基于改进胶囊神经网络的乐音主频识别研究

为了提高乐音主频识别性能,采用胶囊神经网络用于主频识别,并对胶囊神经网络特征相似计算方法进行改进优化,以增强胶囊神经网络的主频识别适应度。对乐音音符的端点检测与有效分割后采用线性预测倒谱参数法获得乐音主频特征向量。建立基于胶囊神经网络的乐音主频识别模型,并采用动态路由获得稳定的胶囊神经网络结构核心参数。采用余弦相似度对传统的内积计算进行有效改进,优化特征差异判断策略。采用改进的胶囊神经网络算法用于乐音主频识别。试验结果证明,合理设置胶囊神经网络的耦合系数、平衡系数和类别阈值单音集和曲谱连续集均能获得较高的乐音主频识别性能。相比于常用乐音识别算法,该文所提算法能够获得更高的识别准确率和稳定性。

便携式拉曼光谱仪用于解热镇痛类药品主成分识别的研究

目的研究便携式拉曼光谱仪对解热镇痛类药品主成分的识别能力。方法应用TruScan便携式拉曼光谱仪,采用对照品建立图谱库,并检测相应制剂的拉曼光谱,通过图谱比对以识别主成分。结果该类药品主成分对照品图谱峰形良好,特征性强,均可成功建库;测试表明,原料药均可准确识别,制剂中主成分的准确识别率达到82%,另外18%受主成分含量较小及制剂中辅料强荧光干扰的影响而未能识别出主成分。结论便携式拉曼光谱仪以其检测速度快、准确率高、使用简便、无样品前处理且数据处理识别自动化等显著优势,有望成为药品日常监督中一种有效的鉴别手段。

大型船载测控雷达主副瓣跟踪识别技术及其实现

介绍了大型船载测控雷达主副瓣自动识别技术的实现方法,通过分析船载大型测控雷达主天线增益高、波束窄,自引导天线增益低、波束宽的特点,提出利用主引天线的接收信号电平差结合电轴不平行度,形成综合判据的技术方案,在伺服主控台(ACU)设备工程应用软件中实现主副瓣的自动识别,通过多次放球和跟踪卫星试验,识别准确率提升25%以上。

基于综合加权法的主数据识别技术研究

为了提高主数据识别技术的高效性与精确性,论文通过对主数据识别方案及其关键技术的研究与比较分析,基于企业需求,设计出了一种规范化的企业主数据识别流程,并提出了一种基于综合加权法的主数据识别评分模版。基于综合加权法的主数据识别技术可快速准确地确定企业主数据,有效提高大型企业主数据管理效率,具有一定的理论和实际意义。

基于主色特征识别的新闻视频口播帧

基于主色特征识别的新闻视频口播帧是一种全新的口播帧识别方法,该方法首先提取口播帧的主色模板,然后利用该模板对新闻视频的帧序列进行匹配,并由计算机自动对口播帧进行检测和标识。该检测方法与现有的检测方法相比,具有设计简单、计算量小、检测速度快的特点,可以完全做到实时检测。

聚类分析在主跃层识别中的应用

文章讨论了用有序样本聚类的方法来实现对主跃层的识别,文中建立了3种不同的分类函数和类直径的有序样本聚类模型。作者以中国海30分方区按月统计声速剖面历史数据为样本,分析了这3种不同的有序样本聚类方法的优劣。应用其中较优模型有效地提取了主跃层的厚度和平均梯度等信息,确定主跃层的起始点,有利于对声速剖面的特征提取,从而有效地对声速剖面进行分类。

基于数据关联的主数据识别和建模方法

主数据指可以在企业内跨越不同应用的核心业务实体,是各类基础数据的唯一来源,可以帮助解决企业范围内基础数据一致性的问题并提高数据质量。通过获取或构建现有应用系统的ER图、识别符合"应用广泛性"特征的数据、获取或构建现有应用系统的DFD图、识别符合"相对稳定性"特征的数据和主数据系统的数据建模五个步骤,可以从企业现有信息系统中抽取可共享的、高价值的基础数据,构建主数据体系的基本框架。

