基于模式识别的地铁列车状态耦合分析系统设计与应用

针对地铁列车部件因状态耦合作用而相互影响的问题,提出了一种基于模式识别的地铁列车状态耦合分析系统设计方法。该方法通过轮轨耦合分析、弓网耦合分析及部件状态特征识别技术,将异常特征进行模式抽取,获取导致异常特征的故障原因。结合某地铁列车,将该方法应用于所开发的服役安全保障系统。应用情况表明,该方法通过工况模式识别和特征耦合分析,可有效地降低干扰并获取异常特征信息,从而能够准确分析故障原因,为快速定位和精准维修提供技术支持。     

多目标多层次船型方案模糊优选法

船型方案优选是一个多目标、多层次并含有模糊信息的决策问题,需要考虑的因素往往很多.本文通过划分相互关联的有序层次结构使问题条理化,然后利用文献[1]与文献[2]提出的模糊模式识别理论模型与模糊关系优选理论模型,以低层次的输出作为高层次的输入,对每一层次的单元系统进行优选计算,最后利用级别向量的特征值进行排序,对船型方案进行优选.算例说明,模型建立正确,计算结果可信,各方案的综合评判值离散性大.这一方法为合理选择船型方案提供了参考.     

汽车可靠性工程数据分布规律的模糊模式识别式

根据汽车可靠性工程数据，对其进行可靠性定量分析时，应该首先判别可靠性数值的分布规律，汽车可靠性工程数据的分布规律具有模糊集合的性质，本文探索了用模糊模式识别法识别汽车可靠性工程数据的分布规律，简单易行，实用。     

录井气测解释的人工神经网络方法研究

基于人工神经网络发展了一种新的油气层评价技术。利用该技术，采和层次模式识别的方法，对新疆某油田地区的实际数据进行了计算，以识别油层、气层、含水油层、油水同层、含油水层、气水同层、油气水同层、水层、干层，取得了较为的满意的结果。     

机动车号牌识别的技术与应用

机动车号牌识别主要涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等学科和领域,其工作流程主要是机动车触发、图像抓拍,号牌检测、定位、字符分割和识别等步骤。如今,机动车号牌识别作为现代智能交通重要的一部分,已成为各级交通管理部门十分关注的科研课题之一。特别在公安交通管理、街面治安防控、嫌疑机动车的跟踪定位等方面,发挥着不可替代的作用。     

手写体数字识别的一种模糊神经网络方法

将模糊特征取技术与区组设计前馈网络相结合用于手写体数字识别。实验表明，该方法对５００个未学习样本的识别率达到了９５．８％。这一结果，相当于或优于目前已经发表的先进成果。