属性识别模型在水利水电规划方案综合优选中的应用

针对目前水利水电规划方案综合优选方法中存在的问题，提出了基于变异系数权重的水利水电规划方案综合优选属性识别模型。该模型采用反映评价指标特征值之间差异性的参数——变异系数作为评价指标的权重，减小了权重确定的主观性，且模型求解方法简单易学。实例分析表明，这一模型和方法是合理、可行的。     

车用汽油机噪声源的声强测量识别

运用声强测试技术的双传声器法原理，对一台车用汽油发动机在半消声室内进行了声强测量。根据声强测量的结果绘制声强云图和各个测量面上的主要频率成分的噪声声强云图。分析这些声强云图的特征和发动机部件在空间上的对应关系，对发动机的主要噪声源进行了识别研究。     

模糊模式识别在车型分类中的应用

利用各种车辆通过环形线圈的感应曲线作为研究对象,用模糊识别理论进行车辆的特征提取及隶属度函数的建立,并在特征提取的基础上进行特征选取和匹配分类来进行车辆识别。     

柴油机噪声源识别的研究

通过振动速度测量和声强测量相结合的方法对某柴油机进行了表面噪声源识别的研究。首先通过试验测量了柴油机各主要噪声辐射部件的表面振动 ,并通过合理的简化确定了辐射比 ,然后利用测量得到的表面振动速度计算了各部件辐射声功率和柴油机整机声功率 ,整机声功率计算结果和实际测量结果吻合较好 ,说明柴油机表面振动速度测量技术能够较好地用于噪声源识别的研究。     

增压器转速适应性测量方法

提出一种以采集卡为测量平台的增压器转速测量方法。系统以软件方式实现了随转速变化进行自适应调整的数字滤波，给出一种基于转速信号极值点的周期识别方法。分析和实验结果表明，该方法能够在增压器转速信号受外界干扰而偏离的情况下，在较宽的范围内实时测量增压器转速。     

基于图形识别的数控机床误差溯因方法

针对数控机床误差溯因方法复杂且适应性差的问题,提出了基于数控系统圆检测图形的特征角点分布规律,并与神经网络相结合实现对机床运动误差的快速溯因方法。首先,提取所生成圆图形的特征角点,构造反向间隙、周期误差等特征矩阵;然后结合神经网络将低维特征矩阵映射至高维特征空间,实现对数控机床误差的快速溯因。实验表明,该方法简单有效,误差识别准确率较高,且具有较强的通用性。     

基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法

针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。     

计算机辅助声强测量法识别车辆主要噪声源

描述了计算机辅助声强测量原理，并利用计算机声强测试系统及声强分析择小客车进行了声强测量和声场分析，给出了小客车车外声的三维声强图、等声强图及其频谱图，方便地识别出了小客车主要噪声原。为这种喾车车外噪声控制提供了依据。     

基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法

为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法。皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别。实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求。     

应用声强测试技术对发动机噪声源识别的研究

通过对一台增压柴油机的噪声进行声强测试,将测试得到的数据用STARAcoustics声强软件进行处理和分析,得出发动机各个包络面的等声强分布、声强矢量分布和声功率的计算结果;利用这些结果着重分析和识别了该发动机的主要噪声源,确定了其噪声源的位置、主要噪声频率成分和声功率的贡献,为降低发动机噪声提供了改进依据.结果表明,通过与9点法试验结果的定性比较,能够更准确地判断噪声源的位置及其频率分布.