检索结果-南通市图书馆

基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2019年第8期41卷 1916-1923页

作者：黄国策王桂胜任清华董淑福高维廷魏帅空军工程大学信息与导航学院西安710077 95910部队酒泉735000

针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征... 详细信息

针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。

关键词：无人机通信未知干扰自适应识别 Hilbert信号空间概率神经网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

海洋跃层的谱表达法及自适应识别

海洋科学进展 2016年第3期34卷 328-336页

作者：陈亮熊学军李小龙苏劼国家海洋局第一海洋研究所山东青岛266061 海洋环境科学和数值模拟国家海洋局重点实验室山东青岛266061 青岛海洋科学与技术国家实验室山东青岛266237 中海石油深海开发有限公司广东深圳518067

提出了海洋跃层的全水层剖面谱表达法,通过海洋要素的垂直变化梯度零线和分布曲线把跃层形态、垂直变化过程及特征全面、系统、完整、准确地凸显出来;分别利用曲率区域最值和小波变换自适应检测法,将跃层谱峰根部的转折特征提取出来,确... 详细信息

提出了海洋跃层的全水层剖面谱表达法,通过海洋要素的垂直变化梯度零线和分布曲线把跃层形态、垂直变化过程及特征全面、系统、完整、准确地凸显出来;分别利用曲率区域最值和小波变换自适应检测法,将跃层谱峰根部的转折特征提取出来,确定了跃层与上下层水体的分界;从而形成了全面表征跃层自然属性特征的"五点三要素"法,即跃层上界点、强跃层上界点、跃层最值点、强跃层下界点、跃层下界点这五个跃层属性特征点和跃层最大强度、强跃层平均强度、跃层平均强度这三个跃层强度要素。基此,建立了一套关于跃层的定义、表达、确定和识别的系统方法,使得绘制系统而完整的跃层各类特征全海区分布图成为可能,为跃层研究和应用奠定了必要的基础。

关键词：跃层谱端点检测自适应识别曲率小波分析五点三要素

基于Tesseract-OCR的复杂发票自适应识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2021年第3期13卷 349-354页

作者：孙瑞彬钱夔徐伟敏路红南京工程学院自动化学院南京211167 南京学府睿捷信息科技有限公司南京210009

针对复杂发票任意区域下的特定表格内容提取与实时识别问题,提出了一种基于Tesseract-OCR引擎的自适应识别方法.首先利用OpenCV对发票图像进行预处理滤波、自适应阈值等一系列预处理得到二值图像;然后利用形态学中的开运算提取表格全域... 详细信息

针对复杂发票任意区域下的特定表格内容提取与实时识别问题,提出了一种基于Tesseract-OCR引擎的自适应识别方法.首先利用OpenCV对发票图像进行预处理滤波、自适应阈值等一系列预处理得到二值图像;然后利用形态学中的开运算提取表格全域线段,进行表格位置提取,并结合表格交点坐标与自定义模板,实现表头与内容自适应适配;最后利用jTessBoxEditor对表格区域内容进行字库训练优化,最终实现基于Tesseract-OCR的字符识别.实验结果表明该方法具有高准确识别率,支持感兴趣区域自适应识别,具备高可用性.

关键词：发票识别 Tesseract-OCR OpenCV 字库训练自适应识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

视觉传感网络中身份特征自适应识别算法改进

电信科学 2016年第6期32卷 110-115页

作者：李娜张晓宁朱芳娥石家庄铁道大学四方学院计算机系河北石家庄050011

在对视觉传感网络中身份特征进行识别时,容易受到人脸表情、光照条件及遮挡等干扰,降低了身份特征识别精度。提出了一种基于改进最小灰度差树的身份特征自适应识别算法。对待识别图像进行灰度处理后,利用最小灰度差数增强待识别图像的质... 详细信息

在对视觉传感网络中身份特征进行识别时,容易受到人脸表情、光照条件及遮挡等干扰,降低了身份特征识别精度。提出了一种基于改进最小灰度差树的身份特征自适应识别算法。对待识别图像进行灰度处理后,利用最小灰度差数增强待识别图像的质量;定义基于灰度的代价函数,获取待识别人脸图像和指定人脸图像对应的各灰度对的匹配代价,建立最小灰度差树模型,计算两幅图像相似度后,直接采用最近邻匹配算法获取和视觉传感网络注册图库中最小匹配代价对应的图像身份,将其看作待识别身份,实现视觉传感网络中身份特征自适应识别。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的身份识别精度。

