简介：设计了由两块语音识别芯片LD3320构成的语音识别控制系统,包括硬件和软件的设计,硬件设计主要运用了LD3320、STM32F407等微处理器,软件设计主要应用基于信噪比判决的多结果筛选算法,最后,通过实验验证系统设计的有效性。从实验的结果看,双LD3320语音识别控制系统的识别率比单LD3320的识别结果提高10.48%。该系统体积小、功耗低、性能稳定、实时性好,在智能家居等领域具有较高的实用价值。

简介：在工业生产过程中经常需要对多种金属工件进行分类检测,本文以LabVIEW作为开发平台,对机器视觉工具开发包IMAQVision的几何匹配算法的原理、使用场合和使用方法进行研究,只要能够采集到目标零件的几何或形状信息,就可对其进行快速定位和识别分析。在此基础上设计实现了在线金属工件型号种类识别系统,并对其进行了测试,取得了较好的效果。

简介：为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居民活动目的,建立了出行链模式识别模型,并利用敏感性分析方法研究了解释因素对出行链模式选择的影响和对模型性能的贡献程度.结果显示：支持向量机模型在总体准确度和分类准确度上均优于其他2种方法,体现了支持向量机在小样本下的识别性能优势;证明了支持向量机能够较准确地反映多分类因素对于出行链模式选择行为的影响程度;因素对于不同出行链模式识别精度的贡献度差异表明了细化出行链模式及探索各个模式特有影响因素的重要性.支持向量机技术在交通需求预测建模及影响因素分析方面均具有实践意义.

简介：针对智能变电站中电子式互感器的渐变故障和突变故障，提出一种能够同时识别多种故障信号的算法．首先利用小波变换模极大值理论识别故障信号的奇异点，然后求得信号的Lipschitz指数、小波能量系数、均值差，构成故障信号的特征空间．根据随机生成的500个故障信号样本在特征空间的分布，形成故障信号的诊断模型．仿真实验及实际应用测试表明该算法是有效可行的．

简介：定义了区间直觉模糊集相似度的概念，并且基于Hamming距离、标准化的Hamming距离、加权的HammingEuclidean距离、Euclidean距离、标准化的Euclidean距离、加权的Euclidean距离等，定义了一些区间直觉模糊集距离测度．然后，通过把Hamming距离和Euclidean距离以及它们的加权形式与Hausdorff度量相结合，给出了2种组合的区间直觉模糊集距离测度，即基于Hausdorff度量的加权Hamming距离和基于Hausdorff度量的加权Euclidean距离，并且研究了它们的性质．最后，基于上述距离测度，给出了区间直觉模糊集相似性测度，并且把它们应用于模式识别领域．