基于覆盖算法和PLS的人脸识别方法

1

作者 宋杰 程家兴 +1 位作者 许中卫 乔宗敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第6期16-18,23,共4页

论文介绍了一种结合覆盖算法和偏最小二乘(PLS)新的人脸识别方法。这种方法先使用小波变换作基本的处理,然后利用PLS剔除冗余特征,提取主要特征对原始图像降维,最后利用覆盖算法分类相结合的方法进行识别。

关键词 覆盖算法 pls 小波 模式识别

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基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测 被引量：3

2

作者 周丹 熊建华 李柯 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第13期82-85,共4页

舰船机械电子设备故障数据量较为庞大,且模式复杂多样,为满足其复杂性的要求,提出基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测方法,采集舰船机械电子设备运行中的温度、压力、振动等数据作为故障监测的原始数据,计算数据间的相似系数... 舰船机械电子设备故障数据量较为庞大,且模式复杂多样,为满足其复杂性的要求,提出基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测方法,采集舰船机械电子设备运行中的温度、压力、振动等数据作为故障监测的原始数据,计算数据间的相似系数和欧氏距离,结合K均值算法实现数据聚类处理。通过小波包算法对聚类后的数据进行特征提取,将其输入到卷积神经网络中,通过对监测模型进行训练,最终实现对舰船机械电子设备故障自动监测。通过实验分析,该方法与相关人员进行监测的故障情况高度一致,在不同故障类型监测的时间均能够保持在5 ms以内,具有较高的监测效率和监测精准度。 展开更多

关键词 模式识别 舰船机械电子设备 故障监测 K均值算法 小波包算法 卷积神经网络

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最优特征子集选择问题 被引量：96

3

作者 陈彬 洪家荣 王亚东 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期133-138,共6页

机器学习和模式识别面临的一个重要问题，就是特征子集的选择问题，即从一个大的已知特征集合，选择一个子集合来一致地描述已知例子（样本）．特别，最优特征子集选择问题，即最小的特征子集问题的计算复杂性至今还不清楚．在本文中，... 机器学习和模式识别面临的一个重要问题，就是特征子集的选择问题，即从一个大的已知特征集合，选择一个子集合来一致地描述已知例子（样本）．特别，最优特征子集选择问题，即最小的特征子集问题的计算复杂性至今还不清楚．在本文中，作者证明了最优特征子集问题是ＮＰ难题，并给出它的一个启发式算法． 展开更多

关键词 机器学习 模式识别 特征子集选择

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基于小波变换的字符识别快速算法 被引量：8

4

作者 袁丁 傅一平 李志能 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期317-321,共5页

提出了一种基于小波变换的识别图像中英文字母、数字以及汉字字符的快速算法.算法通过将字符二值化点阵图像进行垂直与水平方向投影,实现了从二维图像数据到一维数据的转化.对于W×H大小字符图像,相对于传统算法,本算法将运算量从W&... 提出了一种基于小波变换的识别图像中英文字母、数字以及汉字字符的快速算法.算法通过将字符二值化点阵图像进行垂直与水平方向投影,实现了从二维图像数据到一维数据的转化.对于W×H大小字符图像,相对于传统算法,本算法将运算量从W×H数量级降至W+H数量级,大大降低了后续处理运算的时间复杂度,同时保留了足够的关于字符垂直及水平点阵分布的特征信息.将投影得到数据进行2层小波分解,从其中各层平滑分量提取一个特征信息,将其与模板字符对应的特征信息进行分析比较,实现了字符的快速高效识别.实验结果表明,运用此快速算法可使字符总的识别率达到92%以上. 展开更多

关键词 字符识别 小波变换 快速算法 模式识别 投影

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一种改进的快速k-近邻分类算法 被引量：26

5

作者 乔玉龙 潘正祥 孙圣和 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1146-1149,共4页

