柴油机燃油压力波形的模式识别与故障诊断

柴油杭压油管内燃油压力波形由燃油供给系统的喷油泵总成，喷油器总成及供油提前角联动装置共同作用下形成，它比较集中地反映了燃油供给系统的工况及故障信息。随着非电量电测技术和计算机技术的发展，利用波形模糊模式识别的方法诊断故障已成为可能。     

基于环形线圈车检器的车辆分类研究

基于在山东清青高速路上采集的大量样本数据，通过分析车辆经过线圈时所形成的感应曲线，进行特征提取，并运用模糊识别的方法按2003-04交通部颁发的车型分类标准对车辆进行了分类。通过对一系列方法的研究，取得了较满意的车型识别率。     

一种改进的不变矩方法在图像目标识别中的应用

分析了离散状态下比例因子对不变矩的影响，采用一种改进的不变矩算法来提取识别对象的不变量，利用计算出的不变矩特征量来训练BP网络，进行待识别对象的分类。实例计算表明这种识别方法有良好的分类效果，具有一定的利用价值。     

智能运输系统中交通流状态辨识算法研究

交通流状态辨识是交通控制与诱导系统中的关键问题之一,也是智能交通系统的重要功能之一.对道路交通流状态进行分析研究,深入挖掘交通流动态信息,及时、准确地辨识未来和实时交通流状况,是制定正确诱导和控制措施的一个重要前提.文章介绍了在交通流状态辨识中所采用的一些新技术,为交通流状态辨识提供了新的研究方法.     

基于模糊理论的高速公路交通事件的自动检测

根据交通流量、速度和占有率,构造不同交通流状态的隶属函数,根据最大隶属度原则进行交通流状态的识别;利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,针对实时交通流数据的随机性、高维、非线性和时变等特性,将模糊支持向量机(FSVM)应用于高速公路交通事件检测问题中。在识别阶段利用60组实测数据训练模糊支持向量机,利用60组实测数据进行测试,测试结果表明,利用FSVM进行交通事件检测,识别率达到96.7%,从而验证本文的方法是切实可行的。     

基于K-L变换的汽车电控系统技木状态特征选择与提取的研究

随着汽车电子化程度的日益提高.汽车电控系统的故障诊断方法和理论受到了越来越广泛的关注.基于模式识别技术的汽车电控系统故障诊断方法具有非常广阔的应用前景.但是对具体的事件进行模式采集时,有可能造成样本在模式空间中的维数很大,由此带来数据处理的困难.若可通过K-L变换方法对汽车技术状态的特征参数进行选择和提取,并对选择前后的特征分别用神经网络进行模式识别.不仅能够提高识别的速度,而且能够提高识别的精度.     

Recognition of red cell and megakaryocyte based L-shaped envelope function

In order to explore the cell composition and its metabolism, it is important to let computer recognize the cells and get the counts of different cells for a sample. This paper proposes an L-shaped envelop function and the related fuzzy clustering method as a way to identify the megakaryocyte and the red cell from the sliced marrow image. This method is useful when the staining is insufficient and the color cannot be used as the identifying factor. This method uses the experimental histogram data to fit the L-shaped function and then use it as the envelop for the match test. The fuzzy c-means (FCM) performance index is used to test the adjacent area and get the minimum and finally secure the identification. The new method is not limited to megakaryocyte or red cell and can be used for general purposes of cell recognition. Tests show that this envelop function can ensure the recognition rate with different staining batches and can reach satisfied counting under similar illumination condition.     

基于数据挖掘的船舶异常行为检测研究

通过对船舶异常行为检测,提高对船舶的实时监测和模式识别能力,提出一种基于数据挖掘的船舶异常行为检测方法。采用并行分列式数据架构模型构建船舶行为特征分布数据库,提取数据库中的关联规则特征量,采用自相关匹配滤波检测方法进行船舶异常行为特征点的提取,实现船舶异常工况下的行为特征数据挖掘,实现船舶异常行为检测优化。仿真结果表明,采用该方法进行船舶异常行为检测的准确概率较高,数据挖掘的分类性较好,虚警较低,在船舶异常监测和状态分析中具有很好的应用价值。