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Pattern recognitionbased method for radar antideceptive jamming 被引量:1
1
作者 Ma Xiaoyan Qin Jiangmin Li Jianxun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期802-805,共4页
In order to make the effective ECCM to the deceptive jamming, especially the angle deceptive jamming, this paper establishes a signal-processing model for anti-deceptive jamming firstly, in which two feature-extractin... In order to make the effective ECCM to the deceptive jamming, especially the angle deceptive jamming, this paper establishes a signal-processing model for anti-deceptive jamming firstly, in which two feature-extracting algorithms, i.e. the statistical algorithm and the neural network (NN) algorithm are presented, then uses the RBF NN as the classitier in the processing model. Finally the two algorithms are validated and compared through some simulations. 展开更多
关键词 angle deceptive jamming ANTI-JAMMING pattern recognition feature extraction neural network.
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基于FrFT和RVM的变压器局部放电模式识别
2
作者 杨新志 李利华 +2 位作者 陈锋 赵国汉 雷秉惠 《广东电力》 北大核心 2024年第6期95-103,共9页
快速准确识别局部放电类型对于保证变压器安全稳定运行具有重要意义。针对局部放电信号模式识别中面临的最优特征参数提取和分类器设计难题,提出一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)和相关向量机(relevance ve... 快速准确识别局部放电类型对于保证变压器安全稳定运行具有重要意义。针对局部放电信号模式识别中面临的最优特征参数提取和分类器设计难题,提出一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)的局部放电模式识别方法。首先将FrFT引入局部放电信号分析领域,利用FrFT将局部放电信号转换至分数域并对其进行多尺度分析,在扩充信息提取维度的同时,提取可反映不同局部放电信号波形差异的14维特征构成特征向量;然后将特征向量作为输入,建立RVM模型进行最优特征选择和分类判决函数的联合优化,从而实现对不同局部放电信号的分类识别。建立电晕放电、沿面放电和气隙放电试验模型并采集局部放电超声信号开展试验,结果表明所提方法对于每种局部放电信号均能获得较高的识别精度,平均正确识别率相对于常规支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法提升超过2.7%。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 特征提取 特征选择 分数阶傅里叶变换
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基于CEEMD-MPE与SDAE的局部放电模式识别 被引量:2
3
作者 蒋伟 赵显阳 +3 位作者 樊汝森 徐鹏 沈道义 杨俊杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期175-181,195,共8页
针对变压器局部放电故障信息提取困难以及局部放电类型识别准确率低等问题,提出一种基于CEEMD-MPE与SDAE相结合的局部放电模式识别算法。对局部放电原始信号进行CEEMD分解,得到多个固有模态分量(IMF),根据相关系数筛选出系数最大的IMF... 针对变压器局部放电故障信息提取困难以及局部放电类型识别准确率低等问题,提出一种基于CEEMD-MPE与SDAE相结合的局部放电模式识别算法。对局部放电原始信号进行CEEMD分解,得到多个固有模态分量(IMF),根据相关系数筛选出系数最大的IMF作为最优分量,计算其不同尺度下的排列熵值;将有效排列熵值作为特征数据集输入到SDAE中进行无监督学习训练;利用Softmax分类器输出放电类型。实验结果表明,该算法识别精准率为98%,召回率为96.67%,F1得分为97.17%,能够快速、准确地识别局部放电类型。 展开更多
关键词 互补集合经验模态分解 多尺度排列熵 栈式降噪自编码 局部放电 特征提取 模式识别
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基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别 被引量:1
4
作者 付宽 王洪新 +4 位作者 刘杰 郭靖 唐志勇 欧洋 陈家乐 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期74-83,共10页
新型电力系统中电能质量扰动问题愈加复杂和严重,多种电能质量扰动同时出现,导致传统算法识别准确率降低。提出一种基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别算法。采用马尔可夫变迁场将电能质量扰动信号可视化映射为二... 新型电力系统中电能质量扰动问题愈加复杂和严重,多种电能质量扰动同时出现,导致传统算法识别准确率降低。提出一种基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别算法。采用马尔可夫变迁场将电能质量扰动信号可视化映射为二维特征图像;通过EfficientNet卷积神经网络处理图像数据,实现扰动信号的特征提取;利用神经架构搜索自动调节卷积神经网络超参数进行网络训练,建立电能质量扰动分类识别模型。仿真结果表明,所提方法能够准确高效地提取扰动信号特征,对复合电能质量扰动分类效果好且抗噪声能力强。 展开更多
