基于图象子块分布特性的路面破损图象特征提取

由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类[1]成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家也普及得不够理想。本文在前文提出的破损密度因子的基础上,进一步设计了出方向密度因子,得到一种基于图象子块分布特性的路面破损识别算法。通过仿真,验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性。为了进一步验证我们提出的识别算法,论文选择了另外一种路面破损分类算法,即PROXIMITY算法进行神经网络仿真对比。神经网络的训练样本是两组,测试样本也是两组,进行了四次仿真对比。四次仿真结果都显示方向密度因子算法优于PROXIMITY算法。     

一种基于模式识别的光纤通信系统故障诊断方法

为了改善光纤通信系统故障诊断效果,设计了一种基于模式识别的光纤通信系统故障诊断模型。首先提取光纤通信系统故障诊断的特征向量,然后采用模式识别技术中的最小二乘支持向量机构建光纤通信系统故障诊断分类器,最后采用具体光纤通信系统故障诊断实例对模型性能进行测试。结果表明,设计模型的光纤通信系统故障诊断率超过90%,诊断效率较传统系统改善明显,且故障误诊率明显低于对比模型。     

汉语名词的隐喻知识表示及获取研究

隐喻知识的表示和获取是进行隐喻计算的基础。该文把隐喻知识看作是本体和喻体的特征和属性之间的关联。主要通过惯用语导入和句法模式识别两种机制,来获取名词的隐喻知识。惯用语的隐喻比较固定和单一,从专门的词典释义中就能获取准确的隐喻特征和属性。而一般名词的隐喻知识比较复杂,该文主要依托语料库和搜索引擎,通过关键词和句法匹配来获取同一名词不同的隐喻特征及对应属性。该项工作的结果,对隐喻句隐喻意义的获取和名词语义属性特征的描述体系构建具有一定的价值。     

灵敏度正则化极限学习机及其在数字识别中的应用

针对正则化极限学习机（RELM）中隐节点数影响分类准确性问题,提出一种灵敏度正则化极限学习机（SRELM）算法.首先根据隐含层激活函数的输出及其相对应的输出层权重系数,推导实际值与隐节点输出值残差相对于隐节点的灵敏度计算公式,然后根据不同隐节点的灵敏度进行排序,利用优化样本的分类准确率删减次要隐节点,从而有效提高SRELM的分类准确率.MNIST手写体数字库实验结果表明,相比于传统的SVM和RELM, SRELM方法的耗时与RELM相差不大,均明显低于SVM, SRELM对手写数字的识别准确率最高.     

基于MATLAB模式识别实现环境污染等级预测的研究

文章基于MATLAB神经网络的背景,采用模式识别预测方法进行环境空气质量等级预测.以某区域空气污染源的排放数据为样本,建立环境污染事件基于神经网络模式识别预测模型来预测该区域环境空气等级,并与实际监控数据对比研究,验证此方法的有效性.     

计算机视觉技术的车型识别应用研究

针对目前立体停车库主要采用传统的传感器入库检测系统来识别车辆信息,存在施工周期长、器件损坏率较高,维护成本较高的问题,提出了一种应用计算机视觉技术的车型识别解决方案.应用卷积神经网络框架Caffe,基于Caf-feNet模型,通过fine-tuning模型优化以及参数优化,最终得到了一个性能较优异的识别模型.实验结果表明,该模型可克服输入图片背景复杂多变,目标被遮挡的情况,对轿车车型识别这一问题鲁棒性好,具有一定的可行性及应用价值.     

基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别

为解决传统人脸识别算法特征提取困难的问题,提出了基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别方法,利用卷积神经网络提取人脸特征,通过主成分分析法对特征降维,最后利用贝叶斯分类器进行判别分类,在ORL（olivetti research laboratory）人脸库上进行实验,获得了99.00%的识别准确率。实验结果表明,卷积神经网络提取的人脸图像特征具有很强的辨识度,与PCA（principal component analysis）和贝叶斯分类器结合之后可有效提高人脸识别的准确率。     

基于BP神经网络的变速箱故障诊断方法研究

针对变速箱的工作时间不能真实反映实际健康状况的问题,通过提取变速箱的振动信号作为状态参数,建立了基于BP神经网络的变速箱故障诊断模型;该模型首先提取振动信号中对故障反映灵敏的成分作为特征值,获得BP神经网络的训练数据,并通过对比确定最优的隐含层节点数,确定BP神经网络的结构参数;模型训练结束后,以验证数据为例进行故障诊断研究,并对诊断结果进行评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。     

桂林市西城区岩溶塌陷遥感影像特征、模式识别与预测

在桂林市西城区岩溶塌灾害勘查中,根据潜蚀型岩溶塌陷遥感波谱异常模型,以数字图像复合彩色增强处理为手段,通过从已知的未知的图像分析和波谱异常识别,直接从ＴＭ影像中提取隐伏岩溶土体洞隙的遥感透视信息;在此基础上,经综合地质解译,共圈定出塌陷易发区１５．５９ｋｍ＾２,提出重点详查／治理小区８个。     

人脸图象的校准与特征抽取

脸自动识别是计算机模式识别领域的一个活跃课题,文中提出了一个基于眼睛位置估计的人脸校准方法,并提出了个基于ＫＬ变换与具有统计不相关性的最佳鉴别变换抽取人脸有效鉴别特征的方法,对由９６个,每个１０幅图象所组成的人脸图象数据库所作的实验结果表明,文中所提出的人脸校准方法能从具有一定复杂背景的人脸图象中比较成功地实现人脸自动校准,成功率与可靠性分别可达到９１．５％和９９．５％,文中所提出的人脸特征抽取