可拓学理论在边坡破坏模式识别中的应用

提出了边坡破坏模式的可拓识别方法；构建了边坡破坏模式识别的经典域物元和节域物元；应用物元和可拓集合中的关联函数建立了识别边坡破坏模式的简单模型；利用该模型可得到边坡的破坏模式．应用所建立的模型对某露天矿边坡的滑动模式进行了实例分析，得到的结果与监测和钻探揭示的滑动模式是一致的，说明边坡破坏模式的可拓识别方法是可行的．     

可拓建筑策划数据挖掘理论探讨

可拓建筑策划数据挖掘是运用可拓数据挖掘为可拓建筑策划所进行的数据挖掘.可拓建筑策划数据挖掘能够挖掘与可拓变换有关的建筑策划知识,从而为可拓建筑策划提供知识支持.本文初步论述了可拓建筑策划数据挖掘的定义、核心、特点及类型,试图构建可拓建筑策划数据挖掘的理论框架,完善可拓建筑策划的理论与方法,也丰富与发展了建筑策划理论.     

可拓免疫算法在汽轮机故障诊断中的应用

为了解决汽轮机的各种故障问题,一种新的可拓免疫算法被提出来对汽轮机各种故障进行诊断.该方法利用可拓学能同时定量和定性描述系统行为的特点,结合免疫系统的学习机制和否定选择机理,将故障的特征利用可拓学的物元进行描述,建立B细胞探测器物元和抗原物元.根据故障样本数据,利用免疫系统自己-非己识别机理训练产生B细胞探测器,其B细胞探测器与抗原物元的亲和度,采用可拓学中的关联函数作为度量函数.对产生的探测器利用样本数据进行检测.该方法在对汽轮发电机组进行故障诊断时,正确地识别出了故障成份,证明是有效的.并给出了进一步研究的方向.     

基于可拓学理论的汉语词义消歧

应用可拓学原理,对歧义词进行可拓分解、可拓置换等可拓变换,为歧义词的各个词义建立相应的可拓集合,利用可拓集合中义原词语从大规模语料中自动获取歧义词的语言信息,建立无指导的词义消歧模型.该方法克服了从无词义标注语料中获取词义消歧知识的难题.实验证明,该方法用于汉语的词义消歧切实可行,平均正确率达到90.16%.     

模式可拓识别及其神经网络模型

提出了“模式可拓识别”概念．给出了由预处理、可拓特征或模式基元的抽取和选择,以及可拓识别等部分组成的模式可拓识别系统方案．同时,给出了一高维模式可拓识别(分类)器的通用、有效的神经网络模型．     

成衣制造工艺知识可拓表示与实例推理应用研究

激烈的市场竞争,使企业必须满足客户需求进行多品种、小批量生产,导致企业的工艺设计方案急速增长.现有CAPP系统知识化表示不足,使工艺设计人员难以快速找到相似工艺,降低了工艺设计效率.通过对传统的谓词逻辑、产生式规则、语义网络和框架等知识表达方法进行可拓表示,对成衣制造工艺知识进行建模与实例推理应用研究,建立了定性与定量相结合的成衣制造可拓知识表达模型,提出了可拓信息物元相关性和相似性计算方法.把可拓学与实例推理相结合,构建了可拓激励推理模型,并将可拓学中的可拓距运用于该算法,进行实例搜索,根据距值的不同确定实例点在目标区间的位置.将激励算法与物元的可拓性和可拓距相结合,能提高激励算法的经验性,只要实例库中存在满足求解的相似工艺方案,则通过大量的应用和系统的自学习功能,可以拓展实例库,大大提高工艺设计效率,从而进一步增强CAPP系统的智能性及实用性.     

可拓学研究中的若干问题

根据目前可拓学研究的进展 ,分析可拓论研究中的几个本质性问题和可拓学研究必须注意的若干问题 ,并列出了目前可拓学研究的主要方向 .     

可拓命题与可拓推理句

进一步研究了可拓命题和可拓推理句,引进了静态真度、可拓真度、静态正确度、可拓正确度的概念,讨论了它们的一些性质,丰富了可拓逻辑的基本概念与理论．     

矛盾问题智能化处理的理论与方法研究进展

综述依据新学科可拓学的基本理论与方法,结合本体、智能Agent的思想,研究不相容问题的可拓模型的建立方法及其求解策略的生成方法;利用以可拓集为集合论基础的可拓数据挖掘方法,讨论获取解决矛盾问题的可拓知识的理论与方法;利用转换桥的理论与方法,研究化对立问题为共存问题的策略生成方法;利用可拓方法研究矛盾问题和传导矛盾问题转化的机理与方法.这些研究将为建立矛盾问题智能化处理系统奠定理论和方法基础,最终实现利用计算机处理矛盾问题的目标.     

