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1.
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基于WIN32并行虚拟机在演化硬件中的应用研究
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王凤阳 刘泳 韩月平 孙雅茹《计算机工程与设计》,2005年第26卷第1期
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利用遗传算法(GA)的群体搜索模式，在演化硬件(EHW)应用中根据其本身具有的并行性，采用并行算法提高演化速度。以Messy门模型为例，介绍了利用PVM(并行虚拟机)在演化硬件问题中提高计算速度的应用，并通过与串行算法的比较，得出了在演化硬件研究中采用并行处理的优势。
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2.
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演化硬件技术及其应用发展
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李爽 王平 张求明《微计算机信息》,2006年第8期
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在硬件电路设计中引入演化计算,在可编程逻辑器件上通过对基本电路元器件进行演化而自动生成人工不可能设计出的电路结构,称为演化硬件设计。本文就演化硬件的原理和其国内外的发展现状进行说明和阐述,并对此技术的具体实现过程做了一个简单的实验。通过实验,说明演化硬件技术确实在电路自动设计方面有着极大的前景。最后介绍了演化硬件技术发展,及其应用到深空探测领域的现实意义。
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3.
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基于FPGA的数字电路进化设计与实现
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娄建安 张之武 崔新风《计算机测量与控制》,2011年第19卷第11期
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针对目前演化硬件研究中的关键问题:电路的数学表示方法、遗传算法和快速重构硬件平台,文章建立了一个用于描述数字电路的电路网络演化模型;设计了矩阵组编码算子,改进了精英保留策略;最后基于虚拟可重构技术在FPGA中建立了一个适于演化操作的硬件平台,实现了数字电路的内部进化;实验结果验证了该模型的可行性与有效性,采用的矩阵组编码算子在(8,8,8,4)演化区域内显著提高了电路演化的速度,为演化硬件的进一步发展了提供新的方法。
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4.
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化学模式识别在原产地域产品保护中的应用 被引次数：1
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俞晓平 徐路 卢秀莲 叶子弘 林欣大《中国计量学院学报》,2009年第20卷第1期
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介绍了常用的化学模式识别方法，并且对化学模式识别在原产地域产品保护中的应用进行了综述．最后展望了原产地域产品表征和化学模式识别模型优化的发展趋势．
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5.
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一种实现演化硬件的软硬件协同工作模式 被引次数：1
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王琳 张进波 李元香《计算机工程与应用》,2002年第38卷第8期
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演化硬件是一个新兴的研究领域。文章讨论了演化硬件的基本原理，提出了演化硬件实现的四个条件，并对广泛用于实现演化硬件的一种FPGA－XC6200就其特点和结构以及它在实现演化硬件中的应用进行了介绍，并基于这种FPGA芯片给出了一种演化硬件的软硬件协同工作模式。文章最后就演化硬件进一步的研究方向进行了一个总结。
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6.
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智能统计工序质量控制的体系研究
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吴少雄《计算机集成制造系统》,2006年第12卷第11期
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针对统计工序质量控制的要求，提出了智能控制体系的基本框架，论述了控制图模式的分类及其表达。对智能统计工序质量控制的控制图模式识别、控制图异常模式的参数估计和诊断分析专家系统3个主要方面进行了分析，并提出了解决方案和系统模型。在模型构造中，采用小波概率神经网络进行控制图的模式识别和控制图异常模式的参数估计。模拟仿真和实际应用结果表明：该方法结构简单、收敛速度快、识别准确率高，能够满足控制图在线检测和分析的需要。
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7.
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模式识别及其在图像处理中的应用 被引次数：12
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张新峰 沈兰荪《测控技术》,2004年第23卷第5期
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随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛.综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题,并且对近年来模式识别的新进展--支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结,最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望.
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8.
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一种适用于模式识别的新型神经网络 被引次数：8
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乐清洪 高星海 郝俊 朱名管《计算机工程》,2004年第30卷第17期
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提出了一种适用于模式识别的新型神经网络模型——局部有监督特征映射网络，描述了该网络的拓扑结构和学习算法，研究了网络的基本性能，最后将其应用到了质量控制图的模式识别中。理论研究和仿真实验表明，该网络结构简单、算法简洁，收敛速度快、识别精度高，适用于需要大样本训练、随机干扰严重的复杂模式的分类与识别。
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9.
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语音识别技术在楼宇自控系统中的应用
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郭莉莉《适用技术之窗》,2010年第1期
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随着语音识别技术的发展，孤立词、小词汇量的语音识别系统在日常生活中得到广泛应用，本文提出了一种基于DSP的孤立词实时语音识别系统，并将动态时间规整技术运用到识别算法中。根据楼宇控制系统的特点，结合BACnet网络协议，把系统设计成BACnet设备的一个嵌入式子系统，从而把语音识别应用到楼宇控制系统中。结合了系统硬件速度快、算法高效的特点，实现了对楼字更加实时、方便的控制。
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10.
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基于几何特性的目标识别
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康彦肖《无线电工程》,2008年第38卷第6期
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目标自动识别技术是模式识别与图像处理领域非常活跃的研究课题,其应用领域十分广泛。介绍了基于遥感图像的特定目标的自动识别技术,并分别以桥梁和油库为例,介绍了线状目标和面状目标的自动识别方法及其在工程中的实际应用。结果表明:该目标自动识别方法具有识别速度快和识别准确率高等优点,且整个过程完全自动,不需人工干预。
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11.
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一种以Kinect为基础的手势识别系统探讨
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陈强《电脑迷》,2017年第11期
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手势识别系统应用领域广阔,在以往的手势识别系统中,由于受技术限制,手势识别速度和稳定性受到一定的制约,kinect的出现变革了手势识别系统,完善了手势识别系统,本文主要介绍一种基于kinect的手势识别系统,该系统不仅具有较快的识别速度,识别稳定性较好,识别准确性更高.