本文提出了一种新的有效的k近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k近邻的向量,从而可以快速的找... 本文提出了一种新的有效的k近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k近邻的向量,从而可以快速的找到未知样本的k个近邻,使得在保持k近邻法分类性能不变的情况下,分类的效率得到很大地提高.最后,我们以纹理分类为例验证算法的有效性. 展开更多

关键词 K-近邻 小波变换 纹理分类

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一种新的冷轧带钢表面缺陷图像模式识别方法 被引量：5

6

作者 王成明 颜云辉 +2 位作者 韩英莉 李骏 吴艳萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第13期207-209,219,共4页

针对传统的方法在冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于小波变换和遗传算法的模式识别方法。结合国内实例,对四种典型冷轧带钢表面缺陷图像进行了实验研究,实验结果表明,该识别方法能够对冷轧带钢表面缺陷图像进行有效... 针对传统的方法在冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于小波变换和遗传算法的模式识别方法。结合国内实例,对四种典型冷轧带钢表面缺陷图像进行了实验研究,实验结果表明,该识别方法能够对冷轧带钢表面缺陷图像进行有效识别。另外,还对识别率与训练样本数量的关系进行了研究。 展开更多

关键词 冷轧带钢 表面缺陷 小波变换 遗传算法 模式识别

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粒子群优化自适应小波神经网络在带电局放信号识别中的应用 被引量：25

7

作者 罗新 牛海清 +2 位作者 来立永 沈杨杨 吴倩 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期326-333,共8页

XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。... XLPE中压电缆局部放电(PD)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号的来源进行识别。本文提出一种基于自适应小波神经网络的XLPE电缆PD识别方法,构建了一个4层自适应小波神经网络模型,对实验室获得的PD波形进行识别;提出使用粒子群算法先进行一次优化,后使用BP算法进行二次优化的训练方法;讨论了不同网络结构及小波函数对网络性能的影响。研究结果表明PSO-BP组合优化的自适应小波神经网络的训练效果明显优于单独使用BP算法,能够准确、可靠的对PD信号进行识别。 展开更多

关键词 局部放电 带电检测 自适应小波神经网络 模式识别 粒子群算法

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基于遗传小波神经网络MIG焊熔透状态模式识别 被引量：3

8

作者 温建力 刘立君 兰虎 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期41-44,共4页

通过对已有的人工神经网络、小波分析、遗传算法的建模方法进行组合利用并加以改进,建立了基于电弧声信号特征的MIG焊熔透状态诊断网络模型.声波信号经小波去噪和小波包频带能量特征提取后,作为小波神经网络模型的输入特征向量,网络训... 通过对已有的人工神经网络、小波分析、遗传算法的建模方法进行组合利用并加以改进,建立了基于电弧声信号特征的MIG焊熔透状态诊断网络模型.声波信号经小波去噪和小波包频带能量特征提取后,作为小波神经网络模型的输入特征向量,网络训练中采用具有全局优化能力的遗传算法动态修改网络结构和参数,避免了神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的缺点,从而完成数据挖掘和复杂的非线性建模功能.结果表明,将网络模型用于熔透状态诊断,证实了方案的可行性和有效性. 展开更多

关键词 小波变换 神经网络 遗传算法 熔透 模式识别

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基于小波和ANN的电能质量分类方法 被引量：15

9

作者 梅雪 吴为麟 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1383-1386,共4页

为了对电能质量进行有效的治理,以提高用电效率,有必要对电能质量进行快速的检测和准确的分类.基于小波的时频分析特点和人工神经网络(ANN)的学习能力,提出一种电能质量实用分类方法.利用正交小波对信号进行多分辨率分析,将一定时间长... 为了对电能质量进行有效的治理,以提高用电效率,有必要对电能质量进行快速的检测和准确的分类.基于小波的时频分析特点和人工神经网络(ANN)的学习能力,提出一种电能质量实用分类方法.利用正交小波对信号进行多分辨率分析,将一定时间长度内的信号的能量映射到多个频段内,通过与标准正弦信号各频段能量的比较,提取各类电能质量的能量变化特征;利用ANN对输入特征矢量进行识别,完成电能质量的自动分类.仿真实验证明,该方法可以有效地区分电压的上升、下降、闪变以及谐波畸变、暂态等5种电能质量问题. 展开更多