基于双源引文网络的技术路径识别及融合研究——以无线充电技术领域为例

[目的/意义]技术路径识别能够得到表征技术发展的链接模式,挖掘技术方向及演变特征,对企业知悉技术路径发展有重要参考价值。[方法/过程]通过Web of Science和USPTO数据库对期刊文献和专利数据进行导出,利用Pajek软件分别构建期刊文献和专利引文网络;对引文网络进行社群划分,提取最大的社群网络进行主路径识别;对双源主路径节点文献构建文本相似性矩阵,利用文本相似性算法将前述路径进行融合与连接,全面揭示技术发展路径。[结果/结论]提出了一种基于期刊文献与专利双源引文网络和文本相似性分析的技术路径识别及融合方法,将该方法应用于无线充电技术领域,揭示了无线充电技术的发展主线,验证了所提方法的可行性与实用性,为相关企业明晰技术路径提供了科学的决策理论支持。

基于支持向量机和核主成分分析的车牌字符识别

给出了一种结合核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)进行车牌字符识别的新方法。该算法通过KPCA进行字符的特征提取,并利用SVM分类器完成字符的识别。实验证明,KPCA在高维空间具有较强的特征选择能力,SVM的识别率也明显高于BP神经网络。

杯芳烃涂层厚度剪切模式声波传感器对苯甲醚的主-客识别

实验考察了６种合成的杯芳烃化合物涂层的厚度剪切模式（ＴＳＭ）声波传感器对３０多种有机蒸气的频移响应情况，发现３７，３８，３９，４０，４１，４２－六（乙氧基羰基甲氧基）杯［６］芳烃对苯甲醚分子具有灵敏的主－客识别功能。当涂载量为４３μｇ时，传感器的线性响应范围可达０．０１６～２５．４０６ｍｇ／Ｌ，灵敏度为４３．８Ｈｚ／（ｍｇ·Ｌ－１）（３０℃±０．５℃），检测下限可达０．００７ｍｇ／Ｌ。传感器具有重现性和稳定性好、响应较快的优点，羧酸和含苯环类化合物对传感器有一定干扰，而湿度不干扰。将该传感器用于苯甲醚样品的测定，测量精度与气相色谱法相当，回收率为９７．５２％～１０４．３７％。

基于模糊k近邻的变电站主接线类型自动识别方法

针对目前变电站接线图(静态手工绘制)维护耗时久、出错概率高等问题,提出一种基于模糊k近邻的变电站主接线类型自动识别方法——通过有向无环图(directed acyclic graph,DAG)构建不同电压等级电气设备拓扑岛以及构建相应的AOV网((activity on vertex network)进行拓扑排序,获取关键设备之间有向连通路径来表现设备之间的连接约束关系;对于不同类型的主接线,选取典型、非典型有向连通路径样本赋予隶属度进行训练,提高样本置信度,最后利用模糊k近邻分类方法对未知电气岛进行分类判别,获取变电站主接线类型。该方法基于设备模型动态获取变电站主接线类型,为后续主接线类型可视化成图奠定坚实的基础。

基于复合信号的挖掘机工作状态智能识别方法

针对液压挖掘机作业循环状态直接识别准确率较低的问题,提出了一种基于复合信号、支持向量机(SVM)的挖掘机工作状态智能识别方法。首先,对液压挖掘机循环作业各个工作阶段进行了划分,以各个工作阶段开始或结束波形作为分段标志,对循环作业数据进行了分段标志提取;然后,对各个提取的分段标志进行了数据预处理,采用支持向量机库(LIBSVM)多分类方法,基于主泵压力与先导压力复合信号,建立了液压挖掘机工作状态识别模型,设定了分类可信度阈值;最后,引入了智能校验系统,对工作状态直接识别结果进行了矫正,完成了挖掘机运行工作状态识别的目标。研究结果表明:相较于主泵压力识别方法,采用复合信号识别方法,挖掘机工作状态的直接识别准确率由54%提升至了78%,最终识别准确率在95%以上;复合信号识别方法能够用于有效识别液压挖掘机各工作阶段,对解决液压挖掘机作业循环状态直接识别准确率低的问题有明显效果。

