基于模糊模式识别的城市道路安全状况综合评价

针对影响城市道路安全状况的因素众多且具有模糊性的特点,采用模糊模式识别与模糊综合评价相结合的评价模型来评价城市道路安全状况.建立了城市道路安全状况综合评价指标体系,应用层次分析法确定了指标权重,应用集值统计法对指标特征值进行了量化.通过对大连市黄河路的评价实例证明,该模型实用性较强,可用于完善道路安全设计及辅助道路安全管理.     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法

针对当前冲突探测技术难以同时实现精准识别与实时识别的问题,研究基于概率神经网络(PNN)的通用航空器冲突探测方法.将冲突探测视为模式识别问题,通过冲突模型分析,提出了航空器"冲突角"概念,改进了现有冲突识别方法采用的关键特征指标,将原有的4个关键特征指标提炼为3个指标,分别为航空器相对距离、相对速度以及冲突角,以此构造概率神经网络,训练形成神经网络分类器.结果表明,基于3关键特征的概率PNN冲突分类器分类误警率和漏警率保持在1%左右,在冲突误警率上优于基于4特征的SVM冲突分类器的6%,提高了航空器冲突探测的准确度;分类所耗时间始终保持在1.2 s左右,远低于Monte Carlo仿真方法的同时,较4特征分类器也降低了0.2 s左右,提高了冲突识别效率.      

基于Halcon及VS的动车组制动闸片厚度自动识别模块

研究基于图像处理和模式识别的动车组闸片厚度自动识别模块,解决动车组制动时因闸片过薄而导致的车轮迅速升温,甚至引发不安全状态的问题.该模块可实现动车组通过时自动检测,即自动拼图、图像预处理、模型定位及制动闸片厚度计算,并对厚度小于一定数值的闸片进行自动报警.通过大量实验和测试表明,该模块可以有效地计算闸片的厚度,具有很好...     

发动机故障集成诊断系统研究

阐述了发动机故障不解体诊断系统的开发和实施情况。此系统把传感器采集到的各种发动机信号 ,经处理后输入到计算机作为故障诊断的特征参数。在诊断策略上综合利用局部超限报警与整体关联度模式识别的方法 ,并进行了试验验证 ,证明了该诊断系统的有效性。     

运动车辆自动识别分类研究

文章比较了现有的几种车辆自动分类识别系统的优缺点，并提出了车辆分类识别系统的发展方向。     

一种基于车形轮廓的特征抽取方法

提出了一种基于车形轮廓的特征抽取方法，并采用回归模型进行分析，进而给出分类判决规则。     

非参数决策理论模式函数的确定与学习

本文对非参数决策理论模式函数的确定作了详细地讨论，并进而提出了非参数决策理论分类的学习概念及实现方法。     

一种组合径向基函数网络结构的分类方法

介绍了径向基函数网络（简称ＰＢＦ网络）模型，分析了ＲＢＦ网络的分类机理和分类特点，由于该网络层激活函数的有界性，ＲＢＦ网络用于分类时，其分类判决范围也是有界的。针对一船的多层前馈网络分类器不能识别瓣的模式类型的问题，研究了一种将若干个ＲＢＦ网络组合起来的分类方法，该分类器不仅能够对新类型的模式作出有产的拒识，而且还能通过再学习识别新的模式类型，具有增量学习的能力，最后给出一个分类实例。     

排序击中与否变换在模式识别中的应用

介绍了一种识别汉字的方案。其采用形态学中排序击中与否变换，并利用可编程光电混合图象处理系统加以实现。采用该方案可准确有效地对汉字进行识别，中对给出了实验结果并对其进行了讨论。