基于短时幅度-过零率函数识别抽油井液面回波

基于液面回波短时过零率较低的显著特征和新定义的短时幅度函数,提出一种新的液面回波的综合识别方法,将含有幅度敏感因子的短时幅度函数与短时过零率函数相结合构造出了一个短时幅度-过零率函数,利用该函数运帧地对回波信号进行计算,可识别出液面回波.与传统方法相比,可显著降低误判.通过阈值方法或其他方法可确定液面回波到达时刻.通过对比分析与实际计算给出了短时幅度-过零率函数的参数及帧长的选择范围.合适的函数参数和帧长可在一定程度上提高识别能力.现场应用表明该方法是可行的,与传统的单一幅值的识别方法相比,该方法对液面回波的正确识别能力有较大提高.     

基于HMM的基因识别并行计算

本文分析了传统的串行基因分析方法的局限性,阐述了基于隐马尔科夫模型的基因识别方法和原理,最后给出了基于隐马尔科夫模型的并行算法并进行了并行效果分析,指出了并行计算在生物信息学领域的广阔前景及重要意义。     

计算机语音识别系统的架构设计

本文提出了一种以适量量化为基础的语音识别技术,并通过VC++工具来模拟了一个适用于小词汇量和独立词汇的语音识别系统。主要围绕语音识别系统的设计目的及方案论证、语音识别系统的架构设计、语音识别系统的实现过程三大方面展开讨论,对计算机语音识别系统的架构设计进行了一个系统的分析。     

基于人工智能深度学习的语音识别方法分析

随着新一代信息技术的发展,语音识别在各个领域的应用越来越广泛,我们可以在日常生活中更加普遍地接触到各类语音识别产品,如手机中的智能语音助手、车载语音导航、天猫精灵等。语音识别技术已经在很多应用领域取得重大进展,但是在语音特征提取准确性、识别稳定性、语言建模等方面仍需亟待改进,而深度学习技术的可以很好的解决这些问题。因此,本文针对人工智能深度学习在语音识别领域方面的应用进行分析,做出了简要的阐述。     

微幅度构造的识别和在注水开发条件下的应用

通过编制2 m等值线间距的构造图,并进行密集井网构造图和断层平面位置校正,在此基础上对其进行微幅度构造识别,识别出以前不能识别出的微幅度构造。确定了葡西-葡西北地区葡Ⅰ油层微幅度构造特征。在注水开发条件下,微幅度构造和沉积微相相结合,可以很好的预测剩余油的分布,微幅度构造对剩余油分布的影响相对占主导地位。     

基于短时能量和线性拟合的泄漏信号传播速度测量方法

提出基于短时能量和线性拟合的测量方法(简称短时能量法),能较准确地确定两个压电传感器输出信号的起始点,将这两个起始点对应的时间差作为信号的传播时间,再对不同传播距离下的平均传播时间进行线性拟合得到声速,从而减小了声速的测量误差。通过线性拟合度r-square来定量评价该方法的有效性,并与互相关方法和自适应方法进行了比较。     

基于Matlab的语音信号加密处理

随着数字信号处理技术的发展,人们对于语音的保密要求越来越高。本文着重研究基于倒频原理的利用Matlab软件来实现的基本的语音保密方法,并通过对比加密、解密前后语音信号频谱所发生的变化加深对于语音保密处理技术的理解。     

语音识别技术研究及实现

语音识别是语音信号处理的一个重要研究方向。文中介绍了语音识别中语音识别单元选取、特征参数提取技术、模式匹配准则及模型训练技术等关键技术,讨论了语音识别要在理论上获得突破面临的难题,以及从优化模式算法等的角度来解决这些困难的办法。最后,做了一个基于HMM的孤立词语音识别系统的实现。     

基于LabVIEW的HSI颜色空间和数学形态学车牌识别系统

利用希玛照度计测光仪、可变光源和导轨,通过相机获取含有车牌的一组实验图片。采用NI Vision Development模块,找出在HSI颜色空间中能够提取出蓝底白字车牌的最佳值,利用这些最佳值找到车牌的大致位置,再通过形态学处理和车牌的几何特征确定出车牌的精确位置。利用NI Vision Assistant所提供的光学字符识别(OCR)进行字符分割、训练和识别。实验表明:该算法可以准确、快速地定位和识别车牌。     

