导读:本文包含了模式识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:特征,局部,协方差,段式,正确率,受体,人工智能。
模式识别论文文献综述
周秀,朱洪波,马云龙,刘威峰,高博[1]（2019）在《基于深度学习的变压器局部放电模式识别研究》一文中研究指出针对传统PD模式识别用统计特征量需要依赖专家经验而缺乏一定的泛化性问题和卷积神经网络(CNN)模式识别算法缺乏PD图谱时序特征信息的问题,文中构建了基于CNN-LSTM深度学习的PD PRPD图谱模式识别模型,该模型综合了CNN善于挖掘PRPD图谱局部空间信息的优点和长短时记忆网络(LSTM)善于挖掘PD图谱时序特征信息的优点,可同时提取PRPD图谱的局部空间特征和时序特征,利用变压器典型绝缘缺陷放电图谱对构建的网络进行性能测试,并与CNN和LSTM对比,结果表明,对于PD图谱稳定的悬浮电位缺陷,CNN-LSTM和CNN的识别能力均为100%,但是对于金属突出物缺陷、油纸气隙缺陷和沿面放电缺陷,CNN-LSTM的识别能力优于CNN,CNN-LSTM网络的整体识别性能优于CNN和LSTM。(本文来源于《高压电器》期刊2019年12期）
李赛[2]（2019）在《人体运动图像的目标模糊模式识别算法》一文中研究指出为了提高人体运动图像的目标模糊式识别精度以及计算性能,提出基于傅里叶变换的人体运动图像的目标模糊模式识别算法.根据Hu-Fourier特征描述子,能够准确提取出人体运动图像目标区域的轮廓特征.在上述基础上,对目标区域进行滑动窗口检测,匹配人体不同部位的模型,将得到的反馈信息通过树形结构进行人体建模,实现人体运动图像的目标模糊模式识别.实验结果表明,所提算法能够在准确性较高的情况下,相比传统算法提高了所提算法的识别速度,并且能够满足实时进行监控的需求.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年12期）
余达浪,陈玲霞,谢璐,刘志春,刘志平[3]（2019）在《胞内模式识别受体在抗白色念珠菌感染中的作用研究进展》一文中研究指出模式识别受体(PRRs)是宿主抵抗白色念珠菌入侵的第一道屏障,通过识别并结合白色念珠菌表面的病原体相关分子模式(PAMP),激活机体的固有免疫应答,从而发挥抗菌作用。目前机体主要有两类模式识别受体,其中胞内模式识别受体,在抗白色念珠菌感染发挥了重要作用,越来越受到大家的重视。本文就胞内模式识别受体的类型及它们在抗白色念珠菌感染中作用机制进行综述。(本文来源于《赣南医学院学报》期刊2019年10期）
王仕俊,平常,薛国斌[4]（2019）在《基于随机森林的变压器局部放电模式识别》一文中研究指出针对目前在局部放电模式识别领域中常用的分类器算法的缺陷,本文研究随机森林(random forest,RF)算法在局部电放模式识别领域的应用。首先对局部放电试验数据提取统计特征量,构建放电的学习样本。利用十折法对算法分类性能进行评判,并比较常见分类算法BP神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM))、KNN、分类回归树算法(classification and regression tree,CART)以及RF算法的识别准确率。结果表明:利用RF算法构建放电模式分类器的识别准确率最高。此外,利用组成RF的基分类算法CART可分析不同放电模式间的主要区别。(本文来源于《科技通报》期刊2019年11期）
巫健,竹瑞博[5]（2019）在《用于分段式光缆智能诊断的模式识别技术》一文中研究指出传统分段式光缆诊断技术存在诊断正确率低、运行时间长等缺陷,为了解决当前分段式光缆智能诊断技术存在的难题,设计基于模式识别技术的分段式光缆智能诊断方法。首先对当前分段式光缆智能诊断技术的研究现状进行分析,找到影响分段式光缆智能诊断正确率的原因,然后采集分段式光缆智能诊断的历史数据,并采用模式识别技术建立分段式光缆智能诊断模型,并对分段式光缆智能诊断模型参数进行优化,最后进行了分段式光缆智能诊断仿真实验,结果表明,本文技术可以准确、快速实现分段式光缆智能诊断,克服了当前分段式光缆智能诊断技术存在的正确率低、误差大的不足,并且减少了分段式光缆智能诊断时间,比其它分段式光缆智能诊断技术具有更快的运行速度,可以应用于实际的分段光缆管理中。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年11期）
高聪,赵思雨,李红[6]（2019）在《基于李群协方差特征的模式识别》一文中研究指出分析了图像的李群协方差特征,提出了对图像分类的李群线性判别分析(LLDA)算法。该算法的主要思想是将LDA(线性判别分析)方法应用于图像的协方差,形成一个李群流形,并计算由一个李代数元素和图像特征的均值确定的单参数子群。该单参数子群是由原始图像集构成的李群上的测地线。通过定义李群中的投影,该测地线可以由LDA计算得到。实验结果表明,与传统的线性判别分析方法相比,LLDA具有更好的分类性能。(本文来源于《咸阳师范学院学报》期刊2019年06期）
周波,谢光[7]（2019）在《人工智能在模式识别中的关键技术探究》一文中研究指出现阶段,特征提取、模式匹配及语义分析与自然交互等技术的快速发展,促使人工智能在众多领域中得到了运用。人工智能的普及使用,极大地提升了工业自动化的水平。文章首先对人工智能技术的具体应用、发展情况进行分析,然后以特征检测技术、特征提取技术、模式匹配技术、语义分析技术为切入点,探究其在模式识别中所包含的关键技术,目的是加深人们对人工智能的认识,使其可以得到更加充分、合理的应用。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年22期）
