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基于脑电波控制的智能轮椅系统 预览
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作者 常宇 杨风 郝骞 《微特电机》 2019年第3期82-86,共5页
针对重度残疾病人四肢丧失活动能力而无法自由行动的问题,研究了一种基于脑电波控制轮椅的方法。脑电波传感器采集脑电波数据后通过蓝牙发送给核心控制模块,并采用改进后的小波变换法、共空间模式法、模糊支持向量机对脑电波信号进行去... 针对重度残疾病人四肢丧失活动能力而无法自由行动的问题,研究了一种基于脑电波控制轮椅的方法。脑电波传感器采集脑电波数据后通过蓝牙发送给核心控制模块,并采用改进后的小波变换法、共空间模式法、模糊支持向量机对脑电波信号进行去噪、特征处理以及模式识别处理。结合基于蚁群算法的路径规划,实现轮椅准确无碰撞地到达目的地的要求。 展开更多
关键词 脑电波 小波变换 特征提取 模式识别 路径规划
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基于模板匹配的肺癌呼出气体标志物识别研究 预览
2
作者 易鑫 罗小刚 +2 位作者 张承丹 侯长军 霍丹群 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期29-35,共7页
肺癌呼出气体标志物所形成的颜色特征图谱是卟啉传感器阵列应用于肺癌早期筛查的重要媒介。因此,基于特征图谱设计合理的模式识别方法是实现肺癌标志物识别的关键核心。针对特征图谱的响应特点,提出了一种模板匹配识别方法,该方法不仅... 肺癌呼出气体标志物所形成的颜色特征图谱是卟啉传感器阵列应用于肺癌早期筛查的重要媒介。因此,基于特征图谱设计合理的模式识别方法是实现肺癌标志物识别的关键核心。针对特征图谱的响应特点,提出了一种模板匹配识别方法,该方法不仅了考虑特征图谱中传感器单元的响应数目和颜色差值,并且在匹配程度计算中对于敏感响应单元和非敏感响应单元赋予不同权值。通过分别对6种肺癌呼出气体标志物样本,以及20例肺癌患者和16例健康志愿者的呼出气体样本进行了识别测试。6种肺癌标志物样本的测试结果表明,该方法识别正确率高达94.17%,且相比于常用的聚类分析法,其检测限值更低,可达150×10^-9。36例人体实际呼出气体样本测试结果表明,肺癌患者和健康志愿者的差值图谱存在明显差异,同时该模板匹配方法能够较好地区分肺癌患者和健康志愿者。该研究对于基于卟啉传感器阵列的肺癌呼出气体检测方法具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 卟啉传感器阵列 模式识别 模板匹配 肺癌标志物 特征图谱
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数据驱动的晶圆图缺陷模式识别方法 预览
3
作者 杨振良 汪俊亮 +1 位作者 张洁 蒋小康 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期230-236,共7页
针对晶圆生产过程中晶圆图数据角度与维度多样性和数量不平衡的特点,提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。设计了Radon变换,实现了数据多角度的统一;采用重采样机制实现数据多维度的缩放,得到了标准晶圆缺陷数据。提出了... 针对晶圆生产过程中晶圆图数据角度与维度多样性和数量不平衡的特点,提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。设计了Radon变换,实现了数据多角度的统一;采用重采样机制实现数据多维度的缩放,得到了标准晶圆缺陷数据。提出了基于对抗生成网络的晶圆缺陷分类方法,利用生成机制平衡各缺陷模式的样本数量,以提升缺陷模式识别精度。试验结果表明,该方法可大幅提升少类样本的识别精度,且在整体识别率上远优于支持向量机和Adaboost算法。 展开更多
关键词 半导体制造 晶圆缺陷 模式识别 数据驱动 对抗生成网络
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中学校园网络安全防御现状及改进研究
4
作者 宋天华 李萍萍 《网络安全技术与应用》 2019年第2期54-54,66共2页