关键词：视觉传感网络身份特征自适应识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

连续形变图像动态相似信息的自适应识别仿真

计算机仿真 2021年第10期38卷 414-418页

作者：李丽庄庆华长春工业大学人文信息学院古林长春130000

针对连续图像相似信息识别过程适应度较差的问题,提出基于特征矩阵的动态相似信息自适应识别方法。通过图像预处理凸显出图像最原始特质,剔除冗余信息。在连续形变图像中,考虑其被遮盖的范围不能使用当前帧的像素动态信息进行更新,采取... 详细信息

针对连续图像相似信息识别过程适应度较差的问题,提出基于特征矩阵的动态相似信息自适应识别方法。通过图像预处理凸显出图像最原始特质,剔除冗余信息。在连续形变图像中,考虑其被遮盖的范围不能使用当前帧的像素动态信息进行更新,采取参照原本像素信息与灰度值融合方式更新像素,实现图像可变光强背景区域的更新。计算连续形变图像特征矩阵相似度,完成基于特征矩阵的动态相似信息自适应识别。仿真结果证明,上述方法能够同时满足图像相似信息的完整、高效识别,真实监控图像的实验结果验证了论文方法能准确地识别连续形变图像相似信息,说明研究成果具有更优的适应性。

关键词：连续形变图像动态相似自适应识别融合差分平均灰度值

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

无线视觉传感网络中身份特征自适应识别

计算机仿真 2016年第3期33卷 254-257,304页

作者：王江涛石红岩温新竹仰恩大学工程技术学院福建泉州362014 仰恩大学数学系福建泉州362014

在视觉优化识别身份的研究中,由于受到姿态、光线和表情等因素影响,无法在不可控环境下对无线视觉传感网络中的身份进行准确识别。传统的视觉身份识别时,需要在节点分布相对复杂的不可控环境下,把不可控因素转化成可控稳定的特征因素再... 详细信息

在视觉优化识别身份的研究中,由于受到姿态、光线和表情等因素影响,无法在不可控环境下对无线视觉传感网络中的身份进行准确识别。传统的视觉身份识别时,需要在节点分布相对复杂的不可控环境下,把不可控因素转化成可控稳定的特征因素再进行身份识别,转换过程导致识别时间长、效率低的问题。提出采用LBP人脸识别的无线视觉传感网络中身份特征自适应识别方法,获取强分类器进行级联,对底层的特征进行提取,通过最终获取的Harr人脸级联分类器对人脸进行检测。并对人脸区域特征向量的PCA降维处理,获取低维的特征向量、降维系数及该人的平均脸。针对无线局域中的人脸图像,给出其LBP操作。对人脸特征信息进行直方图统计,获取人脸LBP直方图,将其进行人脸特征库的特征匹配,完成识别,得到改进算法相比传统算法累积匹配分值提高了17.8%;准确率提高了32.7%,识别时间缩短了3.9s。仿真结果表明,所提算法具有很高的准确性和识别效率。

关键词：无线视觉传感网络身份特征自适应识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

云平台网络数字化信息自适应识别仿真

计算机仿真 2019年第12期36卷 387-390,463页

作者：史晓琴王晓媛西北农林科技大学外语系

针对当前方法在对云平台网络数字化英语语音信息进行识别时存在识别准确率较低,平均识别耗时较长等问题,提出一种基于小波神经网络的云平台网络数字化英语信息自适应识别方法,利用过零率作为英语语音信息清音和浊音的特征,并采用小波函... 详细信息

针对当前方法在对云平台网络数字化英语语音信息进行识别时存在识别准确率较低,平均识别耗时较长等问题,提出一种基于小波神经网络的云平台网络数字化英语信息自适应识别方法,利用过零率作为英语语音信息清音和浊音的特征,并采用小波函数对云平台网络数字化英语语音信息进行变换,得到小波尺度函数。采用零极点模型将得到的云平台网络数字化英语语音信息的小波函数进行参数化,并将参数化处理后的小波参数作为英语语音信息识别的特征向量。通过伸缩平移变换产生云平台网络数字化英语语音信息特征小波函数基,利用变换后的小波函数基构建云平台网络数字化小波神经网络模型。计算英语语音信息识别误差熵函数,并通过引入动量因子和误差熵函数的偏导数对构建的小波神经网络模型参数进行调整,即可实现云平台网络数字化英语语音信息自适应识别。仿真测试结果显示,所提方法能够实现云平台网络数字化英语语音信息的高准确率、低耗时、自适应识别。