覃华亮,覃子龙,符传武,谢金利[8]（2019）在《UPLC-MS/MS多组分快速测定结合化学模式识别的玉叶清火片质量控制研究》一文中研究指出目的建立UPLC-MS/MS法同时测定玉叶清火片中10种指标成分(京尼平苷酸、绿原酸、山栀苷甲酯、3,5-O-二咖啡酰基奎宁酸、栀子苷、玉叶金花苷酸甲酯、β-蜕皮甾酮、穿心莲内酯、蟛蜞菊内酯、脱水穿心莲内酯)的含量,结合化学模式识别方法对其进行系统、全面和科学的质量评价。方法安捷伦Zorbax SB C18柱(50 mm×3.0 mm,1.8μm);流动相为甲醇-0.1%乙酸(含0.02 mol/L乙酸铵)水溶液,梯度洗脱,体积流量0.3 mL/min;质谱采用ESI正、负离子同时采集,多反应监测(MRM)模式扫描,并对定量测定结果进行聚类分析(CA)、主成分分析(PCA)及正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA),综合评价其质量的差异性。结果在优化的色谱质谱条件下,10种成分分别在0.352 5～14.100 0、5.402～270.100、0.2058～8.2320、1.050～42.020、4.020～160.800、4.328～173.100、2.044～204.400、2.251～225.000、0.2328～9.312 0、4.708～188.300μg/mL线性关系良好(r>0.999 1),平均加样回收率95.02%～99.66%(RSD<3.0%);定量分析结果表明大多数批次药物质量较为稳定;但通过CA和PCA均发现不同批次药品质量之间仍然存在微小差异,最后通过OPLS-DA筛出引起批次间质量差异的6个标志性成分,分别是穿心莲内酯、脱水穿心莲内酯、玉叶金花苷酸甲酯、山栀苷甲酯、3,5-O-二咖啡酰基奎宁酸、绿原酸。结论实验建立的方法简便、灵敏、高效,可用于玉叶清火片中多种主要活性成分的快速测定;测定结果结合化学模式识别技术可从整体上综合评价药物质量,为玉叶清火片的质量控制研究提供新的科学依据和数据处理方法。(本文来源于《中草药》期刊2019年22期）
周日辉[9]（2019）在《基于计算机软件技术的模式识别系统智能开发》一文中研究指出本文首先对相关识别系统的定义进行阐述,其次分析了计算机相关软件技术的特点,最后对计算机识别系统进行了分析和讨论,以期能够为将来模式识别技术的完善提供帮助。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年21期）
詹君,程龙生,彭宅铭,胡多海[10]（2019）在《基于混合模型与改进多分类马田系统的控制图模式识别》一文中研究指出为提高生产过程中产品质量的智能监控水平,提出基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统的控制图模式识别算法。选用时间序列混合模型对控制图实时数据进行特征提取;改进马田系统的阈值计算方法并制定多类判别准则,将表征的特征向量代入改进多分类马田系统分类器中进行特征约减及模式识别。最后,将该识别算法应用于控制图公开数据集及生产案例中,以验证算法的有效性,并与其他算法对比了分析,结果表明,基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统算法能简化识别系统,识别精度高,是一种更为有效的控制图模式识别方法。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年22期）
模式识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高人体运动图像的目标模糊式识别精度以及计算性能,提出基于傅里叶变换的人体运动图像的目标模糊模式识别算法.根据Hu-Fourier特征描述子,能够准确提取出人体运动图像目标区域的轮廓特征.在上述基础上,对目标区域进行滑动窗口检测,匹配人体不同部位的模型,将得到的反馈信息通过树形结构进行人体建模,实现人体运动图像的目标模糊模式识别.实验结果表明,所提算法能够在准确性较高的情况下,相比传统算法提高了所提算法的识别速度,并且能够满足实时进行监控的需求.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模式识别论文参考文献
[1].周秀,朱洪波,马云龙,刘威峰,高博.基于深度学习的变压器局部放电模式识别研究[J].高压电器.2019
[2].李赛.人体运动图像的目标模糊模式识别算法[J].微电子学与计算机.2019
[3].余达浪,陈玲霞,谢璐,刘志春,刘志平.胞内模式识别受体在抗白色念珠菌感染中的作用研究进展[J].赣南医学院学报.2019
[4].王仕俊,平常,薛国斌.基于随机森林的变压器局部放电模式识别[J].科技通报.2019
[5].巫健,竹瑞博.用于分段式光缆智能诊断的模式识别技术[J].激光杂志.2019
[6].高聪,赵思雨,李红.基于李群协方差特征的模式识别[J].咸阳师范学院学报.2019
[7].周波,谢光.人工智能在模式识别中的关键技术探究[J].现代信息科技.2019
[8].覃华亮,覃子龙,符传武,谢金利.UPLC-MS/MS多组分快速测定结合化学模式识别的玉叶清火片质量控制研究[J].中草药.2019
[9].周日辉.基于计算机软件技术的模式识别系统智能开发[J].电子技术与软件工程.2019
[10].詹君,程龙生,彭宅铭,胡多海.基于混合模型与改进多分类马田系统的控制图模式识别[J].中国机械工程.2019
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