面向可重构机床配置合成的装夹规划方法

基于加工特征的定义与分类,将零件分解为一系列加工特征集合,在嵌入式特征模型的基础上,对加工特征的信息进行扩展,建立了基于富集加工特征的可拓基元模型及基于XML的描述方法,提出了基于拓展混合图论与启发式算法相结合的装夹规划方法,并通过标准实例验证了该方法的可行性与有效性.     

基于原子分解的辐射源信号二次特征提取

提出了基于原子分解的辐射源信号二次特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,首先用匹配追踪(MP)方法进行信号时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳Chirplet原子.在此基础上,降低特征参数的维度,提取最具分类意义的原子特征向量.对5种典型雷达辐射源信号的特征提取实验表明,提取的原子特征类内聚集性强、类间分离度大,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析（PCA）为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明：2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D—PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。     

A Novel Method for Character Segmentation in Natural Scenes

Introduction Nowadays the applications of scene text recog-nition are rapidly expanding with the developmentof portable digital imaging devices[1]. However,character extraction from scene images has alwaysbeen a challenging problem due to complex back-ground, uneven illumination, shadows and noise ofimages[2]. Besides, languages also impose anotherlevel of variation in text. Characters in such lan-guages as Chinese, Japanese and Korean are usual-ly composed of several strokes, which do not n…     

基于AI原理的牵引供电远动系统线路带电推导算法

结合ＡＩ原理，采用启发式深度优先算法实现了牵引供电远动系统线路带电推导，对该算法进行了理论分析，并给出了实现该算法的控制策略及软件框架。     

一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.     

邮件过滤系统中预处理方法的研究与实现

完成了邮件过滤系统中的预处理工作。实现了信息增益特征选择算法,通过实验对比,得出了PU系列语料库合适的特征维数。使用词频反文档频率公式计算了特征词的权重,通过算法把标准邮件集处理成了支持向量机算法可以直接处理的向量空间模型的形式。     

冻融循环条件下改良土微观结构特征研究

土的工程性状在很大程度上受其微观系统的控制,以往研究多侧重于土、水、温、压力等对冻胀的影响,却很少从结构特征上研究。实际上,土的微观结构特征是宏观行为的本质所在。因此,对其结构特征进行研究具有十分重要的意义。     

基于加权FCM算法的轴承故障诊断

提出一种基于特征评估和特征加权FCM算法的滚动轴承故障诊断方法．对原始振动信号提取时域、频域和小波包归一化能量特征，组成联合特征．然后对联合特征进行评价，计算类可分性评价指标．根据该指标大小选取敏感特征，进行特征加权模糊聚类分析，实现对轴承故障状态的自动识别．特征评估克服了传统方法在特征选择上的盲目性，特征加权提高了分类准确率．实例表明，该算法不仅可以可靠识别不同类型的滚动轴承故障，而且可以识别不同程度的故障．     

特征量对某交通流混沌实时判定系统的影响

为分析特征量对该系统判定结果的影响,以交通流微观仿真软件产生的交通流为对象进行了实验研究,讨论了在相同条件下,不同的特征量(功率谱、小波包系数、小波包能量)对此系统判定结果的影响.实验结果表明,特征量对该系统判定结果影响较大,选用基于小波包能量的特征提取判定效果更好.     

基于深度特征聚类的高排放移动污染源自动识别

传统的高排放移动源识别方式是将采集的尾气数据与预先设定的排放阈值进行比较判 定，但是，排放阈值的设定很大程度上取决于人为标准，并且忽视了外部因素对尾气排放的影响， 无法真正反映移动源排放水平。针对此问题，本文结合机器学习算法，提出一种基于深度特征聚 类的高排放移动源识别方法。首先，利用随机森林算法筛选出不同污染物(CO、HC、NO)排放的 主要影响特征；其次，对多维影响特征进行聚类分析，获取高排放类别标签；最后，训练得到基于 深度森林的移动污染源分类模型，自动识别高排放目标源。通过对比实验，在合肥市机动车污染 遥测数据集上验证了所提方法的有效性。     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机（SVM）参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

