基于5G信号覆盖的铁路无线通信异常断点自动识别方法

为了提高铁路无线通信质量,需要进行铁路无线通信异常断点检测和自动识别,提出一种基于5G信号覆盖的铁路无线通信异常断点自动识别方法。构建铁路无线通信传输信道模型,采用集平均方法进行铁路无线通信的信道均衡设计,结合5G信号覆盖方法进行铁路无线通信的异常断点诊断控制,根据5G信号覆盖的铁路无线通信传输信号的包络幅值响应进行自适应检波处理,对5G信号覆盖下的铁路信号采用最小二乘准则建立断点自动识别模型,结合信号滤波和包络检波方法实现铁路无线通信异常断点自动识别。仿真结果表明,采用该方法进行铁路无线通信异常断点识别的自适应性能较好,信道均衡性较好,信号输出控制能力较强。     

基于BP神经网络的多类运动想象脑电信号识别系统研究

脑电信号识别指令多设定为单目标,导致系统误识率高,为此研究基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的多类运动想象脑电信号识别系统。通过电极帽与脑电采集板的构建与搭接,完成系统硬件的设计;进行BP神经网络多目标识别指令集群的接入,同时利用分段BP神经网络功能识别模块增强系统的识别控制能力,完成系统软件的设计。最终的测试结果表明:对上述系统进行3个阶段,5组测试之后,系统在第3阶段的脑电波误识率明显控制在2%以下,系统的误识别率较低,具有较高的识别应用价值。     

多字体字符识别的协同模型

提出了一种新的用于多字体字符识别的神经网络模型－协同模型,同时提出了一种新的迭代的协同学习算法,该算法将误识率最高的模式的误识样本作为反馈量来修正原型模式。对大量实际采集所得的多字体字符样本的测试表明,该模型能对训练取得１００％的识别率,对多字体字符测试亲本的识别也能取得很高的识别率（９８．２％）,而且识别速度很快,适用于实时的ＯＣＲ应用。另外,对加噪字符的识别试验表明该模型具有很好的鲁棒性。     

基于改进卷积神经网络的汉语连续语音识别方法

根据当前的识别需求及标准,提取语音识别基元,采用多目标的方式,提高识别的效率,布设交叉多目标识别矩阵,同时改进卷积神经网络连续语音识别模型,采用动态识别规整完成语音识别处理。测试结果表明,与传统面向健壮自动汉语连续语音识别测试组和传统基于改进多带谱减汉语连续语音识别测试组相比,所设计的改进卷积神经网络汉语连续语音识别测试组语音误识率被较好地控制在20%以下,说明在改进卷积神经网络的辅助下,语音识别效果明显改善,针对性更强,具有实际的应用价值。     

技术综合集成在模式识别中的应用

本文介绍了采用综合技术集成的方法，解决印刷汉字识别系统误识率太高的重大难题，并通过集成系统的实践，证实了其技术集成优势，由于识别方法的互补效应，不仅提高了识别的正确率，而且使误识率得到大幅度的降低，采用该集成办法研制的系统，经过１００万字的实际文章的测试，系统的识别率超过９８％，误识率小于０．２％，尤其是汉字的误识率小于０．１％。     

基于多视图模型的无线压力变送器测试系统

无线压力变送器是一种基于无线通信协议的智能仪表设备，可实现压力信号无线远传，方便用户监控调试。从用户定制到产业升级，通信方式的创新促成了产品测试方式的迭代，在多模无线通信充分覆盖的智慧车间生产环境下，引入多协议融合、多终端监控、多用户协同的新型测试方案势在必行。首先提出了一种测试系统的构建模式——多视图模型，然后设计了监控、调试和测试软件，进行了系统集成，最后在实际生产中验证了系统的效率优势。     

