近红外光谱结合SIMCA模式识别法检测木材表面节子

利用近红外光谱结合SIMCA模式识别法来检测马尾松木材单板节子。结果表明,通过培训集样本建立的基于主成分分析的SIMCA判别模型对有无节子两种类型样本进行回判和对未知节子类型的样本(包括无节子和有节子样本)的判别正确率均达到90%～100%,说明应用近红外光谱结合SIMCA模式识别法可以快速有效地检测木材表面的节子缺陷。

清肝润肺止咳露高效液相色谱特征图谱、含量测定及化学模式识别的研究

目的建立清肝润肺止咳露高效液相色谱(HPLC)特征图谱,测定其中吗啡、可待因、罂粟碱、那可丁的含量,并结合化学模式识别方法,综合评价该制剂的质量。方法采用HPLC法,以甲醇-5μmoL·L^(-1)庚烷硫酸钠溶液(用磷酸调节pH至2.6)为流动相进行梯度洗脱,流速:1.0 mL·min^(-1),柱温:20℃,检测波长:220 nm,进样量:10μL。利用指纹图谱相似度评价软件,结合聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)和偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)对10批清肝润肺止咳露的特征图谱进行评价。结果10批清肝润肺止咳露特征图谱共确定16个共有峰,指认了5个共有峰,分别为吗啡、可待因、蒂巴因、罂粟碱、那可丁。其中4个成分在线性范围内(吗啡0.70~8.70μg、可待因0.68~8.50μg、罂粟碱0.60~7.55μg、那可丁0.38~4.80μg)均有良好的线性关系(r≥0.9997);精密度、稳定性、重复性试验的RSD均小于3.0%;平均加样回收率在97.93%~99.43%之间(RSD<3.1%);含量测定结果:吗啡43.58~76.47μg·mL^(-1),可待因16.64~78.92μg·mL^(-1),罂粟碱29.93~41.22μg·mL^(-1),那可丁14.44~33.22μg·mL^(-1)。通过CA、PCA和PLS-DA分析,可将10批清肝润肺止咳露分为2类(S3、S4、S8、S10聚为一类,其余聚为一类),并筛选出峰2、峰4、峰13、峰11(吗啡)、峰1、峰10、峰8、峰12、峰16(那可丁)9个差异性成分。结论该研究建立的HPLC特征图谱及含量测定方法简单、准确,结合化学模式识别法,可用于清肝润肺止咳露的质量控制。

基于FTIR的两种模式识别方法在两面针产地鉴别中的应用

为了探求建立快速鉴别两面针产地的方法，基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术，选取1800400cm^-1红外指纹图谱带，采用Fisher比值法和SIMCA聚类分析法建立产地分类模型，分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别，并通过计算识别率与拒绝率来验证模型。结果表明，红外光谱技术不但能准确提取中药材的整体信息，并且基于红外光谱建立起的两种模式识别模型对未知样品进行预测，识别率和拒绝率均达到90％以上，说明所建模型具有较强的识别能力。通过自编计算程序以及现有统计软件，还可以将模式识别模型实现实时在线化检测与快速样品鉴别，大大提高了鉴别速度而更具应用价值。

超声波法进行变压器局部放电模式识别的研究

在线识别局部放电模式可以有效地判断局部放电对变压器绝缘的危害程度。文中根据局部放电超声波信号存在的非线性和非平稳特性,提出利用分形理论对局部放电超声波信号的时域脉冲波形进行分析。对分形理论及其参数计算方法进行了简单的介绍,在自制的几种典型变压器局部放电模型上进行实验,计算了所得到的局部放电超声波信号的分形参数(分维数和空缺率),得到不同放电形 式的分形特征,利用人工神经网络对所得到的分形特征进行模式识别。结果表明利用超声波信号可以有效地判断变压器局部放电模式,为变压器局部放电信号的特征提取和模式识别提供了一种新的研究方法。

基于层次分析法的油纸绝缘局部放电模式识别

通过对局部放电的模式识别可以了解放电类型及严重程度,并在此基础上确定维护方案。为了对局部放电进行识别,建立了油纸绝缘中的5种典型缺陷模型;运用K-W检验从相间局部放电(PRPD)统计算子中提取出分类能力最强的11个特征;基于提取的特征,在小样本训练集的前提下,利用层次分析法对典型放电模型进行识别,同时和同种情况下使用人工神经网络的识别效果进行了比较。实验结果表明,在小样本训练集下,运用层次分析法得到了较好的识别效果,正判率均大于85%,优于人工神经网络,这为小样本训练集的情况下局部放电的快速识别奠定了基础。

