基于神经网络的主动声纳目标分类器

人工神经网络是当前模式识别领域非常活跃的工具之一，本文在传统ＢＰ算法的基础上，引进了误差范围ＢＰ－ＥＲ算法，利用各种统计方法所建立的主动声纳目标信号的模式表示，提出二上网络结构对信号进行训练分类，比传统的分类器，性能有明显的提高。在６ｄＢ的信噪比情形下，对实际海上回声信号进行分类，取得了令人满意的正确分类率。     

Efficient iris recognition via ICA feature and SVM classifier

With the increasing demands of security in ournet worked society,the technology for personalidentification works as the main solution to safe-guard people s properties.Biometrics is an alterna-tive to solve the problemand has the advantage thatthey cannot be stolen or forgotten like pass words.Because personal identification numbers or identifi-cation tokens(such as s mart cards)cannot provide ahighlevel of security which can be copied,inspec-ted and/or stolen.They only showthe knowledgeof som…     

ART—2神经网络分类器的研究

ＡＲＴ神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络。西方通过ＡＲＴ神经网络的结构，发现其用于模式识别中有很好的在特性人工晴天 数据处理过程中有部分数据量丢失的现象，也就是说，非常重要的幅度信息没有被考虑到，本文提出一种新的结构和相应的新算法，并成功地把这种结构算法用到分类器设计中。     

SVM在缸套—活塞磨损状态监测中的应用研究

以发动机振动信号的5个时域及幅域特征(二次矩、四次矩、最大绝对值、时间二次矩和最大幅值点)为特征参数,以4类间隙值作为预测结果,建立了基于RBF核函数支持向量机(SVM)的缸套—活塞磨损间隙预测模型。通过仿真试验研究了核宽度σ和惩罚系数C对分类器性能的影响,结果表明,选择合适的σ和C值可以使分类器的性能达到最佳,为缸套—活塞磨损状态监测提供了一条新思路。     

基于优化极限学习机的高速公路造价预测

高速公路的工程造价是前期项目预算的重要数据参考,是公司投资管理经营与造价控制的关键节点,如何建立模型准确地预测公路工程造价对进行公路工程管理有很大的帮助,同时意义重大。文中根据中国高速公路工程建设项目造价预测的研究现状,将优化极限学习机（ELM）预测方法引入高速公路造价预测,建立高速公路建设项目工程造价预测模型,并结合Matlab软件进行了应用性分析与研究。实例分析结果表明该预测模型简便,具有较高的实用性。     

基于Double—Bagging决策树的基因微阵列数据研究

Bagging通过组合不稳定的分类器在很大程度上降低了"弱"学习算法的分类误差.基于Torsten等人提出的Double-Bagging算法.本文对其加以修改并应用于基因微阵列数据的处理.在给定的训练数据集和测试集上试验并比较了多种分类器,结果表明Double-Bassing决策树分类精确度优于Bagging决策树和C4.5算法.     

安防和乘客异动在途监测系统设计

针对城市轨道交通视频监控的重要性与传统的视频监控的局限性,提出利用前端图像处理模块实现动态背景建模、目标检测和跟踪,对正常的群体行为进行建模、识别乘客异动。设计采用贝叶斯分类器将目标和背景进行分类,实现目标检测,并利用乘客特征的先验知识制成模板,将运动区域与目标模型匹配实现跟踪的过程,并将乘客行为抽象成为时空变化的数据分类问题。本系统的设计旨在保证地铁列车的安全运行,建设与轨道交通相适应的车载视频监控系统。     

基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。     

多通道Gabor相位特征在人脸识别中的应用

提出一种基于Gabor相位特征的多通道组合模型人脸识别方法.该算法对各方向上的Gabor相位特征采用双向二维主元分析进行维数约简,然后组合各方向上约简后的特征而构建最终人脸模板.算法主要包括4个步骤:(1)通过Gabor滤波器组与人脸原始灰度图像的卷积来提取不同尺度和不同方向的人脸相位特征;(2)双向二维主成分分析对人...