中药威灵仙的化学模式识别研究

采用气相-质谱联用仪(GC-MS)对24个来源不同的威灵仙样品中的挥发油进行指纹图谱分析,并运用主成分分析法及K-均值聚类法对其进行化学模式识别研究。结果表明,所研究的24个威灵仙样品可分为两类,其中19个威灵仙药材样品化学成分相近,聚为一类,另外5个威灵仙药材化学成分与主体威灵仙药材成分有一定差异,被聚为另一类,这为威灵仙的质量控制提供了理论依据。本文所建立的主体威灵仙药材的指纹图谱化学模式可作为中药威灵仙的质量评价标准。     

牛膝质量评价方法研究中的化学模式识别

采用高效液相色谱法对中药牛膝进行了分析测定，将所获得的化学数据用于化学模式识别研究，用系统聚类分析对牛膝的真伪和质量优劣进行判别，再根据差别结果采用逐步判别分析进行回判。正确率达100％。     

化学模式识别在石油炼制过程中的应用

应用面向显示的模式识别方法，对石油炼制中的加氢裂化装置等生产过程进行研究，在高维模式空间中，分割优类状态点的聚集区域，建立区域化数学模型，据此指导生产操作，使生产过程获得优化控制，经济效益显著。     

神经网络模式识别技术在化学侦检领域的应用

介绍了神经网络技术的研究现状,特别是在化学领域的应用情况,以及反向传播人工神经网络(BP-ANN)的基本原理和算法.结合波谱解析和化学传感器阵列两个方面对神经网络模式识别技术在化学毒剂侦检领域的应用特点进行了分析.指明了ANN模式识别技术在应用中存在的问题,并对该方向今后的发展提出了建议.     

一维星座图在大频偏色散场合的应用研究

在无线通信系统中,信号容易受到频偏的影响。目前使用的抗频偏方法大多数不能很好的适应复杂多变的应用环境的要求。针对大频偏色散场合,通过对几种常用方法地分析比较,提出了一种基于一维星座图的抗频偏方法,通过选用不同的频移值在无线移动信道上进行仿真实验,可以有效减小频偏对信号系统的影响,对于实现大频偏色散场合的抗频偏有着积极的参考意义。     

模式识别在化学反应动力学研究中的应用

以反应Ｉ２＋Ｈ２→２ＨＩ为例,说明了用模式识别确定化学反应的机理和推求总反应中各基元反应的动力学参数的原理和步骤以有进一步确认反应和机理的正确性的方法。指出了模式识别还可用来研究反应条件改变（如光照射、加催化剂、温度巨变等）引起的反应机理的变化。     

基于星座图的数字信号调制方法综述

近年来,数字信号调制识别以其良好的信息保密性和抗噪声性,逐渐成为了无线通信领域的一个重要研究方向.星座图作为调制识别的重要特征之一,由于在特征提取过程中不需要接收信号的先验信息,因此在特征提取方面具有明显的优势.根据上述原因,本文提出了基于星座图的数字信号调制方法综述.具体而言,本文将首先分析星座图的基本原理;其次通过总结现有的基于星座图的数字信号调制识别方案,分析了星座图在各个研究方向的特点.最后,本文给出了基于星座图方法的数字调制识别方案的发展趋势以及未来期望.     

模糊模式识别在大气质量评定中的应用

在空气质量评定中采集信息有模糊性,该文提出了基于贴近度和择近原则的间接识别方法。实验结果表明,该法的评价结果更符合客观实际,从而拓宽了模糊式识别的应用范围。     

人工神经网络在中药模式识别中的应用

介绍了人工神经网络在中药模式识别中的应用，对阿胶、牛黄、地不容、柴胡等进行了模式识别，识别结果令人满意，讨论了本法的稳定性、容错性及可靠性，并对人工神经网络的应用前景进行了展望。     

基于模糊神经网络的中成药组成药材识别

提出一种用于中成药组成药材识别的模糊推理神经网络。该网络借鉴自适应共振(ART)的思想，参考正规化模糊神经网络而构造。网络采用两阶段工作模式，首先根据中药材样本特征学习网络结构，而后再进行集中批学习网络参数。网络为中成药组成药材识别定制，也可用于中药材识别经实际测试，达到了预期效果，为中成药药方解析、中成药质量控制和鉴定提供了一个新方法。     

一种高效的闪存存储系统偏好访问模式识别技术研究

闪存已经是目前使用最为广泛的存储设备。众所周知,闪存对访问模式具有极大的敏感性,比如随机与顺序访问模式、冷热访问模式以及写聚集和分段顺序写模式等。此外,闪存设备的很多部件也对这些访问模式具有较大的敏感性。因此,闪存偏好访问模式的识别技术对闪存存储系统的性能和设计具有重要意义。首先给出闪存存储的偏好模式定义,然后提出了闪存存储系统偏好模式的识别技术。实验表明,所提出的偏好模式识别技术具有很高的准确性。     

模式识别在电力电子电路故障诊断中的应用

将模式识别方法用于电力电子电路的故障诊断 ,详细讨论了标准类型的建立方法、特征信息的获取与处理技术、规则库的建立以及推理机。     

竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用

针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA—SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低雏空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA—SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA—SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。     

采用模糊模式识别的经济可持续发展评价方法

研究一个城市的经济可持续发展性有利于调整该城市的产业结构,促进其可持续发展。本文基于模糊模式识别法,利用评价指标体系,采用定量评价方法,研究典型发展中城市-河南省＂A市＂的经济可持续发展性,对该市2005年和2011年两年的经济可持续发展能力进行对比分析。结果表明：该市2011年经济的可持续发展性好于2005年,这说明A市的经济可持续发展能力正在不断提高。该识别法语义明确,评价结果符合实际,对国内类似城市的经济可持续发展的评价具有一定的参考价值。