高炉传感器信息的特征抽取及数据处理技术

本文详细地论述了用于高炉炉况判断传感器信息的特征抽取及数据预处理技术,实际验证表明,它们在对异常炉况的预测和判断方面是正确有效的,其结果是令人满意的。     

人脸识别特征抽取方法的研究进展

人脸识别属于生物识别的研究领域,是模式识别的一个重要研究方向,特征抽取是解决人脸识别的关键问题。通过对各种特征抽取技术和方法的分析比较,认为光照和姿态是影响人脸识别效果的两个主要因素,提出了人脸识别的解决思路和今后的研究趋势。     

光学电流传感器数据处理方法的研究

介绍了基于法拉第磁光效应的光学电流传感器，分析了该传感器的各项误差。根据测量过程的特点，要用了数值处理较简单而精度高，实时性好的数据处理方法，并给出了实验结果。     

基于脉冲耦合神经网络的目标特征抽取方法

为解决待识别目标的特征抽取问题,提出了一种脉冲耦合神经网络结合形状信息的图像混合特征抽取方法。该方法利用脉冲耦合神经网络将图像空域信号转化为时域信号的特性,结合物体形状信息,对图像的灰度和形状进行了统一描述。实验结果证明,该方法在一定程度上对物体的形变、平移、缩放不敏感,对目标识别系统是一种很好的特征抽取方法。     

CIA视觉诊断系统中的特征抽取问题

针对眼底图象的特点，讨论了眼底CIA辅助诊断系统中的若干特征抽取方法，包括：彩色眼底图象特征的抽取、眼底的颜色本征特性分离、耀斑的去除方法、马氏距离失量和多分辨率分数维特征矢量方法。     

指纹自动识别中的中心点搜索和特征分块抽取方法

提出了以指纹的中心点和次中心点定位的方法，对指纹图象分块进行特征抽取，最大限度地利用原指纹中所包含的信息，因而可以有效地对残缺指纹进行处理，至少也可大为缩小检索范围。这种方法对完整的指纹图象也同样有良好的处理效果。同时提出了一种快速算法，有效地降低了搜索过程的错误率。本文所提分块所形成的编码，既可作为独立的编码进行指纹检索，又可用作Ｈｅｎｒｙ分类的补充。     

信息抽取技术在LBS中的应用

由于LBS系统的终端设备处理能力较低，显示屏幕较小，再加上无线数据网络带宽不足，因此无法浏览整个Web网页。采用信息抽取技术可以将用户感兴趣的信息提取出来，再发送给用户终端，有效地解决上述问题，信息抽取技术将是LBS系统中的一项重要应用。提出了一种基于信息抽取的从删．到WML的页面转换方法，首先标记少量的Web网页形成样本实例集，采用归纳算法生成信息抽取规则；其次应用抽取规则和模式匹配来处理结构和风格类似的Web页面；最后将抽取结果转换为WML页面。开发了原型系统，通过对实际数据源的抽取，验证了此方法的有效性。     

高炉铁水快速定硅传感器的研究

研究了SiO2辅助电极型快速定硅传感器的性能，试验结果表明：传感器插入铁液10－20s，即可获得稳定的电动势，稳定电动势持续时间为30－60s，能够实现铁水硅含量的快速测定，另外，对快速定硅传感器的工业应用前景也进行了探讨。     

脑电波的预处理和时域特征抽取

本文提出了几种去除脑电波中各种伪差和干扰的方法,并首次提出了几个有效的时域特征参数.实验结果表明有效识别率为95%.     

基于Rough Sets的传感器异常数据处理

在各种传感器的应用中,经常要对传感器的测量数据进行处理,以保证测量结果的可靠性．为了利用粗糙集理论处理不确定数据的优点,根据粗糙集理论的思想,先由已知测量数据提取出决策表,再进行补全、离散化等预处理,最后进行属性约简并提取出分类规则,对测量数据进行分类,剔除测量数据中的异常数据．实验结果显示该异常数据发现方法比常用的异常数据处理方法更为客观、精确和可靠．     

高炉物料分布辨识用电容传感器阵列的研究

采用微电容的“串并模型”,分析了电容传感器对高炉物料分布的响应,在此基础上讨论了设计电容传感器阵列时应注意的几个基本问题。     

文本分类中基于词条聚合的特征抽取

特征抽取是文本分类的重要研究领域,针对原始特征空间的高维性与稀疏性给分类算法带来"维数灾难"问题,探讨了基于词条聚合的特征抽取方法,设计了一种利用词条聚合进行特征抽取的文本分类的方案.该方案利用改进的树型动态自组织映射(TGSOM)进行词条聚合,并根据聚合特征的特点,考虑所包含的词条的文档频率的不同和区分文档类别属性的能力的不同,提出了一种新权重计算方法,最后利用SPRINT决策树算法进行分类,实验表明该方法比普通方法分类精度提高4.32%.     

基于HL7的电子病历关键信息抽取技术研究

结合HL7（Health Level Seven）标准的数据存储特点对目前电子病历的内容和结构进行了深入分析,提出了医疗信息五元组模式,以及更为细化的二元组和语义类描述,并在此基础上提出了模式泛化、模式获取、医疗信息自动抽取等一系列算法．通过实际312份住院病历数据下的实验表明,系统在查准率与查全率方面,获得了较好的结...     

基于特征抽取和模式识别的工件智能检测系统

以工件为对象,研究开发了适合于工业应用的视觉算法,在图像的预处理,特征抽取和识别等方面做了深入探讨。重点介绍了形状分析和形状特征抽取算法。链码分析和傅立叶描绘子相结合是本文一大特色。理论分析和实验表明本方法是一种有效快速的高精度图像边界频谱特征的抽取方法。     

基于重复模式的论坛信息抽取研究

针对现有网络论坛信息抽取的不足,提出了一种基于重复模式发现算法的论坛信息抽取方法.该方法首先利用SgmlReader解析器将HTML文档转换为格式规范的XHTML文档,然后通过计算XHTML文档结构中DOM子树相似度,自动发现论坛页面结构的重复模式.该方法通过自动定位重复模式进行论坛信息抽取,较好地解决了在论坛信息抽取过程中需要人工查找、定位重复模式或者通过人工分析论坛页面代码定制抽取规则的问题.试验结果表明,该方法具有较好的准确性、通用性和实用性.     

事件抽取技术的回顾与展望

事件抽取技术是信息抽取领域一个重要的研究方向。近年来,在自动内容抽取等评测会议的推动下,事件抽取的研究得出了一系列理论和算法,并推出一些实用的系统。详细介绍了事件抽取的主要研究任务,重点论述和分析了事件抽取的主要方法、研究现状及关键技术,最后总结事件抽取的发展历程、事件抽取技术当前面临的挑战以及未来需要努力的方向。     

一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取方法

情感特征抽取是文本情感分类的重要步骤,正确的选择情感特征并赋予合理的情感权重是保障分类精度的前提。利用基础情感词词典、连词词典及词语距离,提出了一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取算法,实验证明该方法优于HM,SO-PMI和词语语义距离等经典的特征抽取算法。     

多传感器信息融合技术的应用及改进

对三路位移传感器的测量值用多传感器信息融合技术处理，有效排除错误的，可靠性差的信息，再经过加权平均处理，进一步提高了位移测量的可靠性和精度。