基于森林算法的电力计量终端通信故障识别

针对当前电力计量终端通信故障识别存在识别正确率、召回率较低的问题,引入森林算法,尝试开展对其故障识别方法的设计研究。通过对电力计量终端通信数据预处理、基于森林算法的故障的识别随机森林模型构建、电力计量终终端通信故障识别与排查,提出一种全新的故障识别方法。通过实验的方式将新的故障识别方法和基于样本均衡与特征交互的识别方法应用到相同环境,验证表明新的识别方法具有更优的正确率和召回率,进而促进识别精度提升。     

基于5G无线通信技术的城市轨道交通信息传输系统设计

目前提出的城市轨道交通信息传输系统运行稳定性较差,导致丢包率过高;基于5G无线通信技术设计一种新的城市轨道交通信息传输系统,利用列车自动监控系统、区域控制系统、车载控制系统、联锁控制系统、数据库存储系统和数据通信子系统等构建系统框架;设计硬件的监控子系统、控制器、5G无线数据通信子系统,保障城市轨道交通的信息传输及即时通信;选用Socket将应用程序分为客户端和服务器,在服务器收到客户端连接请求后,向客户端返回响应消息,实现软件通信功能,同时设计了通信信号损耗分析程序;为验证系统效果设定对比实验,结果表明,基于5G无线通信技术的城市轨道交通信息传输系统能够有效保证传输过程稳定性,降低通信过程丢包率,具有较好的传输安全性。     

一种改进的模版匹配识别算法

通过对现有常用的几种模板匹配算法的分析与研究,提出了一种全区域特征加权模板匹配识别算法,它是对特征加权的模板匹配算法的一种改进。经过理论分析与实际测试,这种改进的识别算法进一步降低了字符的误识率。     

基于改进SVM的电子通信干扰检测方法

传统方法干扰信号检测精度效果较差,无法适应当前电子通信环境,设计基于改进SVM的电子通信干扰检测方法.识别电子通信干扰信号,提高干扰信号的识别精准度;改进SVM下构建通信干扰网络检测模型,增强网络信号强度相关性;重构网络模型通信信号参数,保证检测效果;进而达成实现电子通信抗干扰检测.采用仿真实验的方式,验证新检测方法的...     

基于人工智能技术的乐曲节拍识别系统设计

为了高精度识别乐曲节拍,设计基于人工智能技术的乐曲节拍识别系统。首先采集乐曲节拍音频信号,对信号实施放大处理,然后采用复倒谱与子串匹配提取音频信号指纹特征,与乐曲数据库指纹进行匹配,根据匹配结果进行乐曲节拍识别,最后测试所设计系统应用性能。测试结果显示：所设计系统可以高精度识别多种乐曲节拍中有效音频信号,漏识率低,具有较高的实际应用价值。     

5G无线通信系统的关键技术分析

在5G时代,技术人员采用多元化通信技术构建了5G无线通信系统,有效提高了网络通信效率与传输质量,实现了通信服务创新升级,推动了我国通信产业高质量发展。但受限于5G无线通信发展周期较短和部分人对5G无线通信系统及其关键技术缺乏深度认知,限制了该系统的广泛应用。因此,文章论述了5G无线通信系统的内涵,分析了5G无线通信系统的演化过程,最后探究了5G无线通信系统的关键技术。     

多特征关联与多子集匹配的掌纹识别模型

为了提高掌纹图像的识别正确率,提出一种基于关联特征与多子集匹配的掌纹图像模型(MF-MMM)。首先对掌纹图像进行预处理,并将掌纹图像划分为多个子图像,然后提取各个子像的掌纹特征,并根据地统计学变程提取关联特征,得到掌纹图像的特征子集,最后采用多子集匹配方法实现掌纹图像的识别,并采用Polyu掌纹图像库进行仿真实验。结果表明,相对于其他掌纹识别模型,MF-MMM提高了掌纹图像的识别正确率,降低了掌纹的误识率和拒识率,具有更好的应用价值。     

3G网络优化技术在矿用无线通信系统中的应用

为了充分利用现有无线网络资源,提高设备的利用率,保证通信质量,以某大型矿井无线通信系统为例,阐述了3G网络优化技术在矿用无线通信系统中的应用。从覆盖盲区和导频污染2个方面入手进行网络优化,优化后该矿区网络信号覆盖率得到了大幅提高,基本消除了导频污染区域。     