关键词 电能质量 人工神经网络 小波变换

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时频匹配滤波法用于变压器局部放电模式识别的实验研究 被引量：5

10

作者 陆宇航 杜伯学 《中国电力》 CSCD 北大核心 2008年第10期16-19,共4页

局部放电模式识别对于电力变压器绝缘状况诊断具有重要意义。分析了典型变压器局部放电缺陷,建立4种放电模型,采用小波变换获取了超高频局放脉冲的三维时频谱图,该三维谱图综合反映了局放信号的3个基本特征:时间分量、频率分量和放电能... 局部放电模式识别对于电力变压器绝缘状况诊断具有重要意义。分析了典型变压器局部放电缺陷,建立4种放电模型,采用小波变换获取了超高频局放脉冲的三维时频谱图,该三维谱图综合反映了局放信号的3个基本特征:时间分量、频率分量和放电能量的分布。根据时频谱构造了4种局放模型的三维匹配滤波器,待测局放信号与同类型滤波器相匹配。结果表明,该方法可以有效提取出局部放电信号的主要特征和趋势。 展开更多

关键词 局部放电 变压器 超高频 模式识别 小波变换 时频匹配滤波法

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基于支持向量机的苹果叶部病害识别方法研究 被引量：8

11

作者 王建玺 宁菲菲 鲁书喜 《山东农业科学》 2015年第7期122-125,141,共5页

为提高苹果叶部病害自动识别水平并实现快速有效地识别苹果叶部病害,本研究首先采用小波滤波算法对采集的苹果叶部锈病、斑点落叶病的图像进行去噪平滑,然后利用病斑颜色差异和边界跟踪算法对病斑进行分离,最后提取病斑颜色、形状和纹... 为提高苹果叶部病害自动识别水平并实现快速有效地识别苹果叶部病害,本研究首先采用小波滤波算法对采集的苹果叶部锈病、斑点落叶病的图像进行去噪平滑,然后利用病斑颜色差异和边界跟踪算法对病斑进行分离,最后提取病斑颜色、形状和纹理等方面的特征,采用支持向量机(SVM)技术对病害进行自动识别。试验表明,该方法对苹果叶锈病和斑点落叶病样本进行处理识别的正确率较高,能够满足实际需求。该结果对苹果叶部病害的自动快速诊断和防治具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 苹果叶部病害 小波滤波算法 最大类间方差法 边界跟踪算法 支持向量机(SVM) 模式识别

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基于遗传和BP算法的车牌图像快速匹配 被引量：2

12

作者 刘栓 孟庆春 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期72-77,共6页

将基于遗传的BP神经网络算法用于智能交通中的车牌图像匹配,结合了遗传算法和BP算法的优点。先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP算法进行精确训练、优化BP(BackPropagation)神经网络权重学习和训练的神经网络图像匹配算法。实验... 将基于遗传的BP神经网络算法用于智能交通中的车牌图像匹配,结合了遗传算法和BP算法的优点。先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP算法进行精确训练、优化BP(BackPropagation)神经网络权重学习和训练的神经网络图像匹配算法。实验结果表明:本文设计算法较好地达到了匹配要求,能够对目标图像与样本图像进行正确匹配,匹配概率达到了92%,而传统的BP神经网络仅有79%,并且在匹配速度上也明显优于传统的BP神经网络及其他改进算法,具有精确性、收敛性和匹配快等特点。 展开更多

