为古陶瓷研究中更广泛地应用这些算法奠定基础，为古陶瓷研究提供新方法。

关键词：人工神经网络统计模式识别支持向量机单核苷酸多态性古陶瓷

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相控阵天线测试诊断技术研究

相控阵天线测试诊断技术研究

引用

作者：汪江秀南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着国防军事需求的日益俱增,机载相控阵雷达在军事方面的应用越来越广泛,而相控阵天线作为相控阵雷达最关键的组成部分,对它的故障诊断显得尤为重要。针对相控阵雷达天线使用环境多变、测试技术复杂、难以实现现场快速诊断的难题,进行... 详细信息

随着国防军事需求的日益俱增,机载相控阵雷达在军事方面的应用越来越广泛,而相控阵天线作为相控阵雷达最关键的组成部分,对它的故障诊断显得尤为重要。针对相控阵雷达天线使用环境多变、测试技术复杂、难以实现现场快速诊断的难题,进行了基于统计模式识别的相控阵故障诊断方法研究。本文主要工作如下:（1）研究了由线阵扫描、单探头同步接收的故障诊断方法,摆脱了外场环境对测量设备的束缚,理论上证明了该方法对故障模式的可区分性。用矩量法验证了其可行性,组成了故障模式集合,为后续算法设计提供了可靠样本。（2）采用小波模极大值算法在噪声背景下进行预处理和特征提取,给出了反映故障信息的时域特征向量F_t和小波特征向量Fw,用故障特征的散度图进行描述和验证,证明两组特征向量具有较强的分类显著性。（3）通过投影聚类算法设计分类器组合,先利用提取到的时域特征向量F_t,运用K-means算法进行粗分类;再利用提取到的小波特征向量Fw,在节点处用改进后的SVM分别完成细分类,实现了故障模式的层次分类。

关键词：相控阵雷达天线统计模式识别故障诊断特征提取层次分类

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基于机器视觉的玉米果穗品质检测方法研究

基于机器视觉的玉米果穗品质检测方法研究

引用

作者：胡艳侠长安大学

学位级别：硕士

玉米品质的高低直接影响玉米的产量、利用率与经济效益。目前采用机器视觉技术进行玉米品质的检测主要集中在玉米籽粒的检测分析上,对玉米果穗检测分析的相关研究还很少。但是籽粒不能反映果穗的大小、形状等遗传性状,因此,本文将采用... 详细信息

玉米品质的高低直接影响玉米的产量、利用率与经济效益。目前采用机器视觉技术进行玉米品质的检测主要集中在玉米籽粒的检测分析上,对玉米果穗检测分析的相关研究还很少。但是籽粒不能反映果穗的大小、形状等遗传性状,因此,本文将采用机器视觉技术进行玉米果穗品质检测方法的研究。本文通过分析玉米果穗表面的颜色特征及其光学特性,搭建了基于机器视觉的玉米果穗图像采集系统。在对玉米果穗彩色图像研究的基础上,设计出高效的图像预处理方案,包括HSV颜色模型选取与转换、中值平滑滤波、改进的最大熵(entropy)阈值分割法以及形态学处理等。针对有多个玉米果穗的图像,通过边界跟踪法提取果穗轮廓以进行果穗的标记与定位。经过分析玉米果穗的外观特征,本文提出了采用大小、形状、颜色和纹理四大特征组合的方法识别检测玉米果穗品质。为提取描述玉米果穗四大特征的特征参数,本文提出采用果穗最小外接矩形的长和长宽比分别描述大小和形状特征;同时提出使用H分量的均值和标准差描述果穗的颜色特征,并使用V分量的均值和标准差描述果穗的纹理特征。为验证大小和形状参数的准确性,对提取的特征参数与实际人工测量数据进行相关性及相对误差分析。在品质识别方面,建立了玉米果穗特征库,采用统计模式识别法分析特征库中的数据,并确定每个特征参数的识别区间。最后,通过判断特征数据是否在其识别区间内实现正常玉米果穗的识别,达到剔除异常玉米果穗的目的。结合OpenCV强大的图像处理功能和Visual Studio的MFC图形界面,本文设计开发了玉米果穗品质检测软件系统,并验证了该系统的准确性和检测速率。结果表明当果穗数量为200个时,准确率达到96.5%,平均每个果穗检测时间为0.1秒。因此,本文提出的机器视觉玉米果穗品质检测方法能够实现对玉米果穗高效、准确的无损检测与识别,具有较强的现实意义与使用价值。

关键词：机器视觉玉米果穗品质 HSV模型特征提取统计模式识别 OpenCV

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