关键词 电能质量 电能质量扰动识别 马尔可夫变迁场 卷积神经网络 特征提取 模式识别
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基于GA-BP的表面肌电信号下肢动作模式识别研究
5
作者 崔冰艳 张祥 邓嘉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期63-67,共5页
为了满足下肢康复机器人运动过程中对人体下肢不同动作模式的识别的需求,首先,通过8通道无线肌电传感器采集8种下肢常见动作的表面肌电(sEMG)信号,并对原始信号进行滤波、运动段提取、特征提取处理;然后,将处理后数据分别输入本文设计... 为了满足下肢康复机器人运动过程中对人体下肢不同动作模式的识别的需求,首先,通过8通道无线肌电传感器采集8种下肢常见动作的表面肌电(sEMG)信号,并对原始信号进行滤波、运动段提取、特征提取处理;然后,将处理后数据分别输入本文设计的BP、PCA-BP、GA-BP、PCA-GA-BP分类器进行训练与测试。4种分类器对下肢8种动作平均识别率分别为88.6%,90.5%,92.3%,95.1%,对每个动作平均识别率为85%以上。结果表明:基于GA-BP神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度,并且降维处理可以提高动作分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征提取 遗传算法 反向传播神经网络 模式识别
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手写体数字识别技术的研究 被引量:34
6
作者 柳回春 马树元 +1 位作者 吴平东 李晓梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期24-25,61,共3页
手写体数字识别特征提取方面,有模板匹配,统计特征和结构特征,在分类器设计上有基于距离的分类器和神经网络分类器等。分析和评价了这些问题后,指出今后的研究方向应在特征综合、分类器集成以及新的分类器的研究上。
关键词 手写体数字识别 手写字符识别 信息处理 神经网络 特征提取 分类器 支持向量机
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脱机手写体汉字识别综述 被引量:42
7
作者 赵继印 郑蕊蕊 +1 位作者 吴宝春 李敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期405-415,共11页
脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写... 脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写体汉字识别的难点问题和今后发展的趋势,为该领域的研究者指明研究方向,共同促进脱机手写体汉字识别技术的发展. 展开更多
关键词 脱机手写体汉字识别 字符分割 特征提取 分类器设计 汉字识别数据库
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一种组合特征抽取的新方法 被引量:25
8
作者 杨健 杨静宇 +1 位作者 王正群 郭丽 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期570-575,共6页
该文提出了一种基于特征级融合的特征抽取新方法 .首先 ,给出了一种合理的特征融合策略 ,即利用复向量给出组合特征的表示 ,将特征空间从实向量空间拓广到复向量空间 .然后 ,发展了具有统计不相关性的鉴别分析的理论 ,并将其用于复向量... 该文提出了一种基于特征级融合的特征抽取新方法 .首先 ,给出了一种合理的特征融合策略 ,即利用复向量给出组合特征的表示 ,将特征空间从实向量空间拓广到复向量空间 .然后 ,发展了具有统计不相关性的鉴别分析的理论 ,并将其用于复向量空间内最优鉴别特征的抽取 .最后 ,在 Concordia大学的 CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库以及南京理工大学 NUST6 0 3HW手写汉字库上的试验结果表明 ,所提出的组合特征抽取方法不仅具有很强的维数压缩能力 。 展开更多
关键词 组合特征抽取 特征融合 线性鉴别分析 手写体字符识别 计算机
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一种具有统计不相关性的最佳鉴别矢量集 被引量:51
9
作者 金忠 杨静宇 陆建峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期1105-1108,共4页
在模式识别领域,基于Fisher鉴别准则函数的Foley-Sam m on 最佳鉴别矢量集技术有着重大的影响.特征抽取的一般原则是最好抽取模式的不相关的特征,而Foley-Sam m on 最佳鉴别矢量集的诸鉴别特征是统计... 在模式识别领域,基于Fisher鉴别准则函数的Foley-Sam m on 最佳鉴别矢量集技术有着重大的影响.特征抽取的一般原则是最好抽取模式的不相关的特征,而Foley-Sam m on 最佳鉴别矢量集的诸鉴别特征是统计相关的.文中提出了一种具有统计不相关性的最佳鉴别矢量集,并给出了计算公式.对ORL人脸图像数据库作了实验,实验结果表明,具有统计不相关性的最佳鉴别矢量集有较强的特征抽取能力,优于Foley-Sam m on 展开更多
关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 人脸图像 图像识别
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基于视觉的人体动作识别综述 被引量:125
10
作者 胡琼 秦磊 黄庆明 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2512-2524,共13页