中学校园网络作为教育信息化的重要组成部分,承载着学校的许多应用软件,比如教务管理系统、网络教学系统、图书馆系统、成绩管理系统等,接入的用户包括学生和教师,利用中学校园网络实现数据传输和共享,提高了学校教学、办公的效率。中... 中学校园网络作为教育信息化的重要组成部分,承载着学校的许多应用软件,比如教务管理系统、网络教学系统、图书馆系统、成绩管理系统等,接入的用户包括学生和教师,利用中学校园网络实现数据传输和共享,提高了学校教学、办公的效率。中学校园网络在为人们提供便捷服务的同时也面临着安全威胁,由于许多学生和教师都没有接受计算机网络应用操作教育,因此使用网络时容易受到病毒和木马攻击,导致中学校园网络受到影响,阻碍用户访问服务器,导致学校无法开展教学活动。本文结合笔者多年的工作实践,详细地描述了中学校园网络建设及采取的安全措施,分析当前网络安全防御存在的问题及不足,引入深度包过滤、模式识别、自治网络等技术,进一步提高中学校园网络安全防御能力。 展开更多
关键词 中学校园网络 安全防御 深度包过滤 模式识别 自治网络
基于多示例学习的图像检索方法
5
作者 陈涛 《网络安全技术与应用》 2019年第4期46-48,共3页
多示例学习是一种新的机器学习斱法。本文将多示例学习应用到图像检索上,提出一个基于多示例学习的图像检索斱法。将图像检索置换成多示例学习,把图像看作多示例学习中的包,图像分割后的多个区域看作包中的示例,幵引入相兲反馈技术优化... 多示例学习是一种新的机器学习斱法。本文将多示例学习应用到图像检索上,提出一个基于多示例学习的图像检索斱法。将图像检索置换成多示例学习,把图像看作多示例学习中的包,图像分割后的多个区域看作包中的示例,幵引入相兲反馈技术优化图像检索。提出的检索斱法在Corel图像集上获得了较好性能。 展开更多
关键词 模式识别 图像检索 多示例学习 相兲反馈
基于MBP算法和深度学习的人脸识别 预览
6
作者 周慧敏 杨明 《河北工业科技》 CAS 2019年第1期25-30,共6页
为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息... 为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。 展开更多
关键词 模式识别 深度信念网络 单演信号分析 单演局部二值模式 特征提取
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基于阿尔茨海默病脑结构网络的模式识别分析
7
作者 赵欣 吴琼 +3 位作者 陈元园 张雄 倪红艳 明东 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期16-23,共8页
阿尔茨海默病是最普遍的一种老年痴呆症,目前尚无有效治疗手段。通过早期诊断,经确诊后进行临床前的干预治疗是目前认为最有效的手段,但相应的早期诊断方法依然有待研究。神经影像为大脑功能结构测量提供了便利,其中结构网络反映了大脑... 阿尔茨海默病是最普遍的一种老年痴呆症,目前尚无有效治疗手段。通过早期诊断,经确诊后进行临床前的干预治疗是目前认为最有效的手段,但相应的早期诊断方法依然有待研究。神经影像为大脑功能结构测量提供了便利,其中结构网络反映了大脑不同皮层区域之间的纤维束结构连接模式,是大脑正常生理活动的基础。本文基于大脑结构网络,结合模式识别方法,提出了一种基于大脑结构网络的阿尔茨海默病病变和灰质病变脑区自动诊断方法。该方法通过模式识别中的特征筛选,可得到阿尔茨海默病患者大脑皮层异常区域。本研究从网络的节点和连接两个方面分析了阿尔茨海默病大脑结构异常的空间分布模式,期望通过本文研究可为今后阿尔茨海默病病理机制的研究提供更新的线索。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 结构网络 模式识别 支持向量机
与“分段”有关的数列问题
8
作者 何正民 《高中生:高考》 2019年第3期36-37,共2页
数列中有许多问题,可以按照条件变式、结构变式、问题变式进行划分,其中从结构变式出发的分段数列问题可以划分为与奇偶有关的问题、与递推有关的问题和知识交汇处关联的问题等.一、与奇偶有关的问题。
关键词 结构变式 正偶数 正奇数 模式识别 递推关系式
基于STM32的空调与窗户联动自动控制系统设计 预览
9
作者 王健 王一凡 《电子设计工程》 2019年第3期115-118,共4页
随着现代技术发展,空调在生活中的应用已经是相当广泛。然而目前多数家用空调,仍然采用室内循环送风方式,出于节能与设计制冷能力的限制,基本都是在密闭的空间内使用。这种方式会导致室内空气二氧化碳浓度升高,尤其是夜间室内空气质量... 随着现代技术发展,空调在生活中的应用已经是相当广泛。然而目前多数家用空调,仍然采用室内循环送风方式,出于节能与设计制冷能力的限制,基本都是在密闭的空间内使用。这种方式会导致室内空气二氧化碳浓度升高,尤其是夜间室内空气质量对人的健康有一定的危害。该设计提出将空调与开窗器控制采用综合智能方式,使得根据室内外温度以及室内空气CO2浓度来自动控制空调的设定与窗户的打开与关闭,给使用者提供便利并满足人们对于室内空气调节舒适度的功能需求。本设计通过对于复杂控制输出进行针对个性化自适应的控制算法,动态调整空调温度控制模式以及开窗器的配合动作,实现了家用空调提供最佳温度与室内空气新鲜度调节与控制。 展开更多
