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Pattern recognitionbased method for radar antideceptive jamming 被引量:1
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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
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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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一种具有统计不相关性的最佳鉴别矢量集 被引量:51
6
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
7
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
8
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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基于WAMS量测数据的电网扰动和操作类型识别 被引量:12
9
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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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
10
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
11
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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零件图像特征提取和识别的研究 被引量:17
12
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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发展中的文字识别理论与技术 被引量:21
13
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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基于灰度图像分解的局部放电特征提取与优化 被引量:15
14
作者 汪可 张书琦 +4 位作者 李金忠 孙建涛 赵晓宇 廖瑞金 邹国平 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期25-34,共10页
提取有效的局部放电(PD)特征是输变电设备缺陷识别的前提。以局部放电灰度图像为分析对象,提出了基于二维主成分分析(2DPCA)的局部放电图像特征提取策略。算法通过2DPCA将PD灰度图像分解为多个一维向量,并对每个向量提取了9个特征参量,... 提取有效的局部放电(PD)特征是输变电设备缺陷识别的前提。以局部放电灰度图像为分析对象,提出了基于二维主成分分析(2DPCA)的局部放电图像特征提取策略。算法通过2DPCA将PD灰度图像分解为多个一维向量,并对每个向量提取了9个特征参量,组成了PD图像分解特征集。同时,建立了基于粒子群优化(PSO)算法的PD特征选择算法,以优化PD图像分解特征,提升局部放电缺陷类型识别结果。对实验室考虑多因素影响的PD样本识别结果表明,2DPCA图像分解特征可以取得93%的PD缺陷识别率,经过PSO优化后的2DPCA特征可以将PD识别率提高至96%,并且特征维数由72降至28,充分说明方法的有效性。另外,对添加不同随机干扰的PD样本平均识别率均大于85%,表明2DPCA图像特征具有较好的抗随机干扰能力。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 图像分解 特征提取 特征选择 模糊k近邻
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双谱特征提取在欺骗式干扰方式识别中的应用 被引量:34
15
作者 李建勋 唐斌 吕强 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期329-332,共4页
为了识别出具体的欺骗干扰方式,从而使雷达有针对性地选择抗干扰方法,该文提出了基于双谱特征和模式识别技术的欺骗式干扰识别方法。该方法给出了欺骗式干扰的双谱分布和估计方法,在分析其分布特征和统计特性的基础上,定义两种特征因子... 为了识别出具体的欺骗干扰方式,从而使雷达有针对性地选择抗干扰方法,该文提出了基于双谱特征和模式识别技术的欺骗式干扰识别方法。该方法给出了欺骗式干扰的双谱分布和估计方法,在分析其分布特征和统计特性的基础上,定义两种特征因子;采用基于核聚类的支持向量机分类器,完成对不同欺骗干扰方式的识别;建立了完整的干扰模式识别模型。仿真实验表明,该方法对3种不同欺骗干扰方式的正确识别率高,而且基本不受干噪比影响。 展开更多
关键词 双谱 欺骗式干扰 特征提取 干扰模式识别 支持向量机
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卷积神经网络分类模型在模式识别中的新进展 被引量:31
16
作者 胡正平 陈俊岭 +1 位作者 王蒙 赵淑欢 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2015年第4期283-291,共9页
