统计模式识别

摘要： 随着人工智能(AJ)技术的发展,以智能驾驶汽车、智能机器人为代表的智能系统逐渐代替或辅助人类从事各种场景中简单或复杂的工作.该文从智能汽车中的智能算法出发,总结了在智能汽车中人工智能感知算法、决策算法的研究进展;讨论了智能算法的不确定性问题;并从智能算法的不确定性带来的安全问题角度,讨论了预期功能安全的意义及发展,最后讨论了人机共驾对当前智能驾驶汽车解决预期功能安全的必要性.

摘要： 本文对于现有研究缺乏对智能化图像识别发展的论述,同时为现阶段5G与识别技术结合发展提出展望,对图像识别技术的发展历程、概念、识别过程、关键技术等研究进行综述.本文从图像识别技术发展历程出发到目前的实时状况,阐述图像识别技术的定义、识别过程,对识别技术中二值化预处理技术、大规模图像数据集以及统计模式识别、神经网络模式识别、非线性降维等图像识别技术进行着重分析,简述图像识别技术在各领域的作用.现流行5G与智能技术结合提高性能,由此提出应用5G与识别技术相结合进行技术优化的想法.

摘要： 论文针对雷达侦察装备仿真试验中数据处理过程中的辐射源识别应用需求,通过分析其具体应用的特点,提出了统计模式识别与决策树分类专家识别相结合的辐射源识别应用方法,实践证明该方法对仿真试验中辐射源参数已知、数量多、体制复杂、数据处理时效性要求高等方面有较好的适应效果,同时便于工程应用.

摘要： 机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支,自起步发展至今,机器视觉已经有20多年的历史,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展而逐渐被完善和推广。20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别,60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究,70年代中,MIT人工智能实验室正式开设＂机器视觉＂的课程,80年代开始,开始了全球性的研究热潮,机器视觉获得了蓬勃发展,新概念、新理论不断涌现。

摘要： The traditional OCR technology's accuracy rate of recognized results are disappointed in character recognition videos of complicated background.Therefore,we developed a character recognition algorithm applicable for complex background through improving and optimizing traditional recognition algorithm.The algorithm used statistical pattern recognition to get different weight coefficient of the characters and characteristics of statistical matrix by a large number of experimental training.Then we built a subspace characteristic curve with a characteristic area as the abscissa and the assessed value as the ordinate.Then we did a similarity match between ample curve under test and curve in the library similarity matching repository to achieve character recognition.Using this algorithm for processing transmission line aerial image of character recognition system indicates that the accuracy rate of recognizing characters can be 99.4 ％ by our algorithm.This algorithm is better than open-source TesseractOCR interface function and sample training,and it has a good accuracy and promising application for character recognition in complex background.%传统的OCR技术在复杂背景视频中的字符识别方面,其识别结果的准确率不尽如人意.为此,本文通过改进及优化传统识别算法,研究出一种新的复杂背景下的字符识别算法.该算法借鉴统计模式识别的思路,通过大量实验得出每个字符的特征规律,并形成公式,实现了字符的识别.然后以输电线路航拍图像为例,设计开发了字符识别系统.通过系统运行表明,采用本文算法识别字符的准确率为99.4％,优于开源Tesseract OCR接口函数方法及样本训练方法,对于复杂背景中的字符识别具有较高的准确性和广阔的应用前景.

摘要： 借鉴统计模式识别方法,提出了基于动态边缘的OCR算法,以字符形态为分析样本,确定在动态视频图像中字符特征边缘区域的选择,然后找出每个字符的体征特性,通过大量试验得出每个字符的特征规律,最后通过相似性概率统计方法实现字符的识别.经在内蒙古超高压供电局航检视频处理中的实际应用,该算法准确率高达99.45%,为复杂背景下视频字符识别提供了新算法.