基于Pro/TOOLKIT异步模式特征识别方法

对Pro／Engineer（Pro／E）二次开发工具Pro／TOOLKIT（PTC公司为Pro／E软件提供的二次开发工具包）的异步模式进行了研究，充分利用参数化技术，开发了实体模型的特征识别系统。系统可以控制Pro／E的自动启动及关闭，使其在后台运行。通过模型的调用实现实体特征的快速识别提取，为模具估价系统的智能化设计做好了准备。     

异形截面纤维特征参数提取及图像识别技术研究进展

回顾了国内外纺织纤维截面特征参数提取和识别技术的研究进展。研究者们对一些纤维的截面特征参数的提取进行了研究,但测量方法是基于人工手动或半自动技术。自动识别技术商业化方面几乎不成功,包埋和切片技术的制约是关键因素之一。     

基于可拓理论的故障模式识别研究

针对变压器潜伏性故障,提出一种以物元模型和关联函数为基础的可拓故障诊断法。物元模型的建立是基于变压器的三比值法和改进特征气体法,分析故障机理,选取较优的有代表性的故障特征气体或比值,作为物元模型的特征量。然后,通过可拓关联函数计算待诊变压器故障参数与标准故障模式的关联度,从而进行故障判断。用具体实例进行了诊断验证,结果表明该方法具有故障分类识别的有效性和可行性。     

基于电容层析成像和模糊模式识别的油气两相流流型辨识新方法的研究

基于电容层析成像和模糊模式识别技术别提出了一种油气两相流流型辨识的新方法。建立了12电极电容层析成像流型自动识别系统，该系统利用Tikhonov正则化原理并结合SIRT(Simultaneous Reconstruction Techniques)算法进行图像重建。Tikhonov正则化原理用于克服图像重建过程中的不适定问题，SIRT算法用于提高最终重建图像的质量。根据流型的随机和模糊特性，提出了一种根据管截面重建图像进行流型辨识的模糊流型判别方法。研究结果表明，提出的流型辨识新方法是有效的。对于层状流、核心流、环状流、均相流等流型，流型辨识的准确率高于95％，辨识一个流型所用的时间小于0.3秒。对于塞状流，流型辨识的准确率高于90％。     

基于模拟退火算法和支持向量机的粘液形成菌识别

针对获取的工业冷却水中的粘液形成菌图像,采用形状不变矩、统计法和分形法分别从形状和纹理两个方面对其进行了特征提取,然后将模拟退火算法应用于图像识别中支持向量机分类参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了5.736倍,分类器的识别率提高了2.31%.采用模拟退火-支持向量机分类器对粘...     

低频振动注射实现等规聚丙烯自增强增韧的研究

利用自行研制的振动注射成型装置进行注射样条实验，研究低频振动场对注射样条制件的物理力学性能的影响。实验目的在于用低频振动注射工艺来实现等规聚丙烯制件自增强的同时自增韧。在低温(210℃)低频率(0．47Hz)和高温(270℃)高频率(2．33Hz)条件下，可以实现低频振动场对注射等规聚丙烯样条的强度增强的同时，塑性和冲击韧性也得到改善；中温(230℃)下，振动频率的改变有利于制件综合力学性能的改善。压力振动幅度的增加有利于样条屈服强度和冲击强度的提高，但使制件的塑性有所降低，降低的幅度不大。     

基于自组织映射神经网络的聚类分析系统研究

将自组织影射特征神经网络技术用于工业监控数据聚类分析,并给出聚类算法模型、算法实现步骤,采用VC 程序来实现,通过实验测试和实例数据分析,表明该聚类算法针对工业监控数据存在不确定性、有噪声及多模态性等特点,有较好的鲁棒性和适应性。     

Al~(3+)荧光探针的合成及识别性能研究

以2-羟基-1-萘甲醛和邻苯二胺为原料,通过席夫碱反应合成了一个Al~(3+)荧光探针。采用紫外-可见和荧光光谱法研究了探针在乙腈溶液中对金属离子的识别能力。实验结果表明,该探针在乙腈及其水溶液中可以有效、快速地检测Al~(3+)。通过荧光滴定曲线、Job's曲线和Benesi-Hildebrand曲线,得出探针分子与Al~(3+)的配合比和配合常数分别为2∶1和2.65×10~5,并测得Al~(3+)的最低检出限为1.85×10~(-8)mol/L。