平直度离线显示和板形识别统计软件开发

在某冷轧厂收集到的平直度仪记录数据基础上,结合冷轧带钢平直度测量原理,在VB6.0环境下采用VBA技术开发了冷连轧带钢平直度数据离线动态显示分析软件,将轧机出口处平直度仪实时记录数据和末架轧辊转速等数据离线动态显示.根据板形识别原理,对板形进行识别统计,统计结果和现场实际情况相吻合.该软件对评估平直度控制效果、分析和解决冷连轧带钢板形问题具有重要意义.

显微彩色图像处理在藻类识别统计中的应用

水体中藻类与水质状况之间存在着密切的关系,可根据藻类综合指数、生物多样性指数等对被监测水体的水质状况做出评价。为此,通过对水体中藻类的显微彩色图像进行处理和分析,提出了藻类显微彩色图像识别统计的方法。通过研究图像的预处理、分割和识别等过程,识别出水体中的藻类并统计出藻类细胞的个数。实验结果表明,与人工识别统计方式相比,显微彩色图像识别符合率大于90%。

数据资产及其统计识别研究

文章借鉴SNA-2008等标准及现有研究成果,探讨了数据资产的概念和特征、数据资产的生产性及数据资产的统计识别问题。结果显示:数据具有资产属性,数据只有参与生产活动才能转变为资产,因此数据资产属于生产资产。个人数据和机构数据都应被纳入SNA核算范畴,但住户部门自给性数据的生产不包括在SNA的生产范围之内。作为资产的数据需满足可获得、具有使用价值、使用收益递增和时间原则。最后,以网络视频公司为例,展开数据资产统计识别的实践探索,发现企业自给性数据的资产识别较为复杂。

土木工程结构健康诊断中的统计识别方法综述

本文对土木工程结构健康诊断中的统计识别方法进行了综述。对统计识别中的统计系统识别方法(Bayes模型修正、随机有限元模型修正)、统计模式识别方法和概率神经网络方法的基本理论及其在土木工程结构健康诊断中的研究现状进行了论述,在此基础上提出了土木工程结构健康诊断中统计识别方法需要解决的关键问题和研究发展方向。

采用小波分析与神经网络技术的局部放电统计识别方法

小波变换技术适合于局部放电(PD)的检测与识别,但所用小波或提取的特征量不合适时,识别效果不理想。因此,测量了6种典型绝缘缺陷模型产生的144组PD脉冲数据,用基数B样条导数小波成功地从这些实测数据的极强电磁干扰中检测出了PDs,得到了相应的三维统计分布图与各种二维统计分布图,提出了一种新的小波分解方法处理这些PDs对应的统计分布图,并在小波变换域定义了一组与传统方法完全不同的新特征量来识别这些PDs。 以新定义的特征量组成输入矢量,用基于BP算法的前馈型神经网络,对6种典型PDs及加上4种混合PDs组成的共10种PDs进行了识别测试,识别效果远远优于现有方法水平。

基于统计与神经元方法相结合的手写体相似字识别

本文提出了一种基于统计识别方法与人工神经元网络相结合的手写体相似汉字识别方法。该方法充分利用了统计识别方法和神经元网络识别方法的优点，不仅显著地提高了相似字的识别率，而且有效地提高了系统的整体性能。对相似字的识别率由７９．０２％提高到８４．３２％，提高了五个百分点，整体识别率提高了１．３个百分点。

常量金标准物质定值中离群值的统计识别

离群值的剔除常用数理统计的方法,如格拉布斯检验法和迪克逊检验法等,但是这些统计方法用于常量金标准物质分析结果的统计检验,都存在着对离群值剔除明显不够的问题。本文建立了以常量金重复分析相对偏差允许限为依据的离群值统计识别方法,包括统计计算待定值样品中金的算术平均值x珋和相对偏差允许限YG,确定合格的测定结果的数据区间,从而识别出离群值并予以剔除;一次剔除后,按照新的统计量确定下一轮的离群值剔除范围,直到无离群值后,给出金的平均值及其波动范围。以15个人工组合的常量金标准物质为例,模拟金标准物质定值分析,以密码形式分派给不同单位和分析者,共收集10套独立分析结果,采用本法剔除离群值后,所得金算术平均值与金标准参考值更加接近,其相对偏差的质量分数为0.35,达到优秀;而格拉布斯法(或迪克逊法)和中位值法的质量分数分别为0.42和0.40,只能达到良好。应用本文建立的离群值统计识别方法,质量分数等级有了明显提高,增强了数据统计分析的有效性。

高光谱数据森林类型统计模式识别方法比较评价

在我国东北地区获取EO-1Hyperion高光谱数据,以高空间分辨率的全色SPOT-5数据及其影像分割结果为辅助,通过外业测量获取真实可靠的森林类型空间分布数据。以这些数据为地面实状数据,对现代先进的统计模式识别方法用于森林类型识别的效果进行比较评价,总结可以有效解决有限样本条件下高光谱分类问题的基于统计模式识别的森林类型分类技术方案。评价结果表明:对高光谱数据进行降维处理,并采用更加有效的二阶统计量估计方法,进而应用将空间上下文信息和光谱信息相结合的分类算法,如ECHO,可以有效提高高光谱数据森林类型的识别精度。

