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A New Method of Selection and Reduction of System Feature in Pattern Recognition Based on Rough Sets 被引量:3
1
作者 Huanglin Zeng Zengren Yuan Xiaohui Zeng 《通讯和计算机(中英文版)》 2006年第8期25-28,共4页
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Detection of Alzheimer’s disease onset using MRI and PET neuroimaging:longitudinal data analysis and machine learning 被引量:2
2
作者 Iroshan Aberathne Don Kulasiri Sandhya Samarasinghe 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2023年第10期2134-2140,共7页
The scientists are dedicated to studying the detection of Alzheimer’s disease onset to find a cure, or at the very least, medication that can slow the progression of the disease. This article explores the effectivene... The scientists are dedicated to studying the detection of Alzheimer’s disease onset to find a cure, or at the very least, medication that can slow the progression of the disease. This article explores the effectiveness of longitudinal data analysis, artificial intelligence, and machine learning approaches based on magnetic resonance imaging and positron emission tomography neuroimaging modalities for progression estimation and the detection of Alzheimer’s disease onset. The significance of feature extraction in highly complex neuroimaging data, identification of vulnerable brain regions, and the determination of the threshold values for plaques, tangles, and neurodegeneration of these regions will extensively be evaluated. Developing automated methods to improve the aforementioned research areas would enable specialists to determine the progression of the disease and find the link between the biomarkers and more accurate detection of Alzheimer’s disease onset. 展开更多
关键词 deep learning image processing linear mixed effect model NEUROIMAGING neuroimaging data sources onset of Alzheimer’s disease detection pattern recognition
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Transforming Data into Actionable Insights with Cognitive Computing and AI 被引量:1
3
作者 Saleimah Al Mesmari 《Journal of Software Engineering and Applications》 2023年第6期211-222,共12页
How organizations analyze and use data for decision-making has been changed by cognitive computing and artificial intelligence (AI). Cognitive computing solutions can translate enormous amounts of data into valuable i... How organizations analyze and use data for decision-making has been changed by cognitive computing and artificial intelligence (AI). Cognitive computing solutions can translate enormous amounts of data into valuable insights by utilizing the power of cutting-edge algorithms and machine learning, empowering enterprises to make deft decisions quickly and efficiently. This article explores the idea of cognitive computing and AI in decision-making, emphasizing its function in converting unvalued data into valuable knowledge. It details the advantages of utilizing these technologies, such as greater productivity, accuracy, and efficiency. Businesses may use cognitive computing and AI to their advantage to obtain a competitive edge in today’s data-driven world by knowing their capabilities and possibilities [1]. 展开更多
关键词 Business Growth Technology Natural Language processing Neural Networks data Analysis pattern recognition Automation Cognitive Computing Artificial Intelligence Actionable Insights Machine Learning Natural Language Virtual Assistants Chatbots Voice-Activated Devices
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Study on the feature selection and classifica-tion effect of precursory data of ground tilt
4
作者 李正媛 吴奕麟 李晓军 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 1996年第4期70-75,共6页
Using the view point of nonlinear science and the method of selecting numerical features of pattern recognition for reference, the physical and numerical features of precursory ground tilt data are synthetically emplo... Using the view point of nonlinear science and the method of selecting numerical features of pattern recognition for reference, the physical and numerical features of precursory ground tilt data are synthetically employed. The dynamic changes of data series are described with the numerical features in multi dimensional space and their distributive relations instead of an unique factor. The relationship between the ground tilt data and earthquake is examined through recognition and classification. 展开更多
关键词 data processing pattern recognition PRECURSOR ground tilt tide feature space.
