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题名基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别技术
被引量:2
- 1
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作者
李颜瑞
唐婧壹
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机构
山西机电职业技术学院信息工程系
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1663-1668,共6页
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基金
山西省高等学校科技创新项目(2020L0755)。
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文摘
为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题,提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号;采用本征模函数提取不同故障下信号特征,并将其分为状态信息和扰动分量两部分,计算二者之间的近似性,结合线性模型提取故障信号特征向量;利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理,构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度,完成光纤传感器故障信号识别。仿真分析结果表明,所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势。对深入研究传感器起到了一定的推动作用。
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关键词
外部载荷位置
光纤传感器
本征模函数
线性模型
故障特征
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Keywords
location of external load
optical fiber sensor
eigenmode function
linear model
fault characteristics
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分类号
TN395.2
[电子电信—物理电子学]
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题名基于小波变换的陶瓷零件研磨后的正废品识别
被引量:1
- 2
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作者
李颜瑞
郭学会
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机构
山西机电职业技术学院信息工程系
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出处
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第6期883-885,936,共4页
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基金
山西机电职业技术学院教科研项目(JKY-17025)
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文摘
提出了一种基于小波变换的陶瓷零件研磨后的正废品检测方法。该方法经过两次小波变换,提取二层小波变换的近似分量做为特征向量,然后使用近邻法则进行识别。经过试验分析,发现该方法在对陶瓷零件研磨后的正废品的测试上具有一定的可行性。
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关键词
陶瓷零件
小波变换
特征提取
最邻近距离法则
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Keywords
ceramic parts
wavelet transform
feature extract
nearest neighbor method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于仿生模式识别的眉毛识别方法
被引量:1
- 3
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作者
李颜瑞
任小康
李颜琦
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机构
西北师范大学数学与信息科学学院
东易日盛装饰公司
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出处
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2010年第6期858-860,879,共4页
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文摘
在人类的眉毛已经作为一种独立的生物特征进行身份识别和前人所做的研究的基础上,本文提出了一种基于仿生模式识别的眉毛识别方法.通过实验结果表明,在一个有120人的眉毛信息库上,该方法具有较高的识别率,最高识别率可达91.67%.
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关键词
仿生模式识别
眉毛识别
多权值神经元
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Keywords
biomimetic pattern recognition
eyebrow recognition
multi-weight neuron
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名眉毛识别方法综述
被引量:4
- 4
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作者
李颜瑞
任小康
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机构
西北师范大学数学与信息科学学院
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出处
《电脑知识与技术》
2010年第12期9804-9806,共3页
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文摘
人类眉毛的轮廓,形态和纹理特征具有良好的特异性和稳定性,所以人类的眉毛将可以作为一种独立的生物特征进行身份识别。该文首先对当前已有的眉毛识别方法和作者所研究的眉毛识别方法进行了综述,然后对眉毛识别今后的研究方向进行了阐述和分析。
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关键词
生物特征识别
眉毛识别
预处理
特征提取
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Keywords
biometrics
eyebrows recognition
pretreatment
feature abstraction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于灰度共生矩阵的眉毛识别方法
被引量:1
- 5
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作者
李颜瑞
杨毅
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机构
山西机电职业技术学院信息与管理工程系
中北大学电子与计算机科学技术学院
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出处
《太原师范学院学报(自然科学版)》
2013年第4期83-86,共4页
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文摘
文章提出了一种基于灰度共生矩阵的眉毛识别方法.采用灰度共生矩阵提取眉毛特征,利用最近邻法则进行识别.通过实验结果表明,在一个109人的眉毛信息库上,该方法具有较高的识别率,最高识别率可达91.7%.
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关键词
灰度共生矩阵
眉毛识别
最近邻法则
特征提取
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Keywords
grey co-occurrence matrix
eyebrow recognition
nearest neighbor method
fea-ture extraction
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于分块PCA的眉毛识别方法研究
- 6
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作者
李颜瑞
杨毅
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机构
山西机电职业技术学院信息与管理工程系
中北大学电子与计算机科学技术学院
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出处
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2014年第3期452-454,共3页
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文摘
通过前人的研究,眉毛已经可以作为一种独立的生物特征进行身份识别.本文提出了一种基于分块PCA的眉毛识别方法.在109人的眉毛库上进行实验,实验分析了阈值和分块数量对识别率的影响,并且识别率最高可以达到92.66%.