关键词：云平台网络数字化英语语音信息自适应识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多聚焦图像灰度重叠特征自适应识别仿真

计算机仿真 2020年第2期37卷 381-384页

作者：冯新玲万萌郑州工业应用技术学院信息工程学院河南郑州451100

传统方法对多聚焦图像进行预处理,由于图像灰度重叠区域合并使原图像细节信息损失,导致多聚焦图像灰度重叠区域识别效果不理想,为此提出基于Mean-shift算法和OTSU阈值分割算法的多聚焦图像灰度重叠特征自适应识别方法。使用Mean-shift... 详细信息

传统方法对多聚焦图像进行预处理,由于图像灰度重叠区域合并使原图像细节信息损失,导致多聚焦图像灰度重叠区域识别效果不理想,为此提出基于Mean-shift算法和OTSU阈值分割算法的多聚焦图像灰度重叠特征自适应识别方法。使用Mean-shift算法对多聚焦图像进行平滑处理,对平滑处理过后的多聚焦图像进行小波变换,将图像的灰度重叠区域灰度值增强;再使用阈值分割将经过灰度增强的重叠区域分类;通过OTSU算法识别出灰度重叠特征区域。实验结果表明,提出方法在图像灰度重叠区域的识别效果上较为突出,并且能够有效保留灰度重叠区域的细节信息。

关键词：多聚焦图像灰度重叠自适应识别

基于关联规则和机器学习的大坝监测异常数据自适应识别方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于关联规则和机器学习的大坝监测异常数据自适应识别方法研究

作者：李川洲重庆交通大学

学位级别：硕士

大坝监测系统是确保其安全性和稳定性的核心,然而在安全监测过程中,会不可避免地产生一些异常数据,这些异常数据的存在会影响监测系统的准确性和可靠性,导致在实际生产中出现不必要的风险和损失,因此大坝监测异常数据识别一直是国内外... 详细信息

大坝监测系统是确保其安全性和稳定性的核心,然而在安全监测过程中,会不可避免地产生一些异常数据,这些异常数据的存在会影响监测系统的准确性和可靠性,导致在实际生产中出现不必要的风险和损失,因此大坝监测异常数据识别一直是国内外工程领域中的热点和难点问题。目前,传统的异常数据清洗方法主要分析单一监测效应量,并未考虑大坝监测序列间的关联性,同时这些方法缺乏适应性,处理复杂数据的难度大,效果可能受监测数据分布等因素影响。鉴于此,本文依托工程实际,开展基于关联规则和机器学习的大坝监测异常数据自适应识别方法研究,主要研究工作和成果如下:(1)依据关联规则原理,采用Apriori算法分析了大坝监测环境量和效应量之间的关联性。分析结果表明,龙岗水库大坝监测环境量水位序列与大坝监测效应量水平位移序列之间具有强关联性,水位序列与渗压计P1序列间具有强关联性,而与渗压计P2序列间无关联性,与渗压计P3序列间无关联性。(2)根据大坝序列间的关联性和基于密度模式的聚类算法特点,提出了一种基于关联规则和DBSCAN算法的大坝监测序列异常数据识别方法。利用DBSCAN算法识别无关联序列异常数据,输出了可清洗的异常数据。对强关联序列监测数据,在DBSCAN算法中根据监测时间将两序列关联组合,实现了基于关联规则的大坝监测异常数据识别。(3)针对无关联序列异常数据,利用随机森林回归模型重构了无关联规则的单个异常序列数据,同时采用BP神经网络、支持向量机模型(SVM)与随机森林回归进行了预测比较,验证了随机森林回归模型对无关联序列异常值重构的准确性。(4)针对强关联序列异常数据,利用LSTM神经网络模型重构了强关联序列异常数据。通过网络模型对强关联序列的拟合优度和均方误差,验证了方法中提出的针对强关联序列异常数据重构方法的可行性和异常数据重构值的可信度。(5)基于上述研究成果,采用Python编程语言、Py Charm集成开发环境、Python标准库Tkinter及其他第三方库实现了大坝监测异常数据自适应识别软件的开发。并以龙岗水库实际监测数据为例,验证了该软件的可行性和适用性。

关键词：大坝安全监测异常数据关联规则机器学习自适应识别