摘要： 针对水下航行器使用适用性试验验收中存在的指标体系综合集成和动态量化难点问题，提出基于统计模式识别的三元状态指标体系构建方法，将性能稳定性、功能随动性、故障鲁棒性三类动态性指标通过组内约简、组间聚合处理，集成为综合性指标。采用统计模式识别方法识别出使用适用性的良好、不稳定、异常3种典型状态，以较高正确率判别出水下航行器的状态，并且在不稳定状态检出率方面表现突出，判断错误率较低。通过3组试验验证该指标体系的理论正确性及工程可行性。

摘要： 模式识别是解决机器智能的一种工具,也是对测量进行描述的或者分类的一门科学.本文主要介绍了模式识别的一些基础知识,着重介绍了模式识别系统中五个组成部分和统计模式识别方法,目的在于让更多的人很快了解、学习和研究模式识别.相信随着模式识别理论与技术的不断完善和法则,其应用领域和方向将更广阔.

摘要： In the field of structural pattern recognition,the existing graph matching algorithms can't efficiently mine the node features re-flecting the topological structures of graph itself.To solve this problem,we propose a new inexact graph matching algorithm which integrates the topological features and domain features.We use the space syntax theory in architecture and urban planning to construct the quantitative description of graph's topological features,and then combine them with non-topological features in other domain aspects,such as node attrib-utes and edge attributes,etc.,to construct the feature vectors which depict the graph feature.In this way,the structural pattern recognition is converted to statistical pattern recognition,and the SVMcan then be used as the aid to achieve inexact graph matching.Differing from other graph matching methods,the proposed algorithm can adequately render the graph's topology and merge the non-topological features in terms of the graph's domain property,and has a favourable universality as well.Experimental results show that the proposed graph matching algorithm can achieve higher classifying accuracy in different graph datasets.%针对结构模式识别领域中现有图匹配算法对反映图本身拓扑结构的节点特征挖掘不够充分的问题，提出融合拓扑特征和领域特征的非精确图匹配算法。利用建筑学与城市规划学科中的空间句法理论构造图拓扑特征的量化描述，并将其与节点属性和边属性等其他领域的非拓扑特征相结合，构造描述图特征的特征向量，以此为桥梁将结构模式识别问题转化为统计模式识别问题，进而借助支持向量机实现非精确图匹配。不同于其他的图匹配算法，该算法对图的拓扑表达能力强，并且可融合图的领域方面的非拓扑特征，通用性较好。实验结果表明，提出的图匹配算法在不同的图数据集上均具有较高的分类识别率。

摘要： As phased array antenna is widely used in radar system,fast diagnosis of element has become a challenge. According to the difficulty of phased array antenna elements detection,a novel method based on statistical pattern recogni-tion is proposed.At first,the phased array diagnosis principle is stated.Simulation environment is built with MoM.Time domain feature and wavelet feature are extracted.In order to enlarge the mean distance between classes,the fault tree diag-nosis model is built to reduce the scale of the discrimination problem,subspaces are divided in time domain feature space using projected clustering algorithm,and wavelet feature is utilized to discriminate in leaf nodes.The location of the faulty elements is realized.Simulations show that at low SNR,the method has obvious advantages over nonhierarchic method.At SNR higher than 8dB,recognition rate reaches 95! .As the scale increases,recognition rate does not decrease obviously. Results turn out that this method is effective in diagnosis of phased array element theoretically.In application,only conduct the diagnosis on each row or column of the array,the failure information of the whole antenna can be learned.%相控阵天线已广泛应用于雷达系统，而阵列单元的快速诊断日益成为难题。针对相控阵天线阵元故障难以检测的问题，提出了一种基于统计模式识别的方法。首先阐述了相控阵诊断原理，用矩量法构建了仿真环境，并提取了时域特征和小波特征。为增大类间平均距离，建立了故障树诊断模型以减小判别问题的规模，在时域特征空间中用投影聚类算法划分了子空间，在叶节点处用小波特征进行判别，实现了故障阵元的定位。仿真实验表明，该方法在信噪比较低时，比非层次方法优势明显，信噪比大于8时，识别率达到95！以上，且随着规模的增加，识别率并未明显下降，证明该方法理论上能够有效诊断相控阵阵元故障。实际应用中，只须对阵列的行或列逐次诊断即可获知整个阵面的故障信息。