用模式识别法进行油中放电超声定位的研究

介绍了一种用于油浸变压器局部放电超声定位的方法———模式识别法。它避免了现行算法中存在的一些问题，具有通用、实现简单等特点，和最小二乘法相比，它还能有效地提高定位精度。

分频段能量谱及马氏聚类算法在开关柜局部放电模式识别中的应用

针对传统超高频(UHF)检测法对系统采样频率、数据处理存储要求严苛及成本较高的缺点,融合混频降频、功率检波技术,研制出一套较经济的高压开关柜超高频在线监测系统。采用该系统对沿面放电、气隙放电、针–板放电和自由微粒放电共4种典型缺陷模型的局部放电信号进行监测,获得信号在不同频段的能量谱;并在此基础上提出了将局部放电的分频段能量作为特征向量、利用马氏距离算法进行聚类分析的高压开关柜局部放电模式识别方法。研究结果表明:不同放电类型在频域内的能量分布差异较大,相同的放电类型在频域内的能量分布差异较小;不同放电类型在能量比重三角图中表现出显著的区域聚集特性。该局部放电模式识别方法对4种典型缺陷放电类型的识别准确率达到99.125%。

基于高效液相色谱指纹图谱和化学模式识别法评价不同采收期水冬瓜树皮药材质量

建立不同采收期水冬瓜树皮药材的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并结合化学模式识别法,对不同采收期水冬瓜树皮药材质量进行了评价。将新鲜的水冬瓜树皮烘干过筛后,用甲醇提取其中的有效成分,采用HPLC建立不同采收期的11个批次水冬瓜树皮的指纹图谱,通过《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》[国家药典委员会(GPC)2004A版]、IBM SPSS Statistics 25统计学软件和SIMCA-P+12.0软件等化学计量学软件对指纹图谱进行相似度分析、系统聚类分析、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)。结果显示:11个批次水冬瓜树皮的HPLC指纹图谱中有18个共有峰,这些共有峰与紫丁香苷的相对峰面积的相对标准偏差(RSD)为30%~124%,说明不同采收期的样品所含化学成分的含量差异较大。11个批次样品的指纹图谱与以S6色谱数据为参考生成的对照指纹图谱的相似度为0.932~0.982,表明不同采收期水冬瓜树皮药材总体质量较为稳定。系统聚类分析将11个批样品分为2组,这一结果得到了PCA和OPLS-DA的验证。OPLS-DA结果还显示:18个共有峰的变量投影重要性(VIP)值均大于0.8,说明不同批次水冬瓜树皮药材之间的质量存在微小差异,从中选择7个VIP值大于1.0的共有峰对应的物质作为质量差异性标志物,用来反映不同采收期水冬瓜树皮中主要化学成分变化。

空场采矿法采场顶板破坏模式识别专家系统

对房柱式空场采矿法采场顶板破坏模式及其影响因素进行了探讨 ,建立了识别顶板破坏模式的知识库 ,并用VC++语言开发出了识别顶板破坏模式的专家系统。实际应用表明 ,用该专家系统识别的顶板破坏模式与实际的顶板破坏模式基本吻合。

模式识别中的支持向量机方法

针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一鉴别法、一一区分法、M-ary分类法、一次性求解等多类别分类方法.最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例.作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力.

亚甲二氧基甲基苯丙胺法庭鉴定的化学模式识别研究

目的:利用化学模式识别方法对摇头丸质谱分析数据进行处理,建立一种合适的分析方法,对不同缴获途径的亚甲二氧基甲基苯丙胺进行法庭鉴定。方法:对2 0 0 3年南京市禁毒处所缴获的摇头丸按照案情进行筛选,确定以4例案件中缴获的摇头丸共4 8粒进行气质联用分析,建立模式与识别模型。结果:利用SIMCA法建立了摇头丸法庭鉴定的方法。结论:本文所应用的方法可作为摇头丸法庭鉴定的一种新手段。

基于改进TS云推理网络的板形模式识别方法

将云模型与T S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T S云推理网络。该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T S云推理网络的结构和稳定性。在超熵确定的情况下,使用最速下降法辨识了T S云推理网络的参数,将该网络应用于板形模式识别,并与T S模糊神经网络作了对比。仿真结果表明:T S云推理网络抗干扰能力较强,能够识别出常见的板形缺陷,并且识别精度较高。

