金属切削加工状态的模糊（Fuzzy）模式识别（二）——模糊ISODATA聚类分析法

 本文利用模糊ISODATA聚类分析的方法对切削加工状态进行了模糊模式识别,并就此方法中的初始矩阵U_fo的选择原则做了进一步地探讨,最后把这种方法与模糊等价矩阵聚类分析法进行了比较分析。结果表明,把模糊模式识别应用于金属切削加工状态的识别是切实可行的,且识别精度高、识别运算简单、具有实时性,从而为切削加工过程的实时识别与控制提供了基础。     

图像识别在机场泊位自动引导系统中的应用

从计算机数字图形图像的测量、识别、跟踪等基本原理出发,结合机场停机坪飞机泊位的过程,提出了一种基于图形图像技术、但更适合在机场停机坪特定环境下使用的飞机自动泊位引导系统.     

控制图异常模式的识别技术研究

质量控制图中所呈现出的异常状态可揭示出加工过程潜在的质量问题。本文提出了一种基于SLFM网络的控制图模式识别模型 ,该模型不仅能够识别控制图的 6种基本模式 ,对混合型的异常模式也能够有效识别。数字仿真表明 ,该模型训练速度快 ,识别精度高 ,并且具有很强的可塑性 ,适用于质量控制图的在线实时模式识别     

实例推理中遗传训练算法用于机械失效模式识别的研究

采用实例推理和遗传算法相结合的方法，研究了航空机械零部件失效模式识别的问题。对用于识别的失效属性的选择、检索相似度计算、训练用遗传算法的适应度函数设计以及训练策略的影响进行了较为详细的描述。应用测试表明，对包含分布均衡的3种模式的情况取得了高于74．67％的识别率，所获得的最佳权值向量对另外2种模式具有很好的识别精度（大于73．3％），对混合多模式情况也具有较好的推广能力。验证了该方法对航空零部件失效模式的识别是可行的。     

N元自适应模式识别系统开发工具

N元模式识别方法是一种易于硬件并行实现的自适应模式识别方法。单层自适应模式识别系统(WISARD)、加权WISARD、双层自适应模式识别系统模型都是以这一方法为基础的。本文论述的N元自适应模式识别系统开发工具——NIRSS就是为这些模型体系结构的仿真及应用研究而开发的。它可以仿真现有的4种模型,共有7种工作方式,23个功能模型,97条人机交互命令。有关上述模式识别系统结构的研究以及多印刷体汉字、手写体汉字的识别、自适应图像处理的应用研究都是在该软件包上进行的。实际应用表明,这是一种使用方便、功能丰富的有效开发工具。     

数字图像条纹检测——极值判别方法

本文针对一般情况下的条纹图像提出了极值判别条纹检测方法,可以用来解决图像处理和模式识别中的条纹特征抽取问题。在图像测量领域中,往往需要对各类条纹图像进行判读处理,也存在条纹特征抽取问题。文中,在极值线定义的基础上,分析得出一整套极值检测判据,并用高阶混合极值检测判据实现了算法,对时间平均法激光全息测振干涉条纹图像进行了判读处理,取得了很好的效果。     

交通流特性参数的识别与测量

提出一种用于交通流管理控制系统中交通流特性参数自动检测的新办法 ,介绍该方法的基本原理、识别模型及据此方法研制成功的在线实时智能检测系统的实验结果。这个系统较好地应用了模式识别技术 ,故不仅能自动区分机动车与非机动车 ,判别车型 ,准确地检测出机动车流特性参数 ,而且能自动准确地检测出非机动车 (自行车 )群体流量。此系统样机现场连续运行 3年多 ,已获满意结果     

BP网络实时图像自动选取算法研究

实时图像的自动选取是景像匹配自动化的关键技术.提出了一种基于神经网络的实时图像自动选取算法.仿真研究表明,引入Sobel算子的3层BP网络实时图像自动选取算法结构简单、训练时间短和分类准确性高,其并行处理能力能满足景像匹配技术的实时性要求.经最小二乘和Bayes精匹配算法检验,实时图经此网络选取、粗匹配和精匹配,可达到高于0.5像素的定位精度.     

从ACCV‘95看计算机视觉技术的发展

介绍了第二届亚洲计算机视觉会议（ＳＥＣＯＮＤ ＡＳＩＡＮ ＣＯＮＦＥＲ－ＥＮＣＥ ＯＮ ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＶＩＳＩＯＮ，ＡＣＣＶ’９５）的一些情况；回顾了在该领域及相关学科的研究成果，讨论了当前计算机视觉所面临的理论与实际应用问题，并对中国空间技术研究院这一学科的发展提出看法。     

一种基于实数粗集空闻的自组织映射方法及在模式识别上的应用

提出一种实数粗糙集，避免了经典粗糙集必须经过离散化处理的环节；并且用实数粗糙集的下、上近似集的精确概念划分自组织映射的输出结果，使得修改后的映射结果中各类样本点之间有明显的间隔，易于进行分类识别。最后通过对某型歼击机的舵面故障的模式识别仿真验证了其方法的正确性和有效性。