近年来,深度学习作为机器学习的新兴研究领域越来越受到人们的关注,通过深度学习构建的深度网络在无监督特征提取方面表现出优异性能。卷积神经网络作为一个相对成功的深度学习模型,逐渐成为模式识别领域的研究热点。本文对卷积神经网... 近年来,深度学习作为机器学习的新兴研究领域越来越受到人们的关注,通过深度学习构建的深度网络在无监督特征提取方面表现出优异性能。卷积神经网络作为一个相对成功的深度学习模型,逐渐成为模式识别领域的研究热点。本文对卷积神经网络及其近年来在模式识别领域取得的新进展进行综述。首先介绍深度学习与卷积神经网络之间的关系以及卷积神经网络的基本原理;其次对卷积神经网络的各种改进算法进行了总结,对卷积神经网络在模式识别领域的新应用进行了概述;最后阐述了目前在卷积神经网络学习理论中亟需解决的主要问题。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 无监督特征提取 模式识别
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基于深度学习的边际Fisher分析特征提取算法 被引量:35
17
作者 孙志军 薛磊 许阳明 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期805-811,共7页
提取符合数据分布结构的特征一直是模式识别领域的热点问题。基于固定核映射方法具有获取非线性特征的能力,但对映射函数类型及其参数十分敏感。论文提出一种基于多层自动编码器的特征提取算法,该深度学习网络模型的训练分为无监督预训... 提取符合数据分布结构的特征一直是模式识别领域的热点问题。基于固定核映射方法具有获取非线性特征的能力,但对映射函数类型及其参数十分敏感。论文提出一种基于多层自动编码器的特征提取算法,该深度学习网络模型的训练分为无监督预训练以及基于边际Fisher准则的监督式精雕训练过程。通过数据生成性预训练和精雕过程中正则化手段防止过拟合训练。在多个数据集进行分类的实验结果进一步验证算法的有效性。 展开更多
关键词 模式识别 特征提取 深度学习 自动编码器 边际Fisher分析
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基于神经网络的人脸自动识别 被引量:9
18
作者 於东军 徐蔚鸿 +1 位作者 赵海涛 杨静宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1160-1167,共8页
该文应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识别有意义的纯脸,然后使用自组织映射进行特征压缩,提取有效的鉴别特征。最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类。在NUSTDBI... 该文应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识别有意义的纯脸,然后使用自组织映射进行特征压缩,提取有效的鉴别特征。最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类。在NUSTDBII人脸数据库上的实验得到了令人满意的结果,并且表明该方法对人脸的姿态及表情有一定的不敏感性。 展开更多
关键词 神经网络 面部图像识别 模式识别 特征提取 人体生物特征识别
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基于多参数评估柴油机技术状况的模糊方法研究 被引量:9
19
作者 刘建敏 乔新勇 +1 位作者 安钢 丛华 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期66-69,共4页
本文针对不同使用期的柴油机进行了测试,测得了表征柴油机技术状况的特征参数,并利用模糊距离度量的方法对柴油机的技术状况进行评判。试验结果表明,采用多参数进行柴油机技术状况评判的方法可靠有效。
关键词 内燃机 柴油机 欧氏距离 模糊评判 技术状况
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采用等效时频分析及模糊聚类法识别混合局部放电源 被引量:17
20
作者 杨丽君 孙才新 +2 位作者 廖瑞金 汪可 周天春 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1710-1717,共8页
在过去几十年里,国内外开展了大量局部放电源的模式识别研究工作,但均仅能够识别单一的放电源,而对于混合放电源的识别问题,还未找到较好的解决办法。为此,提出了一种用于识别混合局部放电源的新方法,首先将放电波形经过等效时频变换构... 在过去几十年里,国内外开展了大量局部放电源的模式识别研究工作,但均仅能够识别单一的放电源,而对于混合放电源的识别问题,还未找到较好的解决办法。为此,提出了一种用于识别混合局部放电源的新方法,首先将放电波形经过等效时频变换构成T-F模式,来自于不同放电源的放电脉冲具有不同的放电波形特性,并将投影在T-F平面的不同区域;再结合模糊C-均值聚类算法(FCM)对T-F模式进行聚类,根据信号点隶属度实现不同放电波形特性信号的划分,从而实现混合放电信号的分离和放电源识别。结果表明,与采用多参数Weibull分布识别多放电源的方法相比,该方法具有对"脏数据"不敏感,而且能够从混合放电的相位-峰值(q-Φ)图中分离出属于各类放电的q-Φ子图,进而采用已有的特征提取和模式识别等手段做进一步的分析。应用该方法构造单一放电的特征指纹库更为可靠,而且在对实验室的混合人工缺陷模型放电信号的分离和识别中也取得了理想的效果。 展开更多
关键词 局部放电 等效时频变换 混合放电源 模式识别 特征提取 模糊聚类
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