数据库技术在模糊模式识别中的应用

在通常的模式识别中，模式是明确、清晰、肯定的，但有些实际问题，模式本身很不明确，带有一定的模糊性，描这类模式最好借助于模糊集，借助于数据库技术，利用模糊模式识别的欧氏贴近度模型进行模糊预测将是本文的一大突破，该数据库应用软件在完满地解决了多变量、非线性的，大时滞的水泥强度预测这一实际问题后，将有广阔应用推广的前景。     

考核子系统在培训仿真系统中的应用

在计算机仿真训练系统中为了考核培训者日常操作、测试调整和故障处理的熟练程度,因而设计了考核训练子系统,笔者在IDR/IBS卫星通信仿真训练系统及炮兵通信仿真训练多功能系统中作了这方面的尝试。系统的考核功能由考核平台的管理功能、考核平台与操作平台的接口、操作平台的运行处理功能等三个部分共同实现的。需要说明的是这种考核是建立在仿真操作平台的基础上。     

模糊专家系统在故障诊断中的应用研究

文章提出了一种新的模糊逻辑与专家系统相结合的融合评估模型。该模型将评估过程视为模糊推理过程,并以此构建融合中心的结构模型。在融合算法的研究中,以模糊专家系统的算法实现融合中心的多传感器评估。在实验中将该模型用于丰满水电仿真系统的故障诊断过程。经分析表明,此模型优于传统的专家系统故障诊断模型。     

模糊模式识别理论在温度传感器互换性分析中的应用

针对热敏电阻温度传感器生产中对互换性分析的需要,提出了利用模糊模式识别理论解决该问题的设想,并得到了一种简洁实用的算法。在此基础上利用计算机和标准总线模板研制成温度传感器互换性模糊模式识别系统。运行结果表明,系统各项指标满足用户要求。     

模糊模式识别方法及应用

模糊模式识别是模式识别的一个最新分支,已得到广泛的应用。本文介绍模糊模式识别的方法和应用。     

基于信息融合思想的水电仿真建模方法的研究

针对水电仿真建模中的复杂性、时变性等问题,将信息融合思想引入到水电仿真系统的建模过程中,利用融合系统的传感施动模型的系统化设计方法,提出了一种基于信息融合思想的水电仿真系统建模方法,为仿真系统建模提供了一种新的思路与方法。将该方法应用于丰满水电仿真系统调速系统的建模过程中,经实际应用表明,该模型在性能上优于传统的调速器仿真模型。     

模糊神经网络在阿胶模式识别中的应用

介绍采用模糊神经网络法对动物药阿胶进行模式识别，识别效果令人满意，由于其有模糊性，对于一些杂皮胶或混胶，也能识别出相应的隶属度。     

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。     

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。     

基于模糊模式识别的车型分类研究

根据目前中国路桥车辆收费标准，提出了一种基于模糊模式识别的车型分类系统。车辆经过环形线圈传感器时，形成感应曲线，提取感应曲线的特征并进行特征分离，利用模糊模式识别方法对车型进行匹配分类。研究结果已在路桥收费系统以及交通流量统计中得到应用。     

温度传感器互换性模糊模式识别系统的研制

互换性差是影响某些新型传感器推广应用的主要因素之一，针对热敏电阻温度传感器生产中对互换性分析的实际需要，提出了利用模糊模式识别理论解决该问题的设想，并得到了一个简洁实用的算法，在此提出了利用计算机和标准总线模板研制成功温度传感器互换性模糊模式识别系统，运行结果表明，系统的各项指标完全达以用户要求，文中所有算法及系统构成方法也可推广至其传感器的互换性分析。     

基于网络行为模糊模式识别的蠕虫检测方法

网络蠕虫攻击由于危害大、攻击范围广、传播速度快而成为因特网危害最大的攻击方式之一.如何有效地检测网络蠕虫攻击是当前网络安全研究领域的一个重要方向.通过对网络蠕虫攻击行为的分析和研究,提出了一种根据蠕虫爆发时产生的典型网络行为来检测未知蠕虫的方法.该算法通过分别学习正常主机和受感染主机的网络行为建立相应的标准分类模糊子集,然后利用模糊模式识别法判定待测主机是否感染蠕虫.最后进行实验验证,结果表明,该方法对未知扫描类蠕虫有较好的检测效果.     

生态遗传算法在煤矸石模糊模式识别中的应用

给出煤矸石组分模式识别的模糊神经网络模型 ,提出一种实用生态算子 ,同时将在此基础上构建的生态遗传算法用于模糊神经网络的离线学习。仿真和实验结果显示 :新算法使网络具有良好的收敛性能 ,而且从训练好的定量网络中提取的模糊规则提高了煤中矸石的识别率。     

基于免疫和模糊模式识别的检测器生成模型

分析了在检测器生成过程中引入模糊模式识别的原因,提出了一种基于免疫原理和模糊模式识别的检测器生成模型,该模型的核心算法是基于隶属度的检测器选择算法.详细描述了该算法的算法流程和检测器对非我抗原集合隶属度的计算算法,并简述了初始检测器生成算法和分层检测策略.设计了仿真试验,并将实验结果同传统方法进行了比较,详述了仿真实验中各个参数选择的依据和理由,试验结果表明新模型呈现较高的检测率和低的误检率.     

基于模式识别的网络考试系统设计

本文介绍了一种基于模式识别的网络考试系统,对整个软件的系统结构、功能以及实现的关键技术进行了探讨。该系统采用SQL Server数据库和指纹模式识别技术,成功地实现了网上考试、培训和学习等。     

A Fuzzy Petri Net for Pattern Recognition: Application to Dynamic Classes

When involving evolutionary natural objects, the odeling of dynamic lasses is the main issue for a pattern recognition system. This problem an be avoided by making dynamic the syste of pattern recognition which an then enter into various states according to the evolution of the lasses. We propose a dynamic recognition system founded on two types of learning. The static aspect of the learning is ensured by lassifiers or systems of lassifiers, while the dynamic aspect is translated by the learning of the planning of the various states by a fuzzy Petri net. The method is sucessfully applied to a synthetic data set. Received 21 September 2000 / Revised 19 December 2000 / Accepted in revised form 1 March 2001