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基于特征模式识别的农田监控系统研究
5
作者 周育辉 孙滨 《中国农机装备》 2024年第4期2-5,共4页
针对农田监控系统中存在的识别准确度不高、数据处理效率低等问题,提出了一种基于特征模式识别的农田监控系统。对农田监控系统的功能进行了设计,包括系统整体架构设计、数据采集与传输模块设计、特征提取与模式识别算法设计,结合用户... 针对农田监控系统中存在的识别准确度不高、数据处理效率低等问题,提出了一种基于特征模式识别的农田监控系统。对农田监控系统的功能进行了设计,包括系统整体架构设计、数据采集与传输模块设计、特征提取与模式识别算法设计,结合用户界面设计实验与结果分析,验证了所提出系统的有效性和性能优势。对农田监控系统在实际农业生产中的应用前景进行了展望,并提出了未来改进方向和研究趋势。 展开更多
关键词 特征模式识别 农田监控系统 数据处理 识别准确度 改进方向
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戴维南等值跟踪的参数漂移问题研究 被引量:67
6
作者 李来福 于继来 柳焯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第20期1-5,共5页
导出了戴维南等值参数的分式解析表达式;探讨了跟踪戴维南等值的参数漂移问题,并揭示了其本质原因;指出了在解析表达式中,分子分母真值与误差数量级间的关系决定参数漂移起伏的幅度,并据此提出了抑制参数漂移跌宕起伏的策略和候选采样... 导出了戴维南等值参数的分式解析表达式;探讨了跟踪戴维南等值的参数漂移问题,并揭示了其本质原因;指出了在解析表达式中,分子分母真值与误差数量级间的关系决定参数漂移起伏的幅度,并据此提出了抑制参数漂移跌宕起伏的策略和候选采样运行点优选的方法:P-V关系检验和运行模式检验。该策略和方法能保证戴维南等值参数跟踪的结果,比较贴近实际。 展开更多
关键词 电力系统 电压稳定 戴维南等值 参数漂移 数据处理 模式识别
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基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用 被引量:14
7
作者 徐正光 王淑盛 +2 位作者 刘冀伟 王志良 史立峰 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期126-128,共3页
根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机... 根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性. 展开更多
关键词 主成分分析 奇异点
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SVD滤波方法的改进及应用 被引量:35
8
作者 陈遵德 段天友 朱广生 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 1994年第6期783-792,共10页
本文介绍了奇异值分解SVD滤波原理,并用不同的具有代表性的合成地震记录进行了试验、分析,得出了影响SVD滤波效果的主要因素,从而提出了SVD滤波的改进方法─—基于SVD的倾角扫描叠加和自组织特征映射神经网络确定SVD滤波参数。将此... 本文介绍了奇异值分解SVD滤波原理,并用不同的具有代表性的合成地震记录进行了试验、分析,得出了影响SVD滤波效果的主要因素,从而提出了SVD滤波的改进方法─—基于SVD的倾角扫描叠加和自组织特征映射神经网络确定SVD滤波参数。将此法用于实际地震资料处理,效果明显。 展开更多
关键词 地震数据处理 SVD滤波 数据处理 滤波
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基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪 被引量:12
9
作者 杨杰 陆正刚 黄欣 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1107-1110,1120,共5页
基于单传感器(雷达或红外)系统存在局限性,提出了基于多传感器(雷达和红外)信号融合的目标识别和跟踪系统,它能利用不同传感器的数据互补和冗余.特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低... 基于单传感器(雷达或红外)系统存在局限性,提出了基于多传感器(雷达和红外)信号融合的目标识别和跟踪系统,它能利用不同传感器的数据互补和冗余.特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低虚警概率;决策层融合能矫正因受干扰等原因而失去目标跟踪能力的传感器模块的伺服跟踪回路,并提高抗干扰性. 展开更多
关键词 数据融合 图像处理 目标识别 目标跟踪 多传感器
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多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究 被引量:19
10
作者 覃鸿 王守觉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期957-960,共4页
 本文将基于多权值神经元网络的仿生模式识别方法用于连续语音有限词汇量固定词组识别的研究中,并将其识别效果与HMM方法及DTW方法进行了比较分析.以15个词组的词汇表做测试,通过调整这三种识别算法的参数,在它们的拒识率相同的情况下...  本文将基于多权值神经元网络的仿生模式识别方法用于连续语音有限词汇量固定词组识别的研究中,并将其识别效果与HMM方法及DTW方法进行了比较分析.以15个词组的词汇表做测试,通过调整这三种识别算法的参数,在它们的拒识率相同的情况下,针对参加训练的词汇,比较他们的错误识别率(某类误认为他类);针对未参加训练的词汇,比较他们的错误接受率(误认为某类).结果表明,在低训练样本数量的情况下,仿生模式识别方法能获得更好的识别效果. 展开更多
关键词 仿生模式识别 多权值矢量神经元 语音识别 HMMs DTW
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划分系数和总变差相结合的聚类有效性函数 被引量:17
11
作者 范九伦 吴成茂 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1561-1563,共3页
划分系数是聚类有效性检测中常用方法之一 .针对划分系数存在的严重不足 ,本文从一个新的角度对划分系数进行修改 .结合数据的模糊划分得到的总变差 ,提出了二个新的聚类有效性标准 .实验结果表明 ,本文提出的方法具有良好的分类性能 .