关键词 人工智能 模式识别 遗传算法 BP(back propagation)神经网络 图像匹配 小波变换

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基于构造型神经网络的分类算法 被引量：3

13

作者 刘承水 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期737-741,共5页

提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,以便更加有效地解决模式识别的问题。首先,引入一个密度估计函数,用该函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后,在特征空间里作超平面与球面相交,得... 提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,以便更加有效地解决模式识别的问题。首先,引入一个密度估计函数,用该函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后,在特征空间里作超平面与球面相交,得到1个球面覆盖领域,从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题。该算法的特点是直接对样本数据进行处理,有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题,同时也考虑了神经网络规模的优化问题。计算机仿真实验结果证实了该算法的有效性。 展开更多

关键词 模式识别 神经网络 覆盖 神经元 分类算法

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基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别 被引量：7

14

作者 吴忠强 康晓华 于丹琦 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期95-103,共9页

提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机... 提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机的学习样本,建立识别模型。引入布谷鸟算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明,相比于粒子群和遗传算法,布谷鸟优化算法所需匹配的参数少,而获得的最优解更好。 展开更多

关键词 板形模式识别 双变量阈值小波函数 支持向量机 布谷鸟优化算法

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收割机轴承故障检测——基于虚拟仪器和小波神经网络 被引量：2

15

作者 张桂源 《农机化研究》 北大核心 2021年第8期17-21,共5页

滚动轴承是收割机轮系系统中的重要部件,也是易损原件,其损伤容易引起旋转机械故障,因此对轴承故障的检测非常重要。针对轴承运行过程中的振动信号机理和特征,在信号时域和频率特征分析的基础上,提出了小波神经网络模式识别算法,可以智... 滚动轴承是收割机轮系系统中的重要部件,也是易损原件,其损伤容易引起旋转机械故障,因此对轴承故障的检测非常重要。针对轴承运行过程中的振动信号机理和特征,在信号时域和频率特征分析的基础上,提出了小波神经网络模式识别算法,可以智能化地识别轴承故障,并减小故障诊断的误差,提高故障类型判断的准确性。结合虚拟仪器开发软件LabVIEW,实现了故障检测过程的可视化显示功能,使收割机轴承故障的监测更加高效,提高了故障检测的智能化水平。 展开更多

关键词 收割机 轴承故障 虚拟仪器 神经网络 小波算法 模式识别

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仿生模式识别技术研究与应用进展 被引量：4

16

作者 陈阳 覃鸿 +4 位作者 李卫军 周新奇 董肖莉 张丽萍 李浩光 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期1-14,共14页

回顾了仿生模式识别与传统模式识别的本质区别,与传统模式识别"分类划分"思想不同,仿生模式识别把模式识别问题看成是各类样本的"认识",并将"同源连续性"规律作为先验知识,用高维空间几何形体覆盖方法实... 回顾了仿生模式识别与传统模式识别的本质区别,与传统模式识别"分类划分"思想不同,仿生模式识别把模式识别问题看成是各类样本的"认识",并将"同源连续性"规律作为先验知识,用高维空间几何形体覆盖方法实现对同类事物的学习,因此克服了传统模式识别的缺点。其有效性逐渐受到学者的广泛关注。分析总结了目前已有的仿生模式识别方法的研究和应用,方法研究包括样本点分布的拓扑分析、覆盖算法和重叠空间中样本的归属;应用研究方面包括目标识别、生物特征识别、文本识别、近红外光谱定性分析等。分析表明仿生模式识别是创新、有效的模式识别方法。最后指出同类样本点分布流形的分析方法和高维空间拓扑理论与算法研究等是仿生模式识别未来重要的发展方向。 展开更多

关键词 模式识别 仿生模式识别 同源连续性 拓扑分析 覆盖算法 目标识别 生物特征识别 文本识别

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基于小波包变换和支持向量机的制冷机动静碰摩故障部位识别研究 被引量：9