关键词 单片机 自适应控制 模式识别 智能家居 节能环保
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基于MDS的电缆附件局部放电模式识别
10
作者 张安安 杨林 +2 位作者 何嘉辉 高春林 李茜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期202-207,共6页
针对电缆附件局部放电特征参数提取时,由于数据量不足难以形成图谱而导致特征提取困难这一问题,提出一种相位分割方法,同时结合多维尺度分析法(MDS)对特征值进行降维优化,识别出具有较高分类能力的最优特征量。通过在工频周期内对局放... 针对电缆附件局部放电特征参数提取时,由于数据量不足难以形成图谱而导致特征提取困难这一问题,提出一种相位分割方法,同时结合多维尺度分析法(MDS)对特征值进行降维优化,识别出具有较高分类能力的最优特征量。通过在工频周期内对局放信号进行等角度分割,在每个分割区域进行特征值提取,获取更细微更具体的特征参数,再通过MDS对特征值降维优化以提高识别的速度和准确度。通过电力电缆附件典型缺陷的实验对比,结果表明该方法能在数据较少的情况下,较好地提取出特征值,且能得到更准确的识别结果。 展开更多
关键词 电缆附件 多维尺度分析法 局部放电 模式识别 相位分割
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基于随机向量泛函连接网络的油浸式变压器故障诊断 预览
11
作者 黄静 《机电信息》 2019年第2期29-31,共3页
针对常用机器学习算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等不足,提出一种基于随机向量泛函连接(Random Vector Functional Link,RVFL)网络的油浸式电力变压器故障诊断方法。该方法以变压器油中五种主要特征气体作为输入,以七种变压器运行状... 针对常用机器学习算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等不足,提出一种基于随机向量泛函连接(Random Vector Functional Link,RVFL)网络的油浸式电力变压器故障诊断方法。该方法以变压器油中五种主要特征气体作为输入,以七种变压器运行状态作为输出,构建了基于RVFL网络的故障诊断模型。算例分析的结果验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 随机向量泛函连接网络 模式识别
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基于LS-SVM的电力线通信网络载波频率估计 预览
12
作者 冯驰 吴丽莎 +1 位作者 张凯 李超 《信息技术》 2019年第1期103-107,共5页
针对电力线通信网络信号载波频率估计问题,文中将其转化为模式识别问题,并导出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)估计器。该估计器可以有效地对信号载波频率进行估计且不需要观测数据的统计知识,并且估计性能对载波相位不敏感。仿真结果表明... 针对电力线通信网络信号载波频率估计问题,文中将其转化为模式识别问题,并导出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)估计器。该估计器可以有效地对信号载波频率进行估计且不需要观测数据的统计知识,并且估计性能对载波相位不敏感。仿真结果表明,在低信噪比下,由于基于分类的方法不具有非线性估计的阈值效应,因此与传统的最大似然估计(LM)方法相比,所提出的估计方法具有更好的性能。 展开更多
关键词 载波恢复 LS-SVM 模式识别
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局部信息保持极限学习机的遥感图像分类 预览
13
作者 何阳 闫德勤 刘德山 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期263-270,324共9页