基于电网行业的主数据量化识别模式研究

针对主数据的科学识别,通过设计识别工作流程,对识别评判标准的量化分析,解决以往业务人员对主数据定义理解的不一致而造成的主数据识别分歧与风险。通过对某大型电网企业主数据应用现状进行调研,结合企业实际业务条件,设计符合企业运行的主数据识别工作流程,分清责任实体,做到数据谁生产、谁识别、谁维护。再根据业界流行的分析方法,设计出符合需求的主数据量化识别模式,准确科学地识别企业内部的主数据,从而达到解决业务分歧与风险的效果。

基于主副词识别文本相似度的地名地址匹配方法研究

针对现有地名地址匹配算法匹配核心要素不明确,准确性不高的问题,本文提出了一种基于主副词识别文本相似度的地名地址匹配算法。该算法通过智能分词和空间信息建立一套多维度索引库,通过检索对各类地址要素进行组合得到最有效地址要素,利用最有效地址要素进行地址匹配与定位。利用该算法对重庆市机关法人3752条数据进行了匹配验证,实验结果表明该算法在匹配效率和准确性两方面均有较大提升。

物流分拣中破损快件的智能识别技术

鉴于传统智能识别方法无法解决分拣过程中货物破损区域不定、破损区域模糊、分拣耗时等问题,提出一种基于计算机视觉技术的破损快件智能识别模型,通过采用分割法,分割出图像变换差值,构建合理的快件特征表、目标破损特征区域表,并明确破损区域阀值,通过主元相似识别算法对不同类型的待识别快件进行破损识别。实验表明该模型具有较高的实时性和可靠性,能够及时准确地识别出不同类型的破损快件,极大地提高了物流分拣去除破损快件的自动化以及智能化。

卡罗拉前照灯纯牌零件识别方法

据市场反馈最近卡罗拉车前照灯在各地汽车配件市场上出现非纯牌零件大量流通的现象,使丰田卡罗拉车主识别并选购纯牌卡罗拉车型前照灯时产生了一定的困惑。为了让广大车友能轻松辨认并正确选购丰田纯牌零件,现在我们将真、假卡罗拉车前照灯零件的识别方法用对比图示的方法与广大车友分享。

单相电机变频光伏水泵在线参数识别方法研究

太阳能光伏水泵系统在偏远缺水地区具有广泛的推广应用前景,单相异步电机水泵由于结构简单、成本低,非常适用于量大面广的户用水泵系统,单相电机的变频运行一般是拆分为两相绕组运行,针对单相电机绕组多为不对称结构的特点,提出了一种单相电机在线参数识别方法。通过对主副绕组阻值进行测量比较及输出功率波动均方差最小调节,区分单相电机主副绕组并获得两相运行SPWM平衡系数,进而确定副主绕组匝数比,实现两相电机圆形旋转磁场控制、转矩脉动最小运行。仿真分析和实验结果证实了该方法的正确性和精确性。

企业主数据管理方法研究及实践

随着企业信息化水平的不断提高,对主数据进行管理逐渐成为各大企业的必然选择。本文根据主数据管理在国内应用的现状提出一套主数据管理方法,该套方法实现了对主数据的数据调研、主数据确认、主数据建模、主数据系统建设以及后期维护等阶段的管理指导。该套方法已实际应用于笔者单位内部主数据的信息化建设,在实践过程中,各类主数据得到规范化管理,应用效果良好。

基于深度学习的人脸识别技术研究

随着大数据和人工智能技术的不断发展,当前基于深度学习的人脸识别技术也获得了极大地突破,在现实生活中应用的更为广泛。论文正是基于此现状,论述了深度学习在人脸识别技术的应用,并就深度学习中主特征识别技术进行详细论述,最后对基于深度学习的人脸识别技术的未来研究和发展趋势进行了探究,旨在进一步挖掘深度学习在人脸识别方面的应用深度。