面向模式的文本数据描述模型

实际应用中常有从非结构化文本中提取符合指定模式信息的需求。在分析了使用正则表达式处理这类问题的缺陷之后,提出了一种面向模式的文本数据描述模型,将模式分为终端模式、结构体模式、联合体模式和数组模式,并详细介绍了各模式在文本匹配以及数据映射中的作用,最后通过相应的示例演示了模型的结构性与便利性。     

基于方向梯度直方图属性空间的局部放电模式识别改进算法

该文提出一种基于方向梯度直方图(HOG)属性空间的局部放电模式识别改进算法,旨在提高特征对样本信息的概括能力,并克服分类器对高维特征的识别局限.首先,构造局部放电脉冲序列分布(PRPS)模式作为识别依据,利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间;然后,通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间,使其满足相互独立性;接着,根据属性重要性重新排列空间后,依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数,基于分类精度搜索最佳属性子集;最后,按照归约属性的相对重要性进行加权,最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器.大量样本测试结果证明,此算法能够达到很高的识别精度,对传统识别算法的优化效果明显,有较好的应用价值.     

基于改进Fast ICA BP算法在直肠生理信号处理中的研究

大便失禁是指肛门括约肌失去对粪便及气体排出的控制能力。随着医工学科的交叉发展,提出了使用人工肛门括约肌系统(AAS)来帮助患者治疗大便失禁,重建直肠感知功能,监测直肠压力和诊断直肠病变。本文改进了原括约肌执行机构,分析了直肠受力情况,进行了AAS系统的离体信号采集实验。针对AAS系统在直肠生理信号处理方面的缺失,提出了使用相空间重构(PSR)对一维直肠压力信号进行多维重建,并利用改进的快速独立分量分析(Fast ICA)算法对重构信号进行分离,提取分离后直肠信号的特征分量,采用BP神经网络进行模式识别。实验对比表明,改进的执行机构对直肠平均最大应力基本保持在12 kPa左右,保证了直肠受压区域的正常供血,实现直肠内容物的夹持。该算法迭代次数少,分离效率高,直肠功能平均诊断率达89.5%,可以实现直肠生理信号的初步处理。