自组织神经网络在流域土壤水分含量空间模式识别中的应用

由于土壤水分含量受众多因素的影响,空间变异性很大,给土壤水分含量空间分布的研究带来了很大的困难。空间模式识别是处理土壤水分含量空间数据的方法之一,能够分析得到土壤水分含量空间数据的聚类结果。基于自组织特征映射和自适应共振理论的自组织神经网络模型在空间数据模式识别中得到广泛应用,针对澳大利亚tar-rawarra试验流域土壤水分含量的观测数据,应用自组织神经网络,建立动态土壤水分含量的空间模式识别模型,并用半变异函数对识别结果进行检验,实例研究表明该方法是一种行之有效的方法。

模式识别在波形分析中的应用

根据波形自动分析的需要 ,将典型波形进行傅立叶变换 ,所得数据形成波形模式 ,继而形成典型波形空间。然后利用空间模式识别方法 ,把测试波形模式与典型波形空间中的模式进行比较 ,按离差度给出测试波形与典型波形的匹配程度 ,从而确定测试波形类型。文中还讨论了加权法模式识别在测试波形出现噪声时的应用。最后用实际应用中的波形数据进行了分析验证 ,结果表明空间模式识别方法在波形分析中具有良好性能。

应用模式识别进行波形分析

根据测试器需要,利用子空间模式识别对测试波形进行分析,并将波形参数与既设波形进行比较,按匹配度给出测试波形特征。

空间矿化模式的识别与鉴别

使用现代信息技术,基于空间数据圈定矿化分布和找矿目标,是当前矿产勘查的一个新方向。采用模糊聚类方法,以地质、地球物理和地球化学图层为输入数据,在GIS平台上对空间矿化模式进行识别,并通过地质解读从中鉴别出矿化模式。模糊聚类是基于c-means聚类的人工神经网络方法,以模糊隶属度作为不确定性推理指标,是一种非监督分类器。用这一方法进行空间矿化模式识别,可以在多种矿床类型共存和交叉重叠分布的环境中,识别并鉴别出个性化的矿化模式。以内蒙古乌兰浩特120万图幅为例,展示了模糊聚类空间矿化模式的识别与鉴别过程,取得了良好的效果。

基于DS证据理论的机载火控雷达空空工作模式判定

针对机载火控雷达典型空空工作模式的判定问题,提出一种基于DS证据理论的判定体系。首先,从侦收到的敌方雷达信号中提取特征参数并构建雷达信号特征库,通过预判断流程快速实现单平台下的模式分组;然后,对分组后的多维空间模式识别结果运用DS证据理论,采用分布式结构进行单平台多周期时域融合和多平台空域信息融合,实现雷达工作模式判定。仿真结果表明:该体系能在单平台下识别速度搜索模式和单目标跟踪模式,在多平台下对边搜索边测距模式和边扫描边跟踪模式的判定信度达83.3%,实时性和准确率较好,具有实际应用价值。

基于核的多故障分类器及其应用

提出了一种基于核的多类别模式识别算法(简称核子空间法,KSPM),依据此算法建立了多故障分类器.该方法的主要思想是:将原输入空间中的数据经一个非线性映射,映射到一个高维的特征空间(或核空间),突出各类样本之间的特征差异,利用线性子空间模式识别思路进行分类.经核矩阵特征分解,可以形成各类别对应的特征子空间,然后分别计算待分类模式与各类特征子空间的距离实现模式分类.多故障分类器应用于液压泵故障诊断结果表明,该故障分类器可实现多故障的识别和诊断,并且具有算法简单和故障分类能力强的优点.

RESEARCH ON TWO-DIMENSIONAL LDA FOR FACE RECOGNITION

The letter presents an improved two-dimensional linear discriminant analysis method for feature extraction. Compared with the current two-dimensional methods for feature extraction, the improved two-dimensional linear discriminant analysis method makes full use of not only the row and the column direc-tion information of face images but also the discriminant information among different classes. The method is evaluated using the Nanjing University of Science and Technology (NUST) 603 face database and the Aleix Martinez and Robert Benavente (AR) face database. Experimental results show that the method in the letter is feasible and effective.

Liquid Crystal Television Spatial Light Modulator

The liquid crystal television spatial light modulator (LCTVSLM) characterized is usable in optical processing applications,e.g.,optical pattern recognition,associative memory, optical computing,correlation detection and optical data processing systems.The array performance and real-time optical correlation applications are reviewed.