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.     

变权模糊模型在黄土高边坡稳定性评价中的应用

影响黄土高边坡稳定性的因素众多且部分具有明显的不确定性。本文在现有的模糊模式识别模型评价黄土高边坡稳定性的基础上,考虑影响黄土高边坡稳定性因素所具有的客观性,提出了一种基于变权模糊理论评价黄土高边坡稳定性的方法。该方法首先通过相对隶属度理论求得待评价黄土高边坡稳定性分级标准的相对隶属度矩阵,再利用变权理论对指标因素进行赋权,最后通过变权模糊模型求得边坡稳定性评价等级特征值,达到对边坡稳定性评价的目的。将该模型应用于某黄土高边坡工程并与常权法和极限平衡法结果进行对比,结果表明使用变权模糊理论更科学,可以应用于相关工程领域。