储层含油性的模糊模式识别方法

依据模糊模式识别的思想,建立了气测指标模糊模式识别储层含油性的标准模式,采用模糊子集贴近度及子集归类的择近原则,对待识别储层的含油性进行了识别,应用效果良好。     

基于Intel PXA255构建指纹识别系统平台

指纹识别是身份验证中一种重要的生物识别技术。指纹所具有的唯一性、不变性、易于获取等特性使得指纹识别成为生物鉴定学中的最为成熟的方式。嵌入式指纹识别系统集模式识别、光电技术、图像处理、智能卡、数据库技术于一身,适用于多种应用场合,具有广泛的应用前景。文章基于Intel XScale PXA255处理器和W indowsCE.net嵌入式操作系统构建自动指纹识别系统平台。     

电子鼻系统预处理方法和模式识别技术概述

文章回顾在目前电子鼻系统应用中涉及到的预处理方法和模式识别技术。对电子鼻数据进行预处理可以减少环境因素的影响,也有利于后续特征提取和模式识别;而模式识别技术的选择则是电子鼻数据分析的关键。文章对预处理方法和模式识别技术的详细介绍旨在对电子鼻系统的应用起到指导作用。     

模式识别在复合材料声发射信号分析中的应用

模式识别在复合材料声发射信号分析中的应用已初见成效。本文从信号的除噪与信号源的识别两方面综述了这一领域的研究,重点论述了特征的选取和模式识别方法的选择,并提出了目前研究中尚存在的一些问题及其展望。     

化学模式识别在产品鉴别方面的应用研究进展

本文对化学模式识别的原理及常用方法进行了概述,并对化学模式识别在产品的产地鉴别、品种鉴别、真伪鉴别、非法添加物鉴别等方面的应用研究进行了综述,在此基础上对化学模式识别结合现代分析技术的应用前景进行了展望。     

一种改进的模糊神经网络方法判定沉积微相的研究

将模糊神经网络模式识别技术应用于利用测井曲线进行单井沉积微相的划分,增强了根据测井数据识别沉积相的能力,大大提高了工作效率。     

模式识别与新材料探索

本文简单介绍了国内外新材料探索的现状、模式识别技术的概要、模式识别与新材料探索的关系,以及其在新材料探索中的应用(例如:合成了高效催化剂、金属化合物以及获得了新的功能材料等)。这些介绍表明,模式识别技术对于新材料探索是很适用的。     

数字识别技术在钢卷尺自动检定系统中的应用

数字识别是模式识别技术不可分割的一部分,随着图像分割与智能化识别技术的发展,图像中大量的物理特征信息都可以利用计算机来代替人脑主动去识别。钢卷尺作为生活中常用的测量工具,准确度是第一要求,但是工业批量生产中不可避免的会由于机器故障、系统误差等问题,造成卷尺印刷刻度有误或误差较大。本文介绍了数字识别技术可以代替人工自动检定刻度印刷失误的钢卷尺,节省了物力人力和财力,使得生产效率更高,产品质量更好。     

近红外透反射光谱用于掺假牛奶的快速识别初探

为快速识别掺加违禁物质的假牛奶,在市售纯奶基础上按不同比例添加水+糊精、水+糊精+三聚氰胺(硝酸铵、尿素)的溶液,配制掺假牛奶,测试真、假牛奶样品的近红外透反射光谱,分别采用PLS-DA、KNN、LDA、改进与简化的KNN(IS-KNN)模式识别方法和不同光谱预处理方法进行真、假牛奶的识别。各模式识别方法在不同预处理光谱下对真、假两类牛奶的识别正确率最高为95.12%和96.34%并且在最高正确率下对所有掺假牛奶均能正确识别。表明采取适宜的近红外光谱预处理方法和模式识别方法,可以良好地对纯奶和掺假牛奶进行区分。     

国内简讯

模式识别调优技术在上海赛璐珞厂的应用通过部级鉴定一项增产增收的新技术-模式识别调优技术最近在上海赛璐珞厂胺工段获得成功应用。于1990年3月末在沪通过了由化工部主持的技术鉴定。模式识别调优技术是由上海冶金所和上海计算技术研究所研究成功的。它采用计算机总结工厂的生产技术数据,经过模式分析,找出能使生产状况达到最佳区各项指标的数学模型。企业据此调整生产操作条件,使     

BP神经网络在金刚石锯片磨粒识别中的应用

为了提高金刚石锯片磨粒识别的效率和质量,将BP神经网络算法应用于金刚石锯片磨粒的识别。以三维形貌的高度、梯度、二阶差分作为神经网络的输入,磨粒、结合剂作为神经网络模式识别的二类输出,应用处理过的形貌对网络进行训练,建立了磨粒识别的神经网络模型。实现了对三维金刚石磨粒的自动识别,避免了人为判断的主观性。实例表明,该方法可以有效地识别磨粒,具有较好的推广价值。     