极限学习机ELM(Extreme learning machine)以其简单快速和良好的泛化能力在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。近年来,研究人员将其应用到高光谱遥感图像分类问题中。然而,由于数据样本有限,极限学习机及其相关技术在遥感图像中... 极限学习机ELM(Extreme learning machine)以其简单快速和良好的泛化能力在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。近年来,研究人员将其应用到高光谱遥感图像分类问题中。然而,由于数据样本有限,极限学习机及其相关技术在遥感图像中存在数据学习不充分的问题。流形学习算法揭示了数据内在的几何结构信息。根据遥感图像的特点,基于流形学习的思想,将遥感图像数据样本的流行结构引入到ELM模型中,提出一种基于局部信息保持极限学习机LPKELM(locality information preserving extreme learning machine)。为了验证所提算法的有效性,使用两个高光谱遥感图像数据集进行实验。实验结果表明,LPKELM的分类性能优于SVM、KELM、KCRT-CK和MLR算法。 展开更多
关键词 极限学习机 模式识别 高光谱遥感图像 局部信息保持
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基于模式识别方法的湖泊水质污染特征聚类研究
14
作者 任婷玉 梁中耀 +1 位作者 陈会丽 刘永 《北京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期335-341,共7页
构建耦合自组织映射神经网络(SOFM)和随机森林(RF)的方法,对中国63个湖泊11年的9种水质指标(5110条数据)进行模式识别。首先采用SOFM对湖泊进行聚类,以识别污染状况,然后采用RF分析水质指标对湖泊类别的决定效果,以确定代表性指标。SOF... 构建耦合自组织映射神经网络(SOFM)和随机森林(RF)的方法,对中国63个湖泊11年的9种水质指标(5110条数据)进行模式识别。首先采用SOFM对湖泊进行聚类,以识别污染状况,然后采用RF分析水质指标对湖泊类别的决定效果,以确定代表性指标。SOFM的结果显示,湖泊可以按污染程度分为3类。RF的结果发现,在分类准确率为80%时,根据高锰酸盐指数和叶绿素a浓度即可判定湖泊污染程度。该方法可从庞杂的数据中识别出反映水体污染特征的水质指标,为快速认知水体污染状况及选取监测指标提供参考。 展开更多
关键词 模式识别 水质污染 自组织映射神经网络 随机森林
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基于人工神经网络的字母识别 预览
15
作者 陈戈珩 程青青 《长春工业大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期31-37,共7页
在识别过程中加入噪声非线性干扰,利用MATLAB工具箱对字母进行模拟识别,搭建神经网络并且确定隐含层的个数,利用两类不同的数据对神经网络进行训练,最终实现字符识别的功能。
关键词 BP神经网络 MATLAB仿真 模式识别
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基于模式识别的电力系统暂态稳定评估综述 预览
16
作者 王志刚 《机电信息》 2019年第2期59-61,共3页
暂态稳定评估是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。传统的时域仿真法和直接法无法满足电网运行的实际要求,因而基于模式识别的暂态稳定评估日益受到国内外研究人员的关注。现从特征选择、评估模型构建、在线学习和规则提取等方面... 暂态稳定评估是关系到电力系统安全稳定运行的重要问题。传统的时域仿真法和直接法无法满足电网运行的实际要求,因而基于模式识别的暂态稳定评估日益受到国内外研究人员的关注。现从特征选择、评估模型构建、在线学习和规则提取等方面对基于模式识别的暂态稳定评估进行全面梳理,并对待研究问题进行了探讨。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 电力系统 模式识别 特征选择
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结合科研的“模式识别”研究生教学改革探索与实践 预览
17
作者 张竞成 袁琳 +1 位作者 陈丰农 吴开华 《科技视界》 2019年第6期200-201,共2页
“模式识别”作为理工科院校研究生阶段一门重要的专业课,与科研过程联系紧密,其教学效果对研究生科研质量有较大影响。本研究首先介绍了“模式识别”课程的教学现状。在此基础上,对研究生“模式识别”课程与科研结合点进行剖析,分别从... “模式识别”作为理工科院校研究生阶段一门重要的专业课,与科研过程联系紧密,其教学效果对研究生科研质量有较大影响。本研究首先介绍了“模式识别”课程的教学现状。在此基础上,对研究生“模式识别”课程与科研结合点进行剖析,分别从(1)数据分布、统计特征、概率密度特征,(2)各类分类器的原理及适用条件,以及(3)特征选择和提取方法三个方面进行介绍,并介绍了笔者所在的教研室对研究生“模式识别”课程进行的改革和探索。最后指出课程未来建设发展的问题和挑战,希望给广大同行提供参考。 展开更多
