基于小波变换的混凝土缺陷特征抽取研究

采用脉冲回波法对混凝土板中的不同类型的模拟缺陷进行检测,实验分别在密实板、剥离板和空洞板上进行,利用小波分析对脉冲回波信号进行处理,小波变换采用Mallat算法和具有紧支集的Daubechies小波,并从反映缺陷特征的小波变换细节信号的极大模中抽取特征向量,用些特征进行缺陷的模式识别,分析结果表明小波变换在混凝土板类结构缺陷探测中具有很大潜力。     

基于多级模糊模式识别方法的停车诱导系统评价

为了确定停车诱导系统实施是否达到预期目标和功能要求,需对系统进行整体评价,以确定系统达到了预计的哪种实施效果层次。分析并归纳了城市停车诱导系统的评价指标,将多级模糊模式识别方法引入到对停车诱导系统的评价中来,详细介绍了该方法的基本原理,并通过实例说明了方法应用的具体步骤。结果表明,运用该方法可对停车诱导系统设计与实施效果优劣较好地作出评判。     

改进的模糊模式识别法在湖泊水体富营养化评价中的应用

将模糊模式识别理论模型与级别变量特征值相结合，形成改性模糊模式识别法．并运用该方法对我国9个主要湖泊水体官营养化状况进行综合评价，研究表明改进的模糊模式识别法对水质进行评价，结果合理，方法可行，有一定的参考价值。     

模糊聚类在柴油机故障诊断中的应用

柴油机状态监测与故障诊断可以看作是一种故障模式的识别过程,模糊聚类方法是模式识别方法的一种,本文利用模糊C均值聚类方法对表征柴油机状态的特征向量进行模式识别,结果表明该方法可通过特征参量准确地区分不同的柴油机故障模式,模糊聚类方法在柴油机状态监测与故障诊断中有较好的适用性.     

基于小波去噪的车牌定位系统

如何避免外界环境的变换对车牌定位的影响是一个有待研究的问题,介绍基于小波去噪的车牌定位系统及其在车牌定位流程中采用小波去噪法去除外界噪声对车牌定位影响的方法,通过边缘加强、中值滤波,最后通过垂直投影和水平投影对车牌精确位置进行检测,取得了较好的定位效果.     

模式类及其上的知识表示和推理

指出知识之间的关系广泛存在，这些关系正是插值推理所需要的。然而还没有一种容纳知识之间的关系的知识表示的方法，模糊推理方法隐含了这些知识但没有明确地表示出来。文中还建立了一种表示不确定知识的框架－模式类，此框架用于表示知识之间的关系，并且建立了在此框架上进行知识推理的方法，该方法可以应用到传统模糊推理能够应用的地方，且应用范围更广。     

机车仿真器视景系统中的图象处理

为了满足视景仿真中空间分辨率的要求，将传统的几何变换和小波变换相结合，提出了一种改进的图象放大算法。该算法能够在不丢失高频信息的条件下放大图象，使得放大后的图象画面清晰，细节丰富。为了叠加信号灯，提出了基于模式识别的区域连接增长算法，该算法能够自动跟踪信号灯的位置和大小。     

一种基于Radon变换的物体几何变换不变矩分析方法

几何形状的识别在计算机视觉中具有重要意义,不变矩特征由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变,而且具有全局特性,是几何形状识别的主要方法。在已有的不变矩分析方法基础上,本文提出一种基于Ra-don变换的不变矩提取算法,用于对物体的几何变换不变性分析。该算法首先对图像进行坐标变换与归一化处理以实现平移与尺度变换不变,然后利用Radon变换将经过坐标变换与归一化处理后的目标图像转换到Radon投影空间,组成投影矩阵,再从投影矩阵中提取不变矩A(r)、E(r)进行目标图像的识别与分类。理论分析与实验结果表明,与现有的不变矩分析方法相比,该算法对噪声的鲁棒性强、时间复杂度低,仅用有限的几个矩即可以达到很好的分类效果。     

基于模糊模式识别的船舶市场预测模型

船舶市场发展趋势一直是船厂、船东关注的焦点。为提高对船舶市场发展趋势预测的准确程度及合理性，借助回归方程建立模型，模拟船舶市场系统的波动；利用模糊识别，解决船东心理因素和经济波动奇异点给新船订单预测带来的问题。模糊模式识别有效地改善了回归方程对于系统关键因素——新船订单的模拟，提高了船舶市场系统模型的合理性和精度。