基于反传神经网络和压差波动识别气液两相流流型

引　言研究气液两相流流型自动与客观识别具有重要的工程应用价值 ,可为相关工业中两相流动自动监测与控制提供技术保障 .因此 ,该课题一直受学术界和工业界的重视 .近年来 ,随着测量技术和信息处理技术的发展 ,为气液两相流型的客观和智能识别提供了可能[1] .目前有关流型的神经网络模式识别的研究工作正在进行 .Ｅｍｂｒｅｃｈｓ等[2 ] 采用Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型 ,分别将压差波动信号的短时Ｆｏｕｒｉｅｒ谱和正交小波变换后的小波系数作为网络的输入特征 ,对水平管内的两相流流型进行识别 .结果发现Ｆｏｕｒｉｅｒ谱作为输入特征参…     

统计模式识别在复合耐火材料中的应用

计算机模式识别技术是研究材料合成过程很有用的手段。本文以Ｏ＇－赛龙结合ＺｒＯ２复合特种耐火材料为例，讨论了统计模式识别的具体应用。     

神经网络法识别抽油机井示功图的研究及应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要依据BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的基本原理,建立了模式识别系统,并给出了部分应用实例。     

川东石炭系碳酸盐岩储层裂缝发育模式的测井识别方法

测井方法是目前识别和探测致密储层裂缝最常用、最有效的方法。在川东石炭系气藏的老井区,均未测FMI电阻率成像、地层倾角和声波变密度等现代测井资料,只能利用声波、双侧向等常规测井曲线来识别裂缝储集层、判断裂缝的发育模式。本文通过对川东某石炭系气藏中部分取心井岩心裂缝观察描述和测井资料的综合研究,总结出三种不同的裂缝发育模式和对应的测井响应特征,并应用多元统计技术建立了裂缝发育模式识别模型,通过在其它取芯井段上的模型检验和对比,获得了较高的回判率,在对研究区所有未取心井石炭系井段上进行了裂缝发育模式识别和分析,揭示了基于常规测井的复杂碳酸盐岩储层裂缝发育模式判别的一种有效方法,为研究区储层裂缝平面展布预测和裂缝性储层评价提供了重要的参考。     

模式化相关性分析在识别油气层中的应用

东濮凹陷文留油田属复杂断块油藏 ,我们为解决该区油气界限不明、油气层识别难的问题 ,使用了地震、测井等参数模式识别技术 ,该方法充分利用地球物理参数 (频率、振幅、相位及速度 )和测井参数 (声波时差、电阻率等 ) ,将各参数结果与地质因素相结合 ,利用识别函数来确定其含油气性 ,识别油气层。通过引用本方法 ,在文留油田 (文北 )油藏开发中取得了较好效果。     

模式识别在工业化学中的应用

<正> 一、从电池寿命预报说起宇航用的电池对寿命要求特别高,是不言自明的事。但由于密封Ni-Cd电池(一种钮扣电池)在应力下使用时寿命波动很大,同类产品间可相差一倍之多。所以需要通过抽样实行加速破坏试验来检验质量。加速试验分八个单项因子测定。如何从这八套数据来关联或预测电池寿命呢?美国普图大学的布耶(Buyer)等采用电子计算机模式识别(Pattern Recognition)技术,成功地解决了这一课题。模式识别又名“图形识别”。原来“图形识别”是人和动物的一种本能。人在工作、学习、生活中,都接二     

基于BP神经网络的油气管道振动检测系统

为了及时对管道振动入侵信号进行分析和识别，采用LabVIEW和Matlab联合编程的方式，开发了管道振动检测系统。首先以长输管道模拟实验装置系统试验数据为基础，模拟试验不同振动工况下的信号，后通过Matlab程序对信号进行去噪、特征提取和模式识别处理，最终获得管道振动检测系统。通过实验对比，经去噪和特征选择后的信号在BP神经网络识别中的速度和精度两方面的性能表现均优于未经去噪和特征选择的信号。采用BP神经网络进行模式识别，较SVM具有更高的识别准确率。该系统能够准确识别管道振动信号，报警正确率达95%，拥有良好的检测可靠性，符合未来管道的智能化发展道路。     

模式识别方法在地球化学领域中的应用

介绍了模式识别方法主要是神经网络模式识别方法在油气勘测中油气评价、在油气化探以及在沉积微相测井的应用,还介绍了MATLAB中的神经网络工具箱在地球化学领域中的应用等。     

能够识别多种离子的香豆素类染料探针分子

发展环境水样和生物体内各种金属离子、阴离子的定量检测方法对于避免离子中毒事故和研究金属离子的生物活性具有重要意义。香豆素类染料分子化学性质稳定，光物理性能优秀，非常适合用于开发具有离子识别能力的荧光传感体系。本文围绕香豆素分子的结构设计，从“能够识别多种离子的香豆素探针分子”和“基于香豆素染料分子的金属离子阵列传感器”2个研究方向，讨论了香豆素荧光染料探针分子在同步识别多种金属离子和阴离子应用领域的研究进展。可以看出，无论是开发具有多个识别位点的特异性探针分子，还是基于模式识别原理的阵列传感器，香豆素类染料分子在多种离子识别领域均展现出光明的应用前景。