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12.
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一种新型的神经网络及其在智能质量诊断分析中的应用 被引次数：6
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乐清洪 朱名铨 王润孝《机械科学与技术》,2005年第24卷第1期
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提出了一种适用于模式识别的新型神经网络模型———局部有监督特征映射 (RegionalSupervisedFeatureMapping, RSFM)网络,将其应用到质量控制图的模式识别中,为基于统计过程控制(SPC)的智能工序质量诊断分析系统提供了技术支持。文中研究了网络的基本性能并对其参数进行优化,提出了采用欧氏距离判别法作为混合型多特征异常模式的识别方法。实验证明,所提出的模型对控制图的基本模式和混合型多特征异常模式都能够有效识别,网络收敛速度快、识别精度高,可进行大样本训练,适用于控制图的在线实时模式识别。
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13.
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基于支持向量机的控制图在线检测和分析系统的研究
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吴少雄 黄恩洲《中国机械工程》,2006年第17卷第24期
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针对控制图在线检测和分析的要求，提出了系统基本框架。利用一对一算法的多类分类支持向量机进行控制图模式识别和异常模式下参数估计。在模型构造中，采用混合核函数，并利用遗传算法优化混合核函数支持向量机参数。仿真结果和实际应用表明：该方法结构简单、收敛速度快，识别准确率高，能够满足控制图在线检测和分析的需要。
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14.
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基于支持向量机的控制图在线检测和分析系统的研究
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吴少雄 黄恩洲《中国机械工程》,2006年第17卷第24期
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针对控制图在线检测和分析的要求，提出了系统基本框架。利用一对一算法的多类分类支持向量机进行控制图模式识别和异常模式下参数估计。在模型构造中，采用混合核函数，并利用遗传算法优化混合核函数支持向量机参数。仿真结果和实际应用表明：该方法结构简单、收敛速度快，识别准确率高，能够满足控制图在线检测和分析的需要。
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15.
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硬件化演化算法在函数优化上的运用
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张金柱 朱志敏 潘伟丰《现代电子技术》,2008年第31卷第12期
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针对用软件实现的演化算法普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等特点,这里使用基于Altera公司的CycloneⅡ型号的FPGA,及用VHDL实现一种比较先进的演化算法,并详细给出硬件实现的一体化操作和仿真步骤,从演化算法的软件实现到演化算法的硬件化;以及用此硬件化演化算法求解一些函数的优化问题。实验结果表明,用这种硬件化的演化算法可以大大提高演化算法的运算速度、同时收敛速度快、效果好,为演化算法在实时场合的运用提供了一种可能性。
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16.
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基于最小二乘支持向量机的油气水层识别方法
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李榕 钟仪华《天然气勘探与开发》,2009年第32卷第3期
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测井解释过程中的油气水层识别实质是一个模式识别问题。基于统计学习理论发展起来的新一代小样本学习算法一支持向量机，是至今模式识别问题强有力的解决方法之一。依据测井所得到的小样本、不适定性等数据信息进行网格搜索及交叉验证对目标函数寻优，找到最佳参数建立了最小二乘支持向量机分类器模型；针对现有方法在解决油气水层识别问题中的不足，提出了基于最小二乘支持向量机的油气水层识别方法，并将此方法应用于大庆油田某油藏的油气水层识别。结果表明，此方法较人工神经网络和标准支持向量机方法具有更快的运算速度和准确率，是一种值得进一步研究及推广使用。表3参7
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17.
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基于演化母板的通用演化硬件平台研究 被引次数：1
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黄飞云 原亮 刘文冰 刘文杰 党立强《微计算机信息》,2006年第22卷第20期
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作为一种新型的理论研究和实践技术,演化硬件(EHW)在机器学习、人工神经网络、自适应控制、信号处理与识别、容错系统和机器人等方面已经受到了广泛的重视。本文针对FPGA等商用可编程逻辑器件在演化硬件研究中出现的种种问题,提出一个基于演化母板的新型演化平台,并介绍了它的系统结构及工作原理。
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18.
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一种新的基于真值表分解技术的电路加速演化策略
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孟亚峰 张峻宾 蔡金燕《电光与控制》,2016年第4期
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硬件演化技术在电路演化过程中具有自组织、自适应、自修复性能,具有重要的工程应用价值,硬件演化技术能够实现的核心就是演化算法。目前中等规模及大规模电路演化的时候存在演化速度慢等缺陷,直接影响电路演化的时效性。提出了一种新颖的电路加速演化策略,即基于真值表分解的电路演化策略,从不同的角度对电路演化算法进行了改进,有别于常规的改进演化算法。通过对典型电路进行仿真分析,证明了所提出的加速演化策略的有效性,并且具有重要的应用价值。
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19.
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浅谈模式识别在图像识别中的应用
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孟宪鹏《电子测试》,2017年第23期
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模式识别技术在科学研究的各个领域的应用越来越广泛,尤其是在图像识别应用中的重要性更加凸显.本文回顾了图像处理中所运用的传统模式识别的关键技术以及特征提取和特征识别的方法,对近年来发展起来的仿生模式识别思想和传统模式识别的本质区别做了介绍.
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20.
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二维条形码在棉检中的应用
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万少安《中国纤检》,2001年第3期
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条形码技术是在计算机的实践中产生和发展起来的一种自动识别技术。由于其输入速度快、准确度高、成本低、可靠性强,因而发展十分迅速,不仅扩大了应用范围,而且使计算机技术的应用无论在深度上还是在广度上都有了新的发展。
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