基于模式识别理论的内燃机状态识别研究

用模式识别的理论和方法，对内燃机气门间隙的识别问题进行了探讨。在分析气门振动力学模型的基础上，通过测取振动信号获得故障特征信息，用模式识别的来日方长 方法，在建立状态特征模式空间的基础上实现对故障分类识别。考虑到内燃顶振动信号的复杂性，采用了外触发采样和有效截取的方法进行信号的数据采集和分析。     

基于探测车技术和多级模糊模式识别的道路交通状态评价方法

提出了一种新的多因素道路交通状态评价方法,利用探测技术获取的探测车平均速度、拥堵系数、停车时间比例、加速度噪声和平均速度梯度作为交通拥堵表征量,采用VISSIM仿真方法确定出交通拥堵表征量的阈值,并应用多级模糊模式识别方法实现道路交通状态的评价过程。仿真结果表明:利用探测车技术和多级模糊模式识别方法可以准确方便地实现道路交通拥堵状态的评价,并且能够反映出评估时段内道路交通状态的变化。     

基于模式识别的自适应区域控制系统研究

介绍交通模式的定义及识别，结合实际项目构建了一种基于模式识别的自适应区域信号协调控制系统，给出了系统的结构及工作原理，讨论了交通模式识别过程中的若干关键问题。     

基于视觉的文字识别系统的设计与实现

采用计算机对各种证件进行查验的关键是计算机字符识别,介绍了一个基于视觉,集文字（包括在线签名）识别和语音输出于一体的证件和票券计算机识别系统设计,通过对证件图像预处理、文字图像的字符区定位和字符的有效分割来提高文字识别率,实现了对各种证件和票券的自动查验,实验结果表明,采用该系统可增加验证准确度,提高工作效率.     

基于自适应模糊神经网络的交通流状态预测

研究交通流状态的分类、识别与预测,建立了基于模糊聚类及模式识别的交通流状态自适应模糊神经推理系统.对大量交通流历史特征数据采用模糊聚类法进行状态分类并进行模式识别,得到系统的原始输入输出数据集.建立交通流状态预测的自适应模糊神经系统,以交通流特征数据及其识别结果作为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定,直到误差在控制范围内,并进行系统检测和复核.仿真及其检测和复核结果表明系统预测的准确率在 95%以上.     

一种纹理特征抽取的算法

给出一种抽取纹理特征的算法，该算法实时性强，适于在线遥感图像分类。实验表明，方法是有效可行的。     

基于北斗-陀螺仪组合定位的轨道占用判别方法研究

自主定位是CTCS-4级列控系统对列车定位的要求。在车站内的平行股道区段,轨道占用判别是列控系统获取列车位置信息的重要环节,而现有判别方法尚未满足CTCS-4级列控系统需要。本文使用北斗卫星导航系统与微机械陀螺仪组合定位的技术进行列车定位,重点研究其中的列车轨道占用判别方法。该方法应用模式识别,对从卫星定位系统及惯性传感器获得的列车运行状态进行实时分析,判别当前轨道占用。实验表明,该方法响应时间小于3s,对样本数据判别结果与实际相符,能够很好的辅助列车获取位置信息。     

ICA based speckle filtering for target extraction in SAR images using adaptive space separation

A novel approach based on independent component analysis (ICA) for speckle filtering and target extraction of synthetic aperture radar (SAR) images is proposed using adaptive space separation with weighted information entropy (WIE) incorporated. First the basis and the independent components are respectively obtained by ICA technique, and WIE of the image is computed; then based on the threshold computed from function T-WIE (threshold versus weighted-information-entropy), independent components are adaptively separated and the bases are classified accordingly. Thus, the image space is separated into two subspaces: "clean" and "noise". Then, a proposed nonlinear operator ABO is applied on each component of the 'clean' subspace for further optimization. Finally, recovery image is obtained reconstructing this subspace and target is easily extracted with binarisation. Note that here T-WIE is an interpolated function based on several representative target SAR images using proposed space separation algorithm.     

Elliptical splats based isosurface visualization for volume data

Elliptical splats are used to represent and render the isosurface of volume data. The method consists of two steps. The first step is to extract points on the isosurface by looking up the case table. In the second step, properties of splats are computed based on local geometry. Rendering is achieved using surface splatting algorithm. The obtained results show that the extraction time of isosurfaces can be reduced by a factor of three. So our approach is more appropriate for interactive visualization of large medical data than the classical marching cubes (MC) technique.