关键词 模式识别 研究生 教学方法 改革
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基于Hilbert边际谱和SAE-DNN的局部放电模式识别方法
18
作者 高佳程 朱永利 +2 位作者 郑艳艳 张科 刘帅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期87-94,共8页
提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)-深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边... 提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)-深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边际谱为输入数据,利用SAE自动学习复杂数据的内在特征来提取简明的数据特征表达获得参数。再次,利用SAE的训练结果初始化DNN,再以大量训练样本进行分类器的训练。同时,为了加快SAE和DNN学习过程的收敛速度,以自适应步长的学习速率对网络进行调优,更新权值参数。最后,用训练好的DNN完成测试样本的PD类型的识别。此外,以基于BP神经网络和支持向量机的识别结果与文中结果进行比较。实验结果证明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 Hilbert边际谱 稀疏自编码器 深度神经网络
基于三维图像模式识别的西藏东南部地震灾害损失风险评估
19
作者 李昌珑 李宗超 +1 位作者 吕红山 高孟潭 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期393-410,共18页
本文在对西藏东南部各县的建筑类型、数量、易损性调查的基础上,对不同类型的建筑建立了模式类向量,使用三维图像模式识别技术估计了各类型建筑在西藏东南部各县市的数量分布,建立了不同建筑物的结构易损性和人口易损性模型,并且估算了... 本文在对西藏东南部各县的建筑类型、数量、易损性调查的基础上,对不同类型的建筑建立了模式类向量,使用三维图像模式识别技术估计了各类型建筑在西藏东南部各县市的数量分布,建立了不同建筑物的结构易损性和人口易损性模型,并且估算了西藏东南部各县在遭遇一次设定地震时的损失分布和基于危险性的未来50年可能的损失分布情况.本文研究表明,若曲松—桑日发生7.5级地震,可能造成拉萨、山南两市较重的人员伤亡,其中曲松县和乃东区伤亡最重.西藏东南部未来50年建筑地震风险最高的地区是拉萨市区、林芝市区和错那县,其中拉萨市区的建筑财产损失风险最高. 展开更多
关键词 模式识别 地震风险 地震危险性 建筑类型 结构易损性
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基于高光谱成像和模式识别的无损检测苹果表面损伤
20
作者 孟庆龙 张艳 尚静 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期266-271,共6页
为了实现苹果表面损伤的快速无损检测,基于高光谱成像技术结合模式识别算法建立了苹果表面损伤检测模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面损伤苹果样本的高光谱图像,提取正常区域和损伤区域的平均光谱反射率曲线;然后,... 为了实现苹果表面损伤的快速无损检测,基于高光谱成像技术结合模式识别算法建立了苹果表面损伤检测模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面损伤苹果样本的高光谱图像,提取正常区域和损伤区域的平均光谱反射率曲线;然后,采用标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC)分别对原始光谱数据进行预处理;最后,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了苹果表面损伤 SNV+PLS-DA和MSC+PLS-DA检测模型。结果表明:采用SNV和MSC光谱预处理方法可有效地消除高光谱图像中的噪声;利用SNV+PLS-DA检测模型对校正集和检验集样本的正确识别率分别为 70.8%和 77.5%,而采用MSC+PLS-DA检测模型对校正集和检验集样本的正确识别率分别为71.7%和77.5%。因此,基于高光谱成像技术结合模式识别方法,可实现苹果表面损伤的无损检测。 展开更多
关键词 高光谱成像 模式识别 苹果表面损伤 无损检测
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