多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用

将神经网络总体平均误差作为目标函数 ,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量 ,通过设计变量合理排序与分配 ,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比 ,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长保证目标函数递减 ,又能克服在目标点附近的振荡现象·编制出神经网络权值和阈值计算的通用程序 ,给出神经网络合理结构选择的基本原理·通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和模式识别 ,表明所提出算法的有效性和实际应用价值·

以手法控制酸胀麻针感的模式识别分析

本文以肌肉丰厚处穴位（手三里、合谷、足三里）的肌电为客观指标，用模式识别方法对常见酸、胀、麻针感进行了分类分析，并通过单式手法的不同组合，对针感进行控制，观察手法控制酸胀感和麻感的可行性。

以盒维数和信息维数为识别特征量的GIS局部放电模式识别方法

研制了5种典型的GIS人工模拟缺陷模型及其局部放电检测系统,通过实验获取了大量局部放电样本数据,构造出GIS局部放电灰度图象;提出有效估计图象盒维数的最少盒计数法;提取了GIS局部放电灰度图象的分形特征——盒维数和信息维数;利用以局部放电灰度图象的盒维数和信息维数作为识别特征量,径向基函数人工神经网络为识别分类器的GIS局部放电模式识别方法,取得了良好的识别效果。

基于AHP法和灰色模式识别理论的海底管道系统路由定量风险评估

根据海底管道路由潜在风险的特点及风险类型,提出了一种将层次分析法(AHP法)和灰色模式识别理论相结合的海底管道系统路由定量风险评估方法,该方法利用AHP确定风险评价指标体系,运用灰色模式识别理论,建立识别结果标准,并结合实际工程进行计算,计算结果表明该方法是可行的。

利用模式识别方法预测低渗气井压裂产能

类比法是一种预测低渗气井压裂产能的重要方法,应用时会受经验丰富程度的影响,而且难以实现定量预测。文中引入模式识别,成功地进行了低渗气井压裂产能定性和定量预测,分析确定了影响压裂产能的主要因素为储层渗透率、含水饱和度、储层有效厚度、孔隙度、岩石密度、裂缝半长。首先结合粗糙集理论确定各个参数的权重系数,然后根据区块已测试井参数建立了识别模版。对常规的欧氏距离方法进行加权,构建相应的隶属度函数,找出待计算井与模版中相似度最高的样本,进行定性和定量计算。通过对某区块8口压裂井验证,其单井产能计算误差均在20%以内。这表明,该方法计算可靠,准确性高,消除了类比法中人为因素的影响,能够准确地定量计算压裂产能。

盾构法隧道管片接头受力模式识别系统的研究

根据上海地铁二号线盾构法隧道管片接头形式 ,建立了能够完整描述接头在任一组合力(弯矩、轴力、联结螺栓预应力 )作用下的受力及变形性状的力学模型识别系统 该系统中的 5个模型由6条线路连接而成 据此接头模型识别系统 ,可以精确分析在不同的应力水平下接头的张角、接头的转动刚度等 。

基于统计模式识别的岩石节理图像分割方法

岩石节理裂隙形状复杂,图像中含有很多噪声。而使用统计模式识别方法在分割图像时,可以首先使分类器学习图像中不同样本的特征,进而利用这些特征对图像中每个像素进行分类,实现分割。在设计统计模式识别的分类器时,我们提出使用基于核函数Fisher判别法构造分类器。使用该方法可以将图像高维的属性空间上的非线形判别转化为图像特征空间上的线形判别,而不需要知道从属性空间到特征空间的具体映射形式。通过对岩石节理裂隙图像分割实验表明,该方法能达到较其他方法更好的分割效果。

区域水资源合理配置的模糊模式识别-模糊层次分析法的熵耦合模型

为确定区域水资源合理配置各评价指标的权重、有效处理区域水资源分配过程中的模糊性和随机性,提出了基于信息熵原理的模糊模式识别模型与基于加速遗传算法的模糊层次分析法相耦合,进行各子区域水资源量合理配置的新模型(EFPR-FAHP)。结果说明:用EFPR-FAHP进行水资源合理配置,数学物理概念明确,方法简明、通用,计算结果客观、合理,在区域水资源和环境管理中具有推广应用价值。