摘要： 本文利用GMS-5、EDS/MODIS图像资料,采用统计模式识别技术对单层和多层云进行分类研究,在采用逐个修改聚类和模糊聚类的非监督分类器的同时,引入监督分类的思想,在样本采集、特征提取、特征选择、分类器训练和测试的基础上,设计了基于统计模式识别的云分类技术,并将其应用于2002年6月10日02时台风云系的识别,逐个修改聚类和模糊聚类对典型天气系统的云系有较好的识别能力,台风云系的分类结果与台风云系的概念模式存在较好的对应关系,极轨卫星的分类结果好于静止卫星,纹理特征的引入对分类结果有一定的影响.

摘要： 文中对2013-2016年的冰雹过程的卫星云图进行了分析,总结出了冰雹过程的卫星云图特征,用统计模式识别方法进行识别.对红外卫星云图进行图象处理后,用交叉相关和冰雹云系的形态特征的保守性,得到其移动矢.以此对冰雹云系的移动作外推预报.结果表明,准确率比目测判别要高.

摘要： 根据植物病害彩色图像的特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法.采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割.实验结果表明,该方法具备快速、有效和准确的特点,对彩色植物病害图像的分割处理十分有效.

摘要： 本文根据液体火箭发动机试验台试验系统特点及历史数据,采用统计模式识别方法对液体火箭发动机试验系统进行故障检测,并通过对某型号液体火箭发动机试验台试验系统工作状态的判断,证明方法可行,具有工程实用性.

摘要： 对1979~1999年冰雹过程的卫星云图进行了分析,总结出冰雹过程的卫星云图特征,用统计模式识别方法进行了识别,在对红外云图进行图像处理后,用交叉匹配方法得到其移动矢,以此对冰雹云系做外推预报.结果表明,准确率比主观识别方法要高.

摘要： 探讨了青霉素发酵过程的罐批分类问题,分别基于模型和神经网络预测结果,运用统计模式识别分析方法进行分类,结果表明该方法是可行而有效的.

摘要： 本发明实施例提供了控制图模式识别模型的训练方法及控制图模式识别方法，涉及质量状态监控技术领域。该训练方法包括：基于在预设的控制图正常模式和控制图异常模式下，对产品生产过程进行仿真的仿真结果，确定样本数据；利用预设时间序列模型Transformer对所述样本数据进行特征提取，得到预设的每种控制图模式的特征数据；利用每种控制图模式的特征数据对预设分类模型进行训练，并在预设损失函数最小时，停止训练，得到控制图模式识别模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高控制图模式识别的准确性。

摘要： 将被输入的信号分割成多个要素，将各要素转换成特征向量来生成特征向量的集合，使用识别字典来评价特征向量的集合。识别字典包括与各个类对应的模型，各模型具有与应被分类为对应于该模型的类的信号能取得的分割模式对应的子模型，子模型具有与用对应于该子模型的分割模式被分割出的各要素对应的状态，该状态是通过特征向量以及表示该状态的标签的函数来表现的状态。识别部将标签或者标签的集合作为识别结果输出，该标签表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型，该标签的集合表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型的集合。

摘要： 实施方式的模式识别装置，将所输入的信号变换为特征向量，并将该特征向量与识别词典进行比对，从而进行所输入的信号的模式识别。识别词典(10)具有表现特征向量的空间的部分空间即词典部分空间的词典部分空间基向量、和用于将根据特征向量和词典部分空间计算的类似度变换为似然度的多个概率化参数。模式识别装置具有识别部(3)，该识别部(3)通过特征向量和词典部分空间基向量的内积的值的二次多项式计算类似度，通过该类似度与概率化参数的线性和的指数函数计算似然度。识别词典(10)通过利用了多个概率化参数间的限制条件的期望最大化法来学习。

摘要： 损失计算装置，针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示。损失差计算装置，基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和。识别字典创建装置，基于损失计算装置针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典。识别字典创建装置基于输入特征向量来校正识别字典，以使损失计算装置针对类别而计算的损失总和与损失差计算装置计算的类别之间损失差的总和之和最小化，并且模式分类装置使用校正后的识别字典来对数据的模式进行分类。

