基于二元对比插值原理的语言概念生成方法

在介绍二元对比排序方法基础上，提出一种用于模糊传感器的二元对比插值语言概念生成方法。这种语言概念生成方法特别适用于已获得特征测量点情况，主要特点是易于实现有导师学习。     

国外模糊色彩传感器的研究现状

简要介绍了模糊传感器的概念与功能，详细论述了国外模糊色彩传感器样机的研究动态，并总结了模糊传感器的特点及发展趋势．     

红外空心传能光纤聚焦系统的设计与优化

为了进一步提高光纤传输激光的效率,通过改善中红外光纤输出激光时的光斑及发散角的大小设计了双透镜和两种三透镜光学聚焦系统,并得到相应的光斑图形。运用MATLAB软件对实测的光斑进行模拟计算,得到了光斑的强度分布图,通过分析计算不同聚焦系统中的不同位置处光斑的大小,计算并得到了光束发散角。实验结果表明,3种方案中凸凹凸三透镜聚焦系统效果最佳,输出的光斑直径为0.33mm,光束的发散角为0.42°,提高了耦合效率,降低了传输能量的损耗。     

基于增量学习和Lasso融合的数据可视化模式识别方法

提出了一种基于增量学习和最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)特征选择融合的数据可视化模式识别方法。该方法首先对归一化数据进行一级Lasso筛选特征降维,之后对连续数据进行基于Gini指数的粒化,再送入增量模式学习系统进行增量学习,针对维数大量升高的情况进行Lasso二级特征筛选生成一致模式决策表,生成属性偏序结构图可视化规则发现。数据采用来自UCI的5个数据库,并与分类器KNN,SVM,Adaboost,Random Forest进行分类准确度比较,实验表明,基于该算法的分类精度普遍高于其他分类器水平,且属性偏序结构图可视化层次清晰鲜明。通过增量学习实验设计,得到了准确率、图结构更新和不同比例增量数据的动态关系,其中Pima Indians Diabetes数据学习达到40%时准确率(77.66%)超过Adaboost(75.32%)、SVM(77.27%)、1NN(59.74%)、3NN(75.97%)算法。结果表明该算法进行数据的可视化和模式识别是行之有效的。     

一种用于评估面瘫严重程度的可视化方法

基于面瘫发病初期面部温度分布不对称这一规律,提出了一种完整的用于评估面瘫严重程度的红外温度数据可视化方法,首先检索极值点并进行替换,去除散粒噪声,然后利用邻域测度算子对图像进行直方图均衡化,最后利用等色差序列伪彩化图像并进行亮度矫正,得到表征面部温度分布的彩色图像。最后的实验表明,本方法所得到的图像视觉效果良好,能够更好地帮助医师检测面瘫患者的面瘫严重度。     

基于模糊度的计算几何分类器权重分配

为了充分发挥计算几何组合分类器的可视化特性,从类空间类别分布模糊特性出发,提出一种基于类空间模糊度的权重分配方法.该方法首先将子分类器由空间的类别表示转变为类别的空间表示,进而利用粗糙集理论分析各空间的模糊度,并将其作为该子分类器的权重.实验表明,利用模糊度信息进行加权后的分类器不但能与可视化特性更好地吻合,增强分类过程的可理解性,而且在分类精度上得到了进一步的提升,扩展了应用领域.     

基于电力配电网络的双向工频自动通信系统

ＴＷＡＣＳ双向工频自动通信技术是一种新型的基于电力配电网的通信技术,具有独特的通信机理和易实现性。本文对该技术的信号调制,信号编码,信号解调进行了较详细的阐述,并对实际应用中的若干问题进行了探讨。     

模糊温度传感器

以模糊温度传感器为例，较为详细地介绍模糊传感器的具体实现方案。这对于从事模糊传感器的开发与研究有一定借鉴意义。     

一种新型铂电阻温度计测量电路

本文给出一种新型铂电阻温度计测量电路。该电路的设计思想是在研究校正传感器非线性理论问题基础上提出的。该电路具有非线性校正,直读被测温度,较容易地实现导线电阻的温度补偿等功能和特点。在-200℃～+950℃范围内,测温误差小于±1℃,在-160℃～+200℃范围内,测温误差小于±0.3℃。     

基于多元数据图表示的广义统计模式识别

现代统计模式识别方法以数据满足一定的统计分布规律为前提,然而现实问题研究中存在大量分布不理想或小样本情况.基于多元图表示的广义统计模式识别提出基于类别样本统计分布特性分析来选择狭义统计或非统计方法,它主张统计学万法在模式识别领域的科学运用.首先介绍了广义统计模式识别概念,然后基于人工构造数据集对该方法进行了数据仿真实验,结果显示,类别样本统计分布特性差异对分类方法选择具有显著影响.