基于视觉的人体动作识别是图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等多个学科的交叉研究课题,在视频监控、视频检索、人机交互、虚拟现实、医疗看护等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值.文中从特征提取的方法、... 基于视觉的人体动作识别是图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等多个学科的交叉研究课题,在视频监控、视频检索、人机交互、虚拟现实、医疗看护等领域具有深远的理论研究意义和很强的实用价值.文中从特征提取的方法、动作识别的方法、相关国际竞赛与常用数据库等方面详细阐述该领域目前的研究现状以及研究难点与可能的发展方向. 展开更多
关键词 计算机视觉 模式识别 视觉特征提取 人体动作识别
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基于VMD和多尺度熵的变压器内绝缘局部放电信号特征提取及分类 被引量:66
11
作者 贾亚飞 朱永利 +1 位作者 王刘旺 李莉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第19期208-217,共10页
为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽... 为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明,该方法能有效提取放电信号的特征,以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。 展开更多
关键词 局部放电 变分模态分解 多尺度熵 特征提取 模式识别
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手写体数字有效鉴别特征的抽取与识别 被引量:10
12
作者 金忠 胡钟山 +2 位作者 杨静宇 刘克 孙靖夷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期1484-1489,共6页
文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法,并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与KL变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法.实验采用Concordia University CENPARMI手写... 文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法,并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与KL变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法.实验采用Concordia University CENPARMI手写体数字数据库.用最近邻距离分类器与最近邻相关分类器这两个分类器,对手写体数字的12 个特征做多特征多分类器组合识别实验. 实验结果表明:估计法优于常用的投票法与计分法,估计法的识别率高达97% .本文最后基于一个严格的结构分类器与估计法提出了一个集成分类器,该集成分类器获得了更好的实验结果:识别率、拒识率与可靠性分别可达到97.15% 、2.05% 、99.18% ,这是目前在该手写体数字数据库上所得到的最好的实验结果. 展开更多
关键词 计算机 手写体数字识别 特征抽取 模式识别
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基于WAMS量测数据的电网扰动和操作类型识别 被引量:12
13
作者 周宏 李强 +6 位作者 林涛 张帆 高玉喜 李继升 黄涌 杨东俊 董明齐 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期7-11,共5页
阐述了基于广域测量系统(WAMS)量测数据和模式识别方法进行电网扰动和操作类型识别的过程,主要包括基于联络线的扰动和操作区域判定、WAMS量测数据的预处理、模式特征的提取以及模式匹配。在模式特征的提取过程中,针对分析得到的不同类... 阐述了基于广域测量系统(WAMS)量测数据和模式识别方法进行电网扰动和操作类型识别的过程,主要包括基于联络线的扰动和操作区域判定、WAMS量测数据的预处理、模式特征的提取以及模式匹配。在模式特征的提取过程中,针对分析得到的不同类型扰动和操作的特征,采用了更多的电气特征量,并总结了相关的特征提取方法,提高了可识别性。采用某区域电网仿真算例对所述方法进行验证,并对影响扰动类型识别的多种因素如短路过渡电阻,切机、切负荷比例等进行了仿真研究,结果表明该方法均具有很高的正确率,只是对高阻短路的识别效果不够理想。应用实际扰动过程中电网WAMS量测数据进行验证,结果全部识别正确,且连锁扰动也能正确识别。 展开更多
关键词 电网扰动 WAMS 模式识别 模式匹配 特征提取
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UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别 被引量:8
14
作者 柳回春 马树元 +3 位作者 吴平东 杨峰 曾兴生 毕路拯 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期599-603,共5页
针对 UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别问题 ,提出了结构特征和统计特征相组合的三级分类方案 .经过印刷体去除、二值化、作业量判别等预处理之后 ,一级分类器提取点、线、圆等结构特征并进行组合构造相应模板 ,然后采用粗细两... 针对 UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别问题 ,提出了结构特征和统计特征相组合的三级分类方案 .经过印刷体去除、二值化、作业量判别等预处理之后 ,一级分类器提取点、线、圆等结构特征并进行组合构造相应模板 ,然后采用粗细两阶段方案进行模板匹配 ;二级分类器提取区域模糊统计特征 ,构造了 10个一对多的SVM分类器 ;三级分类器提取投影特征、笔划特征、Fourier变换特征等 ,然后利用 RBF神经网络进行分类 .实验表明该方法合理有效 . 展开更多
关键词 UK心理测试自动分析系统 手写体数字识别 统计特征 结构特征 支持向量机 RBF神经网络
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“有效行”特征对手写体字符的识别 被引量:7
