近红外光谱识别模拟海面溢油

对模拟溢油的石油类样品进行近红外光谱检测并进行了主成分分析,以主成分得分作为聚类的特征变量进行模糊聚类,采用近红外光谱测量结合主成分分析和模糊聚类法快速识别模拟溢油种类,并建立了样品聚类与识别模型。采用此模型对柴油、汽油和润滑油等334个与海水体积分数≥4∶10 000的模拟溢油样品进行了准确快速的分类和识别,为近红外光谱技术判别实际溢油样品提供了科学依据。     

不同性味矿物药的特征元素组成

应用自适应模式识别的ＩＤ３方法，通过３０种和３６种矿物药模式，分别建立起矿物药的“性”与其溶出元素的种类及含量之间和矿物药的“味”与其溶出元素的种类及含量之间的一般关系．矿物药的性与Ｓｉ、Ｍｎ、Ａｌ、Ｓｒ的不同含量有关，矿物药的味与Ｃｕ、Ｆｅ、Ｍｎ、Ｃａ的不同含量有关．上述元素为决定矿物药性味的特征元素．     

一种基于模糊神经网的超短波信号自动识别算法

针对具体的军用超短波信号,提出一种基于模糊神经网的改进信号识别算法.该算法利用模糊神经网实现模糊推理系统,采用分步识别的方法,将特征参数映射到模糊空间进行二分类.仿真表明:在具有高斯加性白噪声的环境中,信噪比高于15dB时,系统识别率高于95%.     

高分辨率遥感影像道路半自动追踪方法研究

从高分辨率遥感影像上进行道路目标的半自动提取,是摄影测量与遥感、计算机视觉、模式识别与人工智能等研究领域面临的重大挑战,也是当前研究的热点。数十年来,研究人员提出、建立了许多理论框架、试验系统与算法。然而,受制于问题本身的复杂度、难度和当前科技发展的水平,要研制达到满足工程需要且具有很高自动化程度的实用系统,在理论和算法上,恐怕还要花很     

利用模糊神经网络进行砂土液化势评判

利用模糊信息分析表达知识和人工神经网络在映射能力方面的优势, 选取应力比、震级、地面运动最大加速度、标贯击数、地下水位作为评价参数指标, 构造砂土液化势识别的模糊神经网络模型。验证和应用结果表明, 模糊神经网络模型可提供更高的映射能力, 是砂土液化势评价预测的有效手段。     

图象边缘检测的模糊数学方法

讨论有模糊数学方法实现图象边缘检测的原理和方法，对多幅实际图象进行试验结果证明，该方法有效的。     

fBm纹理分析模型及其在岩性识别中的应用

遥感影像的模式识别，始终是遥感应用领域中的重要基础课题。在自视解译中，岩性的判读，不仅仅根据其影像色调，更主要的依据是其纹理结构的特征等。传统的纹理分析方法大多是基于统计学特征，在空间域或频率域里进行。１９６８年，Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ首次提出分数布朗运动这个概念，并在后来的分形学理论中指出：自然界中的许多事件或过程可用分数布郎运动（ｆＢｍ）模型来描述。基于这一理论，本文建立了一套用ｆＢｍ模型分析影像纹理的方法，并在所选实验区（贵阳幅ＭＳＳ影像第六波段的右下角部分）内分别用等混合距离法和最大似然法进行了岩性纹理分类，取得了比较满意的结果，影像中碳酸盐岩、碎屑粘土岩及二者的互层岩等三种主委影像岩石类型基本被识别开来。但ｆＢｍ模型是个长相关模型，它对于纹理的低频特性反应比较灵敏，而对纹理的高频频率特征却不能很好地提取。因而，它比较适合于在地形起伏平缓，岩石地貌类型发育较好，影像纹理均一的地区进行岩石类型分类。     

前馈神经网络在矿物识别方面的应用

本文首先介绍人工神经网络的发展现状，然后着重阐述BP人工网络的基本原理和算法，并以蓝宝石的产地识别和石榴子石分类识别作为具体实例，用此说明人工神经网络方法在矿物学中的应用，最后对识别结果及BP算法本身进行了讨论。     

模式识别在强余震等早期综合判别中的应用研究

本文利用所收集到的２９个６级以上地震序列，探讨将模式识别ＣＯＲＡ－３算法用于５级以上强余震或震群或再发生更大地震的前震－主震－余震型地震序列早期综合判断的可能性及具体方法。文中参与学习和训练的２５个地震序列中，８个Ｉ类序列全部被正确识别，１７个ＩＩ类序列中有１６个被正确识别，只有１个被误判为Ｉ类，预报评分Ｖ值达０．９２。对于留作外推的４个地震序列中，２个ＩＩ类序列全部被正确识别，２个Ｉ类序列，１个