关键词 模糊-均值聚类 聚类有效性函数 划分系数 变差
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大数据处理技术在交互设计中的应用研究 被引量:23
12
作者 王晓慧 覃京燕 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第22期9-12,共4页
目的将分布式与并行计算、机器学习、假设检验、模式识别等大数据处理技术应用于交互设计的经典问题,包括用户调研、产品迭代和产品测试。方法首先调研了交叉学科和交互设计的研究现状,然后提出了将大数据处理技术应用于交互设计的研究... 目的将分布式与并行计算、机器学习、假设检验、模式识别等大数据处理技术应用于交互设计的经典问题,包括用户调研、产品迭代和产品测试。方法首先调研了交叉学科和交互设计的研究现状,然后提出了将大数据处理技术应用于交互设计的研究框架,进而分别研究了基于大数据处理技术的用户调研方法、基于A/B测试的版本更新方法以及基于模式识别的用户体验优化方法。结果研究结果表明了将大数据处理技术应用于交互设计的可行性,大数据处理技术为设计学中的传统用户调研和测试方法提供了坚实的理论基础和数据支持。结论将大数据处理技术应用于交互设计,大大降低了人工成本,并进一步为设计学与计算机科学的交叉进行了初步探索,提供了有效实用的理论与方法。 展开更多
关键词 交互设计 大数据处理技术 模式识别 用户调研
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基于人工神经网络的负荷数据预处理 被引量:6
13
作者 姚李孝 薛美娟 冯继安 《西安理工大学学报》 CAS 2007年第3期277-281,共5页
对历史负荷数据进行处理是提高电力系统负荷预测精度首先要解决的问题。脏数据处理的过程就是对于含有脏数据的负荷曲线模式的辨识过程。首先利用自适应共振网络(ART网)对日负荷曲线进行分类,确定出每一类负荷曲线的特征曲线;然后用超... 对历史负荷数据进行处理是提高电力系统负荷预测精度首先要解决的问题。脏数据处理的过程就是对于含有脏数据的负荷曲线模式的辨识过程。首先利用自适应共振网络(ART网)对日负荷曲线进行分类,确定出每一类负荷曲线的特征曲线;然后用超圆神经网络(CC网)对特征曲线进行脏数据辨识;最后利用扩展短期负荷预测方法对脏数据进行修正。对某市2002年8月份的数据进行脏数据辨识,结果证明所提出的模型对脏数据的平均检测率为92.11%,效果令人满意。采用该处理过的历史数据对某市2002年8月14日的负荷进行预测,结果表明,利用该方法处理后的数据进行负荷预测提高了负荷预测的精度。 展开更多
关键词 数据预处理 负荷预测 模式识别
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油液监测智能化的关键技术探讨 被引量:8
14
作者 赵春华 严新平 《润滑与密封》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期48-52,共5页
油液监测智能化是当前机器磨损状态识别研究的一个重要方向。油液监测中的信息形式多样、信息容量高 ,使得信息高速度处理成为难题。本文对实现油液智能化在数据绝对值分析、趋势分析、比较、诊断和预测等方面的关键技术进行探讨 ,并探... 油液监测智能化是当前机器磨损状态识别研究的一个重要方向。油液监测中的信息形式多样、信息容量高 ,使得信息高速度处理成为难题。本文对实现油液智能化在数据绝对值分析、趋势分析、比较、诊断和预测等方面的关键技术进行探讨 ,并探讨了未来油液监测智能化的发展方向。 展开更多
关键词 油液监测 模式识别 信息融合 故障诊断 机器 磨损
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DMOS优化软件及其在化工过程优化中的应用 被引量:5
15
作者 杨善升 陆文聪 陈念贻 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2005年第4期36-39,共4页
DMOS软件综合运用了模式识别、支持向量机、人工神经网络、遗传算法、线性和非线性回归等多种数据挖掘技术,能有效解决复杂工业过程系统优化中普遍存在的多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀分布的难题。将DMOS工业优化软件成... DMOS软件综合运用了模式识别、支持向量机、人工神经网络、遗传算法、线性和非线性回归等多种数据挖掘技术,能有效解决复杂工业过程系统优化中普遍存在的多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀分布的难题。将DMOS工业优化软件成功地应用于柴油加氢精制装置及丙烯腈反应装置的生产优化。根据装置DCS系统采集的生产数据,研究了装置优化操作的主要工艺参数,采用模式识别方法建立了装置生产优化操作的定性模型,并最终建立了优化目标的数学模型。 展开更多
关键词 DMOS 数据挖掘 模式识别 过程控制与优化 加氢精制 丙烯腈
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基于过程神经网络的多维动态信息处理技术 被引量:3
16
作者 许少华 王皓 +1 位作者 王颖 何新贵 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2010年第5期145-149,164+173,共7页