可拓学40年发展历程及研究进展

国家级有突出贡献的专家、广东工业大学蔡文教授于1983年在《科学探索学报》发表论文《可拓集合和不相容问题》，标志着一门中国原创学科可拓学的诞生。可拓学是用形式化的模型研究事物拓展与变换的规律与方法，并用于实现创新及处理矛盾问题的学科。2023年是可拓学创立40周年。经过众多可拓学研究者的共同努力，可拓学理论与方法体系日臻完善，已在工程技术、信息科学与智能科学、管理与经济、教育教学、创新创业等领域得到广泛应用，并显现重要的应用价值和应用成效。本文综述可拓学的发展历程、研究概况、国际化与社会化情况，简要介绍可拓学的科学意义及学术评价情况，并展望了可拓学发展的未来趋势。     

基于可拓理论的无人驾驶汽车内饰设计

为了对无人驾驶汽车内饰设计复杂问题进行明确量化、评价和提高设计效率,将可拓学应用于无人驾驶汽车内饰设计.提出面向无人驾驶汽车内饰设计问题的界定方法、共轭分析、方案生成算法以及构建了无人驾驶汽车内饰设计评价指标体系.以基于2030年90后父母、孩子和宠物狗一起去近郊旅游的无人驾驶汽车内饰设计为例,通过基于可拓理论的无人驾...     

车辆识别技术综述

车辆识别是智能交通系统的重要组成部分,也是交通管控、无人驾驶、疑犯追踪、行为分析等其他智能任务的基础.首先对车辆识别研究中存在的困难与挑战进行了阐述,在此基础上详细综述了基于浅层学习和深度学习的车辆识别前沿技术研究进展,最后进行了总结与分析,探讨了车辆识别领域目前仍需解决的问题和未来的研究方向.     

基于编解码器模型的车道识别与车辆检测算法

针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz.     

基于BP神经网络的车牌字符识别

自动车牌识别作为高精度的车辆识别中的核心技术,在智能交通中发挥着日益关键的作用．构建一种改进的BP神经网络识别车牌字符,并在VC＋＋6．0环境下测试,实验结果表明系统具有良好的有效性,并能满足实时车牌识别的要求．     

基于深度学习的多模态多任务端到端自动驾驶研究

当前端到端自动驾驶系统的研究方法主要是采用图像或图像序列作为输入,使用卷积神经网络直接预测方向盘转角,取得了较好的效果,但仅通过转向命令并不足以完成自动驾驶车辆的控制.为了更好地实现对自动驾驶车辆的横纵向控制,构建基于端到端学习的CNN-LSTM(卷积神经网络-长短时记忆)多模态多任务神经网络模型,将图像、速度序列和方...     

汽车牌照字符识别系统设计

随着交通事业的迅速发展,人工管理方式已不能满足实际的需求,针对这一问题,提出了汽车牌照字符识别系统设计,采用了数字图像处理技术、车牌定位技术、车牌字符分割技术、BP神经网络识别技术来解决车牌字符的识别问题,研究了图像预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别5部分内容,并给出了BP神经网络实现车牌字符的识别,实验表明,此方法能实现良好的定位精确度和较高的识别率.     

基于摄像头的智能车黑色虚线识别算法研究

针对“飞思卡尔”智能车竞赛的赛道由虚线组成的特点,提出一种提取智能车黑色虚线识别算法.该算法将是在改进的边缘检测算法和左边跟踪检测法的基础上,利用直线斜率和直线方程,把虚线跑道补实,来完成智能车赛道的信息采集.实际测试表明该方法能够实现路径识别的正确性和快速性,可在黑白（或色差较大）赛道上获得良好的自主寻迹效果.     

车辆牌照自动识别技术研究与应用

本文在分析车辆牌照自动识别原理、组成及方法的基础上，完成了车牌识别系统的软件部分设计、开发与实验。     

判别分析字典在行为识别中的算法研究

近年来,字典学习已成功运用到模式识别领域中,但是作为字典学习里的重要分支,分析字典却极少能得到应用,主要原因是分析字典的判别力较弱。该文提出了一种新的具有鲁棒性和判别性的分析字典学习法,该字典学习法从带噪数据中寻求数据的低秩表达,并联合Fisher准则从恢复出的干净数据中学习分析字典,由于引入了监督学习的机制,因此增强了字典的判别特性。最后将该算法应用于人体行为识别任务中,通过实验验证得出,相比于其他经典的字典学习方法,该方法在行为识别数据集上取得了较好的分类精度。     

车牌识别中的图像提取和分割算法

在对车牌图像中的几种主流字符提取、分割的方法进行分析、比较的基础上,对车牌图像先应用形态学中的开运算增强,再选择自适应阈值并进行二值化,以连通区域法为基础,结合投影法、固定边界法进行分割.结果表明,这种策略在增强图像分割效果的基础上,加快了图像处理速度.