17

作者 高升 吴亦农 蒋珍华 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期627-632,共6页

制冷机在红外遥感领域发挥着极其重要的作用,如果出现故障直接影响探测器的正常工作以及性能,因此,制冷机智能故障诊断具有重要的意义.针对制冷机出现的碰摩故障,提出了一种基于小波包变换、遗传算法、支持向量机的智能故障诊断方法.首... 制冷机在红外遥感领域发挥着极其重要的作用,如果出现故障直接影响探测器的正常工作以及性能,因此,制冷机智能故障诊断具有重要的意义.针对制冷机出现的碰摩故障,提出了一种基于小波包变换、遗传算法、支持向量机的智能故障诊断方法.首先对振动信号做小波变换及时域特征提取组成特征集.利用距离评价技术从特征集中选择敏感特征.利用遗传算法优化支持向量机参数.将特征值输入到优化好的支持向量机中,自动识别机器运行状态.开展制冷机故障模拟实验,结果表明,该方法最终识别准确率达95%,能有效识别制冷机碰摩故障部位. 展开更多

关键词 振动信号 小波包 支持向量机 距离评估技术 遗传算法 碰摩故障 模式识别

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一种大规模模拟电路快速故障诊断新方法 被引量：2

18

作者 齐蓓 何怡刚 +1 位作者 方葛丰 樊晓腾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第11期3302-3305,共4页

针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题,提出了一种新的故障诊断方法———成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂,得到低维度的故障特征向量;基于模式... 针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题,提出了一种新的故障诊断方法———成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂,得到低维度的故障特征向量;基于模式识别思想,选用具有高度并行分类能力的神经网络作为分类器,隐含层传递激发函数选择具有快速收敛特性的小波函数。经仿真验证该方法能实现故障特征向量的快速分类并得出故障诊断结果。与目前已有的互校验(multiple-test-condition,MTC)和交叉撕裂搜索法相比,该方法有测前工作量小、诊断次数和计算量少、对多故障检测能力和工程实践性强等特点。 展开更多

关键词 大规模模拟电路 故障诊断 成组撕裂法 模式识别 小波神经网络

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基于LDA和RBF神经网络的开关柜局部放电模式识别方法研究 被引量：15

19

作者 王卓 朱宁宁 郑祥 《电子测量技术》 北大核心 2021年第14期148-152,共5页

针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放... 针对传统信号特征提取方法存在高维数和无效信息过多的问题,提出了一种基于线性判别算法和径向基神经网络的开关柜局部放电模式识别方法。该方法将两种算法结合,达到识别速率和识别准确率双优的目的。首先,建立开关柜的3种超声波局部放电(PD)模型。然后,利用时频分析和小波分解,提取信号的时频特征和小波系数特征,通过线性判别算法(LDA)对提取的特征向量进行降维处理,最后利用径向基(RBF)神经网络对局部放电缺陷类型进行分类,其识别准确率均在90%以上,并且训练时间缩减50%以上,证明该识别方法具有实用性。 展开更多

关键词 局部放电模式识别 径向基神经网络 线性判别算法 小波降噪

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基于群体智能算法的排球高鲁棒性目标识别研究（英文）

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作者 边永红 《机床与液压》 北大核心 2019年第12期71-77,共7页

基于小波变换和人工神经网络的目标识别是图像处理的一个重要研究方向。但是,此类方法采用的梯度下降规则容易产生局部极小值。为了解决该问题,提出了一种基于群体智能算法的高鲁棒性目标识别算法,可有效应用于各种图像识别任务,如排球... 基于小波变换和人工神经网络的目标识别是图像处理的一个重要研究方向。但是,此类方法采用的梯度下降规则容易产生局部极小值。为了解决该问题,提出了一种基于群体智能算法的高鲁棒性目标识别算法,可有效应用于各种图像识别任务,如排球目标识别等。首先对图像进行预处理并变换成HSV空间进行背景分割,并通过小波不变矩对图像进行特征提取。然后采用新兴的群智能算法-狼群算法,对基于小波神经网络的目标图像识别进行优化,以便提升全局收敛性和鲁棒性。仿真实验结果显示:相比原有的方法,提出优化方法具有更高的识别精度和稳定性。 展开更多

关键词 图像处理 模式识别 目标识别 小波神经网络 群智能算法 鲁棒性

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