摘要： 一种能够提高误接受概率的计算精度、并能够确保稳定安全强度的模式识别系统、模式识别方法和模式识别程序。模式识别系统10和10a包括第一概率计算单元32和连接到第一概率计算单元32的第二概率计算单元33。第一概率计算单元32根据指示第一模式特征点s1至sn

摘要： 一种模式识别装置以及模式识别方法。本发明的实施方式涉及模式识别装置以及模式识别方法。实现高效地削减计算量。在实施方式的模式识别装置中，作为构成递归型神经网络的中间层的RNN层包括输入变换部和RNN处理部。RNN层的输入变换部针对每个阶段进行针对输入矢量和递归输入矢量的变换，计算比所述输入矢量的维数与所述递归输入矢量的维数之和小的维数的变换矢量并输出的步骤，其中该输入矢量由从所述输入层输出的特征矢量或者下位的所述RNN层所包括的所述RNN处理部的输出构成，该递归输入矢量由该RNN层所包括的所述RNN处理部的之前阶段的输出构成。RNN层的RNN处理部针对每个阶段根据由该RNN层所包括的输入变换部计算出的变换矢量计算RNN输出矢量并输出。

摘要： 本发明实施例提供了控制图模式识别模型的训练方法及控制图模式识别方法，涉及质量状态监控技术领域。该训练方法包括：基于在预设的控制图正常模式和控制图异常模式下，对产品生产过程进行仿真的仿真结果，确定样本数据；利用预设时间序列模型Transformer对所述样本数据进行特征提取，得到预设的每种控制图模式的特征数据；利用每种控制图模式的特征数据对预设分类模型进行训练，并在预设损失函数最小时，停止训练，得到控制图模式识别模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高控制图模式识别的准确性。

摘要： 本发明涉及基于统计模式识别的路面条件辨识。具体地，提供了一种使用统计模式识别技术确定车辆道路表面附着条件的方法。提供多个概率分布函数，该概率分布函数代表所驾驶车辆的车辆轮胎和车辆道路之间相应的附着作用。计算代表车辆转向不足特性的指标。针对每种路面附着条件应用概率分析，所述概率分析作为指标的函数。递归更新每个概率分析。确定每种路面附着条件的似然因子，所述似然因子作为每个相应递归更新的概率分析的函数。每种相应路面附着条件具有作为指标的函数的相应的似然因子，该似然因子辨识了具有相应附着条件的路面的似然性。将辨识出的路面的附着条件输入车辆控制进程。

摘要： 本发明提供了一种基于贝叶斯集成学习机的地质统计模式识别方法，根据观测资料，建立地下水有机污染多相流运移数值模型，确定模型中对于污染物时空分布贡献程度较高的污染源特征、污染物运移参数以及各变量的先验分布特征；准备数值模型输入‑输出训练样本集；采用不同单一机器学习方法识别并逼近多相流数值模型的输入‑输出非线性映射关系；建立各机器学习模型关键参数及组合权重的贝叶斯多目标非线性规划优化模型；以粒子群优化算法求解优化模型，识别最优的模型参数及组合权重，构建数值模型的贝叶斯集成学习智能模式识别方法。本发明大幅提升污染物运移模拟预测的计算效率。

摘要： 本发明涉及基于统计模式识别的路面条件辨识。具体地，提供了一种使用统计模式识别技术确定车辆道路表面附着条件的方法。提供多个概率分布函数，该概率分布函数代表所驾驶车辆的车辆轮胎和车辆道路之间相应的附着作用。计算代表车辆转向不足特性的指标。针对每种路面附着条件应用概率分析，所述概率分析作为指标的函数。递归更新每个概率分析。确定每种路面附着条件的似然因子，所述似然因子作为每个相应递归更新的概率分析的函数。每种相应路面附着条件具有作为指标的函数的相应的似然因子，该似然因子辨识了具有相应附着条件的路面的似然性。将辨识出的路面的附着条件输入车辆控制进程。