交叉口机动车运动轨迹特征提取与标定

为探讨机动车在交叉口的运行特性,采用复合特征提取算法获取图像上机动车运行的轨迹特征;在多边形线性扫描算法的基础上,考虑摄像机成像畸变的影响,引入中心偏移因子,提出了考虑中心偏移的多区域扫描标定算法,将运行轨迹图像特征转化为真实的运动特征;最后,与多边形线性扫描算法的计算结果及实测数据进行了对比,结果表明:该算法能够有效地提取交叉口机动车的运行轨迹,准确地表征机动车在交叉口的相关运行特性;与实测车速相比,计算得到的机动车速度误差小于4%.      

微机环境下机械CAD与CAPP的接口

介绍了在微机上实现机械ＣＡＤ与ＣＡＰＰ接口的思想和方法。提示基于特征形面的零件信息模型，以此作为接口技术的核心，完成零件信息的组织与传递，具体讨论了根据夫人折三视图，以人机对话方式识别特征形面来构造零件信息模型的算法过程。     

基于神经网络多分类器组合模型的OCR应用研究

根据多分类器组合原理,提出一种基于神经网络的多分类器组合模型.该模型首先使用基于贯穿码特征的分类器对字符分类,然后,由基于投影特征的分类器对经过上一级分类器分类后的字符进行识别.试验表明,该模型能有效提高光学字符识别率.     

Feature Selection for SVM Classifiers Based on Discretization

The rough sets and Boolean reasoning based discretization approach （RSBRA） is not suitable for feature selection for machine learning algorithms such as neural network or SVM because the information loss due to discretization is large. A modified RSBRA for feature selection was proposed and evaluated with SVM classifiers. In the presented algorithm, the level of consistency, coined from the rough sets theory, is introduced to substitute the stop criterion of circulation of the RSBRA, which maintains the fidelity of the training set after discretization. The experimental results show the modified algorithm has better predictive accuracy and less training time than the original RSBRA.     

分层CS-LBP和HOG特征融合的人脸识别研究

针对单独的纹理特征只能提取图像的纹理信息而不能得到图像轮廓边缘信息的问题,在人脸识别的特征提取研究中提出了分层CS-LBP和分层HOG特征的融合方法.对图像分别进行多次CS-LBP和HOG特征的提取,得到分层CS-LBP特征提取图像和分层HOG特征提取图像,对分层的特征提取图像再次提取分层CS-LBP和分层HOG特征,并将两种分层特征进行融合,得到更有效的人脸的纹理及边缘轮廓特征.在ORL和GT人脸库上的实验结果验证了所提出的分层特征融合方法的有效性.     

基于瞬时频率二次特征提取的辐射源信号分类

提出了基于瞬时频率二次特征提取的雷达辐射源信号分类方法．首先利用改进的瞬时自相关算法提取信号的瞬时频率特征．在此基础上，对所获得的瞬时频率进行级联归一化处理，提取分类特征向量．最后，采用层次决策方法实现自动分类．仿真结果表明，该方法提取的特征向量具有较好的类间分离性，整体信号分类方案在信噪比不低于6dB时，可获得90％以上的分类准确率．     

一种新的复杂细胞启发下的特征提取方法

鉴于V1区复杂细胞具有提取外界刺激不变本质的能力,设计了一个提取目标图像局部不变特征的方法.该方法首先使用提出的无监督算法（PCICA）,从图像中学习出类似于复杂细胞感受野的滤波器集合.然后利用这些滤波器组成的复杂细胞描述子,提取目标图像各个位置的不变特征.最后对图像特征图进行分块统计,将各区域的直方图序列作为图像的最终描述.测试结果表明,PCICA具有类似于快速独立分量分析算法（FastICA）三阶收敛的特点,从图像中学习出的滤波器集合,表现出复杂细胞感受野的拓扑结构.这些滤波器对于局部图像的微小变化并不敏感,对于检测不变特征十分有利,并在MNIST手写体数据库上取得0.84%的识别错误率.     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法．该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离．仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值．