15
作者 王贵新 刘建胜 +3 位作者 居琰 汪同庆 彭健 杨波 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期287-291,共5页
从无限制的手写体数字的结构出发,提出“有效行”特征的概念及其提取算法。该特征具有维数小、平移不变、字符小角度旋转不变等特点。建立了相应的字符特征库,利用BP网络对样本字符进行研究,通过大量的手写体数字识别测试表明:该... 从无限制的手写体数字的结构出发,提出“有效行”特征的概念及其提取算法。该特征具有维数小、平移不变、字符小角度旋转不变等特点。建立了相应的字符特征库,利用BP网络对样本字符进行研究,通过大量的手写体数字识别测试表明:该方法在识别速度上优于利用单一的矩特征、小波特征等传统识别方法;在误识率方面也优于一般的单一识别方法。 展开更多
关键词 特征提取 手写体 字符识别 “有效行”特征
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采用小波分析与神经网络技术的局部放电统计识别方法 被引量:46
16
作者 淡文刚 陈祥训 郑健超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期1-5,18,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 电力系统 小波分析 神经网络 局部放电 统计识别
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LBP和HOG的分层特征融合的人脸识别 被引量:71
17
作者 万源 李欢欢 +1 位作者 吴克风 童恒庆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期640-650,共11页
针对LBP描述子提取的纹理特征有限且不能有效地描述图像边缘和方向信息的问题,提出了LBP和HOG的分层特征融合的方法.首先利用LBP算子提取图像的分层纹理谱特征,然后利用HOG算子提取原始图像的边缘特征和基于分层LBP特征的分层HOG特征,... 针对LBP描述子提取的纹理特征有限且不能有效地描述图像边缘和方向信息的问题,提出了LBP和HOG的分层特征融合的方法.首先利用LBP算子提取图像的分层纹理谱特征,然后利用HOG算子提取原始图像的边缘特征和基于分层LBP特征的分层HOG特征,最后将分层LBP特征分别与2种HOG边缘特征融合,得到2种不同的多层融合特征.通过在ORL,Yale和GT人脸库上进行实验,比较了15种算法的识别性能,结果证明了文中方法的有效性;相对于传统的经典降维算法、单一的LBP特征提取算法和HOG特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,分别达到99%,99.5%和99.14%. 展开更多
关键词 人脸识别 局部二值模式 梯度方向直方图 分层特征 特征提取
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一种基于支持向量机的手写汉字识别方法 被引量:42
18
作者 高学 金连文 +1 位作者 尹俊勋 黄建成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期651-654,共4页
本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量... 本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量机的基本原理 ,然后 ,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题 ,文章进行了分析和阐述 ,并在此基础上 ,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略 .最后 ,针对GB2 312 80的 10 34个汉字类别的 12 0套手写样本 ,进行了实验仿真 .实验结果表明 ,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高 ,其中多项式核函数的支持向量分类器 ,识别率平均提高 3 38% 。 展开更多
关键词 支持向量机 手写汉字识别 特征提取
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发展中的文字识别理论与技术 被引量:21
19
作者 郭军 马跃 +1 位作者 盛立东 钟义信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第10期184-187,共4页
文字识别的理论与技术在强大社会需求的推动下发展,以功能实现为目标的理论已初步形成,技术成果已开始走向实用,尽管理论和技术仍不太成熟,但无论是脑机能研究的进展还是计算机性能的提高都会不断促进文字识别理论与技术的发展并最... 文字识别的理论与技术在强大社会需求的推动下发展,以功能实现为目标的理论已初步形成,技术成果已开始走向实用,尽管理论和技术仍不太成熟,但无论是脑机能研究的进展还是计算机性能的提高都会不断促进文字识别理论与技术的发展并最终达到理想目标。 展开更多
关键词 文字识别 模式匹配 特征提取 多分类器组合
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零件图像特征提取和识别的研究 被引量:17
20
作者 夏庆观 盛党红 +1 位作者 路红 陈桂 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第22期2031-2033,共3页
提出了基于小波变换提取零件图像特征和用神经网络实现识别的方法。首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓,然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘... 提出了基于小波变换提取零件图像特征和用神经网络实现识别的方法。首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓,然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由神经网络实现识别。3种子区域的不同数量样本的实验结果证明了提出的方法是有效的。 展开更多
关键词 小波变换 特征提取 模式识别 神经网络
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