化学杂交剂1-芳基-1,4-二氢-4-氧(硫)哒嗪衍生物的二维结构——选择性雄性不育活性关系研究

报道了结构框架模型法与模式识别相结合,实现化学杂交荆的选择性雄性不育活性分类和预测的计算机实验结果。此法可用于辅助筛选和设计新的化学杂交剂。     

Fuzzy模式识别在红、黄壤分类中的应用

<正> 红、黄壤是我国亚热带生物气候条件下形成的地带性土壤。本文用Fuzzy贴近度来定义待识别土壤与标准识别模式间理化性状相似性的综合程度,从而根据择近原则,确定待识别土壤的所属类型,为红、黄壤的分类提供定量的科学依据。     

电子鼻检测原理及其在饲料检测中的应用

文中介绍了电子鼻的检测原理,并从电子鼻技术的产生发展入手,叙述了传感器技术、信号预处理系统和信号模式识别技术的发展情况,综述了电子鼻在饲料原料检测中的应用现状,主要包括粮食原料霉变情况及鱼粉新鲜度的检测。最后展望了电子鼻在饲料行业中的应用前景及其存在的问题。     

基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别研究

针对番茄叶部病害的计算机识别问题进行深入研究,建立一套基于适用于番茄病害的颜色特征提取、纹理特征识别等模式识别方法,确定与病理对应的特征和特征组合模式,在此基础上进行了仿真研究和对比试验,结果表明,该方法能有效提高番茄叶部病害的自动识别水平。     

基于机器视觉的工件自动分拣系统研究

对工件识别过程中,对于机器视觉技术的应用进行了一定的分析,并且简要地介绍了主要图像处理算法。在此基础寻求有效方法,对自动分拣系统决策方面提供一定的支持。     

电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望

电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点，满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展；从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向，对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析，突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性；指出电子鼻技术在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐，电子鼻仪器体积大、价格高昂，模型通用性和普及性不够等不足。最后，本文从硬件系统和软件系统两方面，对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望，包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能，增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度；软件系统方面不断探索引入新的模式识别算法，使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。     

物料分选过程中的模式识别技术与智能化

农产品加工过程中涉及物料分选操作,自动物料分选系统的设计与模式识别与智能化技术相关。该文研究了农产品物料分选过程的基本规律,根据非间歇离散型物料分选过程的时间约束以及物料的固有分类特性呈现不可分离性的特点,提出了时间适应度和特征效率的概念。分选系统的时间适应度应该大于零,特征维数最小化的原则是特征效率从正向逼近于１。介绍了异步多维模式分类器的基本结构和实现方法,根据Ｂａｙｅｓ最小错误分类原则或Ｂａｙｅｓ最小风险分类原则,可通过学习程序实现分类阈值的在线寻优。基于人－机智能综合思想,通过建立内环和外环智能体系来控制分选系统工作,在复杂情况下,外环智能体系可将人类自然智能导入系统帮助工作。上述技术在智能化茶叶分选设备上得到成功应用。     

应用遥感数据进行森林模式识别方法试验初探

本文叙述应用Bayes判别进行遥感数据的森林模式识别原理和方法,并进行了小型试验,同时对三种不同处理数据方法的结果进行了比较。试验表明,应用电子计算机对遥感数据进行森林模式识别分类是可行的,方法灵活多样,而且精度可以保证。     

基于多特征融合的下肢动作模式识别方法研究

针对现存基于肌电信号的动作模式识别方法数据量不足、特征融合冗余、分类器识别精度低、泛化能力差且动作类别少等问题,以下肢动作为研究对象,采集爬坡、平地行走、上楼以及下楼4种动作类别的表面肌电信号(surface electromyography, sEMG),提出一种基于特征相关性和任务贡献度的特征筛选方法,最终实现了多特征融合的下肢动作模式识别。该方法在提高下肢动作模式识别的效率与精度方面显著优于传统的单特征和原始信号识别方法,可为特征筛选、多特征融合动作模式识别研究提供参考。     

基于模式识别的大蒜瓣尖识别研究

针对现有大蒜播种机采用纯机械方式无法解决大蒜直立播种的问题,提出了用模式识别技术解决的方法。首先对图像进行二值化、边缘跟踪,然后根据大蒜的形态特征,提出以曲率为特征量,根据SUSAN角点检测算法的原理识别出瓣尖的位置。试验结果表明:此算法完全可以检测出瓣尖的位置,为解决大蒜直立播种问题奠定了基础。