雷达HRRP双门限在线统计识别方法

"边录取、边学习、边建模"是雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)统计识别工程化的方法之一。在独立高斯模型假设下,推导了参数在线学习的公式,根据概率密度值提出一种双门限在线统计识别方法,首先设置门限SA剔除HRRP中的"环值",然后设置门限SB将数据分成几段,从而缓减模型与实时HRRP数据多模特性的失配。基于实测数据的仿真实验证明了本方法的有效性。

基于统计识别模型的遥感蚀变信息提取

遥感数据具有离散性、有限性及非线性关系的数学特征。在专题纹理信息提取分析基础上,以异常区灰度值和矿区控矿构造信息为特征值,利用统计学原理,建立统计识别模型。利用统计识别模型对未知区的特征向量进行识别分类,并应用于吉林东部小西南岔多元成矿靶区预测及矿区附近找矿评价工作中,把提取的蚀变信息与矿山工程地质知识相结合,经野外实地检查与部分探矿工程验证,结果与实际相吻合,获得较好的铜、金矿化显示。

一种新的道路标志统计识别方法

提出了一种用于室外移动机器人的道路标志自动统计识别方法。针对我国道路标志图像的基本特征,全面分析转弯道路标志图案后发现:图像的全局特征更易被检测到,而且更不易受到噪声和较小局部失真的影响。提出以全局特征为立足点,采用图像的灰度均值为主要特征量的特征选择与提取方法。在此基础上,分析道路标志图案的分块机理,采用投影和方向特征的处理方法,得到了9个转弯道路标志的特征不变量值。试验结果表明,有噪声的情况下,该方法能够实现对道路标志图案的快速、准确识别,具有较好的抗干扰能力。

统计模式识别和自回归滑动平均模型在设备剩余寿命预测中的应用

为了对设备预知性维护研究提供支持,采用统计模式识别(SPR)方法对设备进行性能评估,获取设备健康指标;再运用自回归滑动平均模型(ARMA)对设备剩余寿命进行预测,建立了基于设备健康状况的设备剩余寿命预测模型.对生产过程中刀具加工设备寿命预测进行分析和验证结果表明,该设备评估和预测方法是有效且实用的.

基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

根据植物病害彩色图像的特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法,采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明:该方法具有快速、有效和准确的特点,对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。

用基于统计模式识别的优化BP网络预报转炉的终点磷含量

用模式识别和神经网络建立PLSBP的转炉终点磷含量降维网络模型,克服了PLS法和BP法各自的缺陷。用该模型设计了4个冶炼工艺参数点,预测值与实际值比较吻合。

统计模式识别在复合耐火材料中的应用

计算机模式识别技术是研究材料合成过程很有用的手段。本文以Ｏ＇－赛龙结合ＺｒＯ２复合特种耐火材料为例，讨论了统计模式识别的具体应用。

塘18井天然气逸出量中短期地震前兆异常的统计-模糊识别

本文综合利用统计和模糊识别方法处理了塘18井天然气逸出量连续7年的观测资料。所用的统计方法是方差分析,模糊方法则为模糊模式识别的直接方法。使用统计处理后的曲线比原观测值曲线更容易判别出地震前兆异常。在用统计方法识别出趋势性异常的基础上,可进一步采用模糊数学方法来识别中、短期地震前兆异常。 本文的研究结果表明,用统计-模糊识别方法可重点预测在离该井300公里以内的北东—南西方向上发生的M_s≥4.5地震。 本文最后探讨了用统计-模糊识别方法得出的中、短期地震前兆的某些特征,并作了简要的讨论。

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。

统计模式识别及其发展现状综述

模式识别已经被成功地大量用于民用和军用产品的识别系统的设计上,模式识别技术的发展对国民经济建设和国防现代化建设有着广泛和深远的意义。就模式识别的一个重要分支——统计模式识别所涉及的基本问题、研究领域及其当前进展现状进行了较为详细的介绍。

基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

根据植物病害彩色图像的特点 ,提出了用颜色空间作为特征空间 ,利用统计模式识别的监督分类方法。采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明:该方法具有快速、有效、准确等优点 ,对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。

统计模式识别方法在录井油气评价中的应用

深入地研究了综合录井的特征参数,对其进行了降维映射处理。提出了利用窗函数法和近邻法求录井参数的特征分布,并以此来构造概率密度分布函数;应用统计模式识别的贝叶斯判别决策方法训练分类的有关参数,确定了基于线性窗函数的贝叶斯方法和基于独立近邻原则的贝叶斯方法,为利用统计规律进行录井数据的自动处理提供了一种新的探索途径。