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关键词
主成分分析
眉毛识别
最近邻法则
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Keywords
principal component analysis
eyebrow recognition
nearest neighbor method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于PCA和SVM的陶瓷零件研磨后的正废品识别
被引量:1
- 7
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作者
李颜瑞
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机构
山西机电职业技术学院信息工程系
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出处
《信息记录材料》
2021年第5期8-10,共3页
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基金
山西机电职业技术学院教科研项目(JKY-17025)。
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文摘
提出使用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)对研磨后的陶瓷零件进行正废品检测。首先利用主成分分析法对研磨后的陶瓷零件进行特征提取,然后在支持向量机的算法上进行识别验证。通过实验分析,在阈值取0.93时,对研磨后的陶瓷零件正废品检测的识别率最高。
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关键词
陶瓷零件
主成分分析
特征提取
支持向量机
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Keywords
Ceramic parts
Principal component analysis
Feature extract
Support vector machine
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于小波变换的眉毛识别方法
- 8
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作者
李颜瑞
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机构
山西机电职业技术学院信息与管理工程系
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出处
《云南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2014年第4期293-295,共3页
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文摘
提出了一种基于小波变换的眉毛识别方法.该方法利用小波变换进行眉毛特征提取,选取奇偶行三层小波变换的高频、水平分量、垂直分量和整体二层小波变换的低频部分作为特征,利用最近邻法则进行识别.实验结果对比表明,该方法简单且识别率较高.
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关键词
眉毛识别
小波变换
特征提取
最邻近距离法则
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Keywords
eyebrow recognition
wavelet transform
feature extraction
nearest neighbor method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于LDA的眉毛识别方法研究
- 9
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作者
李颜瑞
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机构
山西机电职业技术学院
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出处
《微型电脑应用》
2022年第11期38-40,44,共4页
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基金
山西省高等学校科技创新项目(2020L0755)。
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文摘
基于LAD提出了一种眉毛识别方法。首先利用线性判别分析方法进行特征提取,是在主成分分析方法(PCA方法)提取特征的基础上,再进行两次投影得到最终的特征向量。解决了PCA中忽略高阶统计量信息的缺点。最后利用最近邻方法进行识别。在109人的眉毛数据库上进行实验,得到了比较满意的识别率,进一步证明了眉毛识别的可行性和正确性。
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关键词
眉毛识别
线性判别分析
特征提取
最邻近距离法则
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Keywords
eyebrows recognition
linear discriminant analysis
feature extract
nearest neighbor method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于DWT-SVD的彩色图像水印嵌入方法
被引量:8
- 10
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作者
任小康
范丽
白勇峰
李颜瑞
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机构
西北师范大学数学与信息科学学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第1期113-115,共3页
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文摘
为了进一步加强多媒体的信息安全和版权保护问题,文中基于离散小波变换和奇异值分解理论,提出将RGB三色通道的水印图像分别嵌入到载体RGB三色通道中,其特点是以彩色图像作为水印.实验结果表明,该算法水印具有不可见性好、嵌入信息量大、抗攻击能力强等特点.
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关键词
离散小波变换
奇异值分解
数字水印
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Keywords
discrete wavelet transform(DWT)
singular value decomposition(SVD)
digital watermarking
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于ICA的眉毛识别方法研究
- 11
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作者
李颜瑞
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机构
山西机电职业技术学院信息工程系
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出处
《信息记录材料》
2021年第2期196-198,共3页
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文摘
本文提出了一种基于ICA的眉毛识别方法。在经过预处理的眉毛图像上,先用ICA算法对眉毛图像进行特征提取,得到其特征向量,然后用K-近邻算法进行识别,最后经过实验验证,眉毛识别的识别率可以达到94.7%。再一次验证了,眉毛用于生物特征识别的可行性。
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关键词
独立分量分析
眉毛识别
K-近邻法则
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Keywords
Independent component analysis
Eyebrow recognition
K-nearest neighbor method
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进的SVM的甲状腺图像检索
被引量:2
- 12
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作者
任小康
白勇峰
范丽
李颜瑞
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机构
西北师范大学数学与信息学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2011年第1期127-131,共5页
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文摘
针对SVM处理大数据量和区分训练集样本属性的重要性差的问题,我们将SVM和粗糙集结合,构造了基于粗糙集与SVM的图像检索相关反馈算法,将其应用于甲状腺CT图像检索。实验结果表明,改进的SVM分类精度可达到92.53%,相比SVM的分类精度(76.58%)提高了15.95%,进而使检索的查准率和查全率也分别提高到89.53%和29.67%。
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关键词
图像检索
粗糙集
支持向量机
相关反馈
甲状腺CT图像
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Keywords
image retrieval
rough sets
SVM
relevance feedback
thyroid CT images
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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