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基于概率模式识别方法的宏观经济预警系统的进一步研究
系统工程理论与实践 , 1999,
Abstract: ?对用概率模式识别技术设计宏观经济预警系统的方法进行了进一步的研究,并且分析了采用这种方法的优点.在文章的结尾,作者给出应用该技术进行宏观经济预警的两个实例
人脸识别研究综述*
李武军,王崇骏,张炜,陈世福
模式识别与人工智能 , 2006,
Abstract: 人脸识别已成为多个学科领域的研究热点之一.本文对人脸识别的发展历史、研究现状进行了综述,系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类.针对人脸识别面临的挑战,着重对近几年来在光照和姿态变化处理方面的研究进展进行了详细论述,并对未来人脸识别的发展方向进行了展望.
车牌识别系统中若干问题的探讨
北京理工大学学报 , 2001,
Abstract: 研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。
模式识别中不同记忆编码的模式和模板的匹配
张航,何姣,杨仲乐
中南民族大学学报(自然科学版) , 2004,
Abstract: 通过一项全部报告实验和两项抽样汉字识别实验,探讨了模式识别中不同记忆编码的模式和模板如何匹配的问题.实验结果显示:全部报告实验中,待识别汉字模式平均转换到短时记忆的量为3.64个,比进入到感觉记忆中的信息量(8个)少得多,这表明感觉记忆信息向短时记忆的转换受到了约束;抽样汉字识别实验1中,匹配汉字模式识别量与其转换量之间无显著差异(p>0.5),说明转换到短时记忆的信息被等消耗识别;抽样汉字识别实验2中,匹配汉字模式识别量约为其转换量的2倍,差异显著(p<0.001),基于受约束转换和等消耗识别现象,由模式识别信息来源的判据的判据可知,模式识别直接利用了感觉记忆编码的模式信息.抽样汉字识别实验2中,与模式进行匹配的模板只具有短时记忆编码,因此,有理由认为:模式和模板能以不同的记忆编码直接匹配.
PRSD Studio模式分类器研究与应用
Research and Application of PRSD Studio Pattern Classification
 [PDF]

刘娟, 徐红燕, 朱翔鸥, 刘文斌
Hans Journal of Data Mining (HJDM) , 2011, DOI: 10.12677/hjdm.2011.11001
Abstract: PRSD Studio是一款专为研究解决模式识别问题而开发的MATLAB工具箱软件,与传统的模式识别工具箱PRTools相比,它操作方便,运行速度快,可视化程度高,且能调度到matlab环境外部并嵌入到自定义程序中使用。鉴于此,在介绍模式识别方法及几种分类器后,以鸢尾花数据文件iris.data为例,详细阐述了PRSD Studio模式识别工具箱的功能及使用方法,其中包括数据集构造、特征选择、分类器的设计及性能评价等。
PRSD Studio is a MATLAB toolbox developed for studying and solving pattern recognition problems. And compared with the traditional pattern recognition PRTools, PRSD Studio has a few special features, such as bedienbarkeit, high speed, high visualization as well as embeding classifiers in your applications outside of the matlab environment. Therefore, after introducing the methods of pattern recognition and several classifiers, it elaborates the function and basic operations of the PRSD Studio pattern recognition toolbox by taking the iris.data as example, including dataset structure, feature selection, classifier design and perfor-mance evaluation.
基于BP网络的手部气味识别
A Recognition Model of Hand Odor Based on BP Artificial Network
 [PDF]

龙成生, 王辛, 吴德华, 张汇东, 宋珍华
Computer Science and Application (CSA) , 2012, DOI: 10.12677/CSA.2012.22011
Abstract: 本文建立了一个基于BP人工神经网络的手部气味识别模型,并对网络参数进行了选择优化。人体手部气味经样品采集、浓缩后,用气相色谱质谱联用仪对其进行分析获得手部气味轮廓图,并利用逐步判别分析法提取了手部气味轮廓图的47个特征变量(有机化合物)。在此基础上,构建了一个47 × 10 × 1BP网络,其隐含层和输出层的传递函数分别为tansiglogsig,训练函数为trainrp。该网络能正确区分不同性别的手部气味。
A recognition model has been developed based on Back Propagation Artificial Network and its net parame- ters were optimized. Hand odors were sampled, concentrated and then analyzed with Chromatography-Mass Spectrometer, resulting in hand odor profiles whose feature variables (47 organic compounds) were extracted and reduced by means of stepwise discriminant analysis. In sequence, a BP network, in which the structure was 47 × 10 × 1, the transfer functions for hidden layer and output layer tansig and logsig, respectively, and the training function trainrp, was pro- posed. The experiment demonstrated that the network was able to specify whether an odor sample had been from man hand or woman hand.
纹理模型和纹理识别
袁建星,万嘉若,王成道
遥感学报 , 1988,
Abstract: 纹理是物质在外观上所呈现出的某种有规律的图案。反映在图像上,就是灰度的规律性分布。人们根据纹理特征可以区分大量的物质。利用计算机自动识别纹理,需要为纹理建立合适的数学模型。本文尝试用假设检验这个有力的数学工具对自回归纹理进行符合程度的检验。并运用这个工具来求得一个较合适的自回归模型。 本文对五种纹理的150个样本进行了检验,在0.01显著性水平下全部否定假设。因此可以得出结论:用自回归模型模拟纹理是比较恰当的。本文还提出了用假设检验手段来确定回归系数个数的方法,因而提高了识别精度,减少了运算量。本文提出的自相关系数代替自回归系数的方法进一步减少了运算量。用Fisher准则设计的分类器具有速度快、精度高、占用内存少等特点,对五类纹理抽取的自回归系数和自相关系数用Fisher分类器进行分类,分别取得了98.6%和97.3%的分类精度。 实践证明,纹理方法应用于图像识别是非常有效的,具有广泛的应用前景。
光学模式识别技术
Casas,D 顾聚兴
红外 , 1992,
Abstract:
模式识别在金属大气腐蚀预测中的应用
汪轩义王光雍,屈祖玉,李长荣
腐蚀科学与防护技术 , 1998,
Abstract: 运用模式识别技术,通过对影响金属大气腐蚀主要因素的聚类分析,初步研究了运用典型地区金属大气腐蚀数据预测和评价有关地区大气环境腐蚀性.
用模式识别法评价与预测电致变色材料
俞善庆
科学通报 , 1989,
Abstract: 电致变色现象发生在许多材料中,电致变色的色彩变化即辐射光谱的变化是研究的重点,希望能找到一类材料在“开”态时为透明体,而在“关”态时为某种希望的颜色(如蓝色、红色等)状态,其光谱选择性透过特性可表征如下
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