针对多维动态信息处理和非线性系统数据建模问题,提出一种基于过程神经网络的理论和方法.过程神经网络的输入/输出和连接权可以是多元时间函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多元过程效应的累积,可同时反映多个多元... 针对多维动态信息处理和非线性系统数据建模问题,提出一种基于过程神经网络的理论和方法.过程神经网络的输入/输出和连接权可以是多元时间函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多元过程效应的累积,可同时反映多个多元时间输入信号在多维空间上的共同作用影响,以及过程效应的累积结果.针对多维动态信息处理的典型应用问题,建立4个过程神经网络模型,从信息处理机制上分析了其应用于动态模式识别、非线性系统数据建模、系统辨识与过程控制等问题的适应性. 展开更多
关键词 过程神经网络 多维动态系统 信息处理 数据建模 非线性 模式识别
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一种基于多特征波段岩土层次分类方法 被引量:2
17
作者 余先川 周鑫 +5 位作者 康增基 安卫杰 胡丹 王云涛 韦京莲 刘连刚 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1825-1833,共9页
岩土分类与一般地表的地物分类相比难度大得多,针对已有的分类方法(监督分类和非监督分类)对于岩土分类精度不高、分类效果欠佳问题提出一种基于多特征波段岩土层次分类方法。它是一种自顶向下、逐步求精的层次分类方法,该方法结合无监... 岩土分类与一般地表的地物分类相比难度大得多,针对已有的分类方法(监督分类和非监督分类)对于岩土分类精度不高、分类效果欠佳问题提出一种基于多特征波段岩土层次分类方法。它是一种自顶向下、逐步求精的层次分类方法,该方法结合无监督分类和监督分类两种分类方法的优势,利用多个特征波段组合,有层次地将不同类型的岩土体逐步分开,实现对岩土的精确分类。对北京市怀柔山区附近的ASTER影像数据进行的岩土分类实验结果表明,基于多特征波段岩土层次分类识别方法能显著提高岩土分类精度,总体精度提高10%,Kappa系数提高了0.1,并且能识别以往分类识别方法难以区分的岩石阴影和水体等地物,能够有效地克服'同物异谱'现象。 展开更多
关键词 岩土分类 影像处理 模式识别 波谱数据 精确分类 ASTER
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短期电力负荷预测中的数据处理技术 被引量:8
18
作者 龙立波 姚建刚 +1 位作者 李连结 钱卫华 《电力需求侧管理》 北大核心 2007年第1期11-14,共4页
科学合理进行数据处理是提高短期电力负荷预测精度的最基本环节之一。提出从采集样本数据到预测结果最终生成的数据处理流程;应用盆形曲线的体感温度标准化模型和模式识别96点相似采集样本技术进行采样前的标准化处理和样本选取;基于小... 科学合理进行数据处理是提高短期电力负荷预测精度的最基本环节之一。提出从采集样本数据到预测结果最终生成的数据处理流程;应用盆形曲线的体感温度标准化模型和模式识别96点相似采集样本技术进行采样前的标准化处理和样本选取;基于小波局部奇异性理论提出异常数据辨识与处理技术;利用最小平方误差法对预测曲线进行平滑处理。大量实际负荷数据分析和工程应用结果证明了此数据处理技术的有效性与实用性。 展开更多
关键词 数据处理 相似度 模式识别 小波奇异性检测 曲线平滑
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协同计算机数据处理方法研究 被引量:1
19
作者 张定会 左小五 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期720-722,共3页
研究了协同认知模型及其算法,利用协同计算机模式形成和模式识别原理对含有噪声和残缺的数据进行恢复处理。研究结果表明,协同计算机为数据去噪和修补处理提供了一种有效的新方法。
关键词 协同计算机 模式识别 数据处理
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空中交通服务电报智能处理系统 被引量:3
20
作者 张学军 张其善 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期137-141,共5页
空中交通服务电报采用固定的信息编组方式组织报文 .由于传输差错及人为因素引起了报文的非标准化 ,计算机自动处理困难 .本文提出了基于模式识别、神经网络技术的报文处理算法 ,并进行了仿真实验 ,结果表明该算法具有较高的报文正确识... 空中交通服务电报采用固定的信息编组方式组织报文 .由于传输差错及人为因素引起了报文的非标准化 ,计算机自动处理困难 .本文提出了基于模式识别、神经网络技术的报文处理算法 ,并进行了仿真实验 ,结果表明该算法具有较高的报文正确识别率 ,以及维护简单、扩充方便灵活的优点 . 展开更多
关键词 空中交通管制 模式识别 神经网络 电报智能处理系统 ATS AFTN
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