非AWGN环境下调制类型自动识别

在非AWGN环境下，针对CW，AM，FM，OOK，PSK，QPSK，16QAM，FSK，MSK，SSB十种混合调制信号，对调制类型特征提取方法和自动识别算法进行了分析、综合、设计和计算机仿真。提出了梯层电平分析方法、频率瞬时信号分析、剔除载波的归一化能量分析、平方后信号的频谱分析、四次方后的信号频谱分析等方法。当SNR=10dB时，计算机仿真结果是正确识别率不低于95％，自动识别的平均处理时间为不超过10s。     

基于切削振动相关性识别刀具磨损状态的模型与实验

本文提出基于切削振动相关性识别刀具磨损状态的研究思想,建立了车削中刀杆双向横振动系统及其单输入双输出系统的数学模型。理论和实验均表明,刀杆双向横振动之加速度响应在固有基频处的相干函数与刀具磨损状态之间有很好的规律性,它反映了两者之间的本质机理,并提供了识别刀具磨损状态的新途径。     

抗生素生产过程补料时机的Fuzzy识别与预报

本文就抗生素发酵生产过程,提出了一种补料时机的Fuzzy识别、预报的建模方法,并根据20m~3发酵罐工业数据的分析,选取了以总糖、总糖变化率、氨基氮和氨基氮变化率四个主要参数作为输入集因素,运用本文提出的方法,建立了一个实际的抗生素发酵生产过程补料时机的 Fuzzy 识别、预报模型。经现场调试效果良好,与富有经验的行家相比,准确率达90%以上。     

模糊自动机在电磁波识别中的应用

研制了一个模糊处理和神经网络相结合的自动机,使用模糊技术从未处理的电磁信号波纹图像中处理模糊几何特征属性,进行波纹分类与识别。当使用模糊自动机(FA)进行识别紊乱波纹时,这些模糊几何特征是最好的。而对这些模糊几何特征的辨识,使用FA是很好的。     

复杂系统建模——高维特征空间变量法

本文运用模式识别技术提出了一种分析和选择复杂系统变量的方法.运用该方法使得系 统的建模和控制简化.本文以复杂碳化过程作为实例,用模式识别技术对其内在规律进行分 析,找出了温度分布与结晶质量的定量关系.在此基础上,建立了碳化过程的动态模型.实践 表明,该模型与实际过程基本吻合,并已取得明显经济效益.     

基于宽带毫米波工作体制的雷达目标识别方法探讨

对基于宽带毫米波工作体制的雷达目标特征获取和识别方法进行了综合分析和探讨.表明:在毫米波照射下,雷达目标可模型化为由多个散射中心组成的扩展目标;只要发射信号有足够的带宽,就可以从回波信号中获得各散射中心的空间分布、类型等特征;仿真结果说明,这种方法对高频区复杂目标的识别是有效的.     

模式识别催化剂生产调优

本文介绍如何将模式识别应用于生产调优,着重讨论了多指标(优化目标)因素的分级,提出了用模糊综合评价度量和依有序聚类最小损失函数准则划类,并相继进行变量与样本筛选、信息压缩、特征提取和模拟仿真获得优区操作条件,实施效果显著。     

基于HMM方法的动态手势轨迹训练性能研究

基于HMM(Hidden Markov Model,隐形马尔可夫模型)对动态手势轨迹的训练是手势识别的关键技术之一。本文对HMM的模型训练采用Baum.Welch算法,并分别从迭代次数,样本个数选取,以及模型初值选取等方面对动态手势轨迹的训练性能进行了研究。实验结果表明HMM方法对具有时空特性的动态手势轨迹识别是非常有效的。     

运用模式分类的雷达抗转发式距离欺骗干扰方法

针对雷达转发式欺骗干扰中的距离欺骗，提出了一种基于模式分类来识别目标与干扰的方法。该方法基于干扰和目标能量和起伏特性差异确定提取特征因子，再利用RBF神经网络方法进行分类。仿真结果表明，该方法具有较好的抗距离欺骗干扰性能。     

地震属性神经网络油气模式识别技术及其在东海的应用

神经网络油气模式识别技术是综合利用地震属性进行油气预测的技术之一 ,它首先通过计算获得多种地震属性 ,综合分析找出对储层油气比较敏感的地震属性组合 ;然后收集油气井与非油气井的井旁道地震属性 ,组成学习样本并进行神经网络学习 ;最后利用学习结果对储层进行油气预测。该技术在东海某工区的应用结果表明 ,振幅统计类和复数道统计类地震属性是对该地区储层油气最敏感的地震属性组合。神经网络油气模式识别技术可以作为东海地区储层油气预测的一种手段。