一种传感器网络移动栅栏部署算法

栅栏覆盖是传感器网络研究中的热点问题,现有有关栅栏覆盖研究大多针对静态兴趣区域的栅栏覆盖,而对于实际应用中如海洋污染、森林火灾、部队行军等的栅栏覆盖应用不适用;该文主要针对动态对象研究移动传感器网络的有效栅栏覆盖;抽象了问题模型并提出了栅栏覆盖评价指标,然后结合凸优化理论提出了一种分布式的移动栅栏覆盖算法;通过3个不同场景分别测试了算法在400*600m的区域中随机部署有50个移动传感器节点对于不同动态对象构建一条封闭栅栏带所花费的时间以及栅栏带动态形成时的移动距离;测试结果算法能够快速有效实现动态区域的栅栏覆盖。     

油气管道线路图像智能识别技术应用研究

长输油气管道距离长,所经区域人文、自然环境多样,沿线存在大量施工、农耕等第三方活动,甚至打孔盗油等蓄意破坏行为,极易对管道造成破坏,一旦引起管道泄漏将带来极大的安全风险。为了提高管道的安全防护水平,部分管道线路重点区域安装了摄像头识别管道周边的人员和机械施工等。受摄像头功能单一、识别功能弱等影响,应用中仅能发现物体的移动,并且会带来大量误报警。因此,采用深度学习技术建立车辆、人员的识别模型对摄像头报警图片进行二次识别。经实际管道测试,二次识别模型对工程车、农用车、普通车辆和人员具有较高的识别准确率,可有效降低误报警次数,提高了管道的安全防护水平。     

基于机器学习的5G无线传播模型的构建

针对5 G无线传播模型的构建,使用Pearson系数量化特征与目标值之间的相关性,以此构造出新的特征.将这些特征送入到BP神经网络、决策树、随机森林中来建立无线传播模型,并且能够预测新环境下无线信号覆盖的强度.该模型为建立精准的无线网络提供技术支持,使网络建设成本降低,并提高建设效率.     

基于漏泄电缆的井下CDMA无线覆盖技术

针对采用天线作为CDMA无线通信系统覆盖设备时存在信号绕射及穿透能力较差,在弯曲度及高低起伏大的巷道无法保证无线信号的覆盖距离及信号质量,无法随意增大矿用CDMA基站发射功率来满足无线覆盖要求的问题,提出了一种利用漏泄电缆进行井下CDMA无线信号覆盖的解决方案。该方案中,井下CDMA基站输出的射频信号通过二功分器连接到漏泄电缆,可实现巷道的无线信号覆盖。实际应用表明,采用该方案信号覆盖稳定,通信效果良好。     

基于手写体汉字的成绩单自动识别系统

本文针对基于手写体汉字的成绩单自动识别系统的实际需要,基于目前脱机手写体汉字识别技术的一些研究成果,提出一种新的基于聚类方法和多个分类器的线性集成的综合方法,并且采用分级判决策略,进上步降低误识率,实验结果表明,本系统具有较高的识别率和较低的误识率,并且具有较好的扩展性,具有实用的可行性。     

基于多特征向量的语音情感识别

同一组特征向量对不同的情感,其识别能力不同.以HMM作为语音情感分类器模型,对不同情感状态选择不同的特征向量进行识别.系统分两个阶段完成:首先基于漏识率和误识率最小的决策原则,采用优先选择(PFS)算法分别为每种情感状态选择最优的特征向量,然后用这些特征向量分别建立对应情感状态的HMM模型.利用北航情感语音库(BHUDES)对算法进行验证,将所有实验样本分为训练样本集、特征选择样本集和测试样本集3组,采用交叉实验的方法对本算法进行验证,结果表明,与单特征向量HMM相比,多特征向量HMM可达到更高的识别精度.