动态载荷识别

回顾了动载荷识别技术及其发展历程,对该技术及其国内外发展现状及存在的问题作了综述,对该技术领域今后的研究方向作了前瞻。     

说话人识别技术的方法与展望

说话人识别技术作为一种身份识别的手段，具有独特的优势，近年来已逐渐成为国际上的研究热点。文中综述了说话人识别过程及国内外现有的识别方法，对每种识别方法的优势和不足进行了分析，并进一步对说话人识别技术未来研究发展方向进行了讨论。     

基于鸟鸣声及深度学习的鸟类识别方法研究

针对基于鸟鸣声的鸟类识别问题,提出一种基于自适应最优核时频分布(adaptive optimal kernal,AOK)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的鸟类识别方法.首先对采集的鸟鸣声信号进行预处理,获取对应鸟类的音节后对样本进行数据增强处理,然后通过AOK时频分析方法,得到鸟鸣声音信号的自适应频谱图,分析鸟鸣声信号不同时间和不同频率下的能量分布,通过时频谱图对卷积网络模型进行训练,并进行实时预测.对20种常见鸟类的实验表明,在少量初始样本的情况下,总体识别率也可达到95.5％,并且通过对同一科目和不同科目下的鸟类鸣声分析发现,采用时频图结合卷积神经网络的方法对鸟类鸣声进行识别,提取的特征参数代表性更强,识别准确较好,具有较好泛化性.     

无线信号自动识别算法的仿真实现

首先对比Hilbert变换构建的解析信号进行时频分析的方法,探讨了基于决策理论的模拟调制方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上,提出了基于神经网络的识别方法。神经网络(NN)在进行信号识别时,主要是依据谱峰位置的不同,小波变换在这里则相当于一个数学显微镜,反映信号类别与谱峰位置间的必然联系。利用小波变换并结合简单的三层BP神经网络,即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。     

无线信号自动识别算法的仿真实现

首先对比Hilbert变换构建的解析信号进行时频分析的方法，探讨了基于决策理论的模拟调制方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上，提出了基于神经网络的识别方法。神经网络（NN）在进行信号识别时，主要是依据谱峰位置的不同，小渡变换在这里则相当于一个数学显微镜，反映信号类别与谱峰位置间的必然联系。利用小波变换并结合简单的三层BP神经网络，即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。     

大跨度结构损伤定位的研究评述

对损伤识别技术的现状作归纳与总结,并对其发展方向进行了探讨,讲述了振动损伤识别方法,小波分析,神经网络损伤识别方法。指出了损伤识别中有待解决的问题及其发展前景     

新兴技术内涵特征和识别方法研究进展

【目的/意义】对国内外新兴技术概念和识别方法进行梳理，总结对比各方法的特点和研究中存在的不足，为未来新兴技术识别研究提供多维视角和方法参考。【方法/过程】通过新兴技术与前沿技术、颠覆性技术概念辨析，明确新兴技术的内涵与特征；然后从数据源、识别路径、识别指标、有效性验证等四个层面梳理新兴技术识别方法的特点及优劣。【结果/结论】总结得出新兴技术识别的4方面数据源、2大识别路径、5类识别指标、4种有效性验证方法，未来可进一步探讨新兴技术形成机制、多源数据的融合，改进基于术语的新兴技术识别路径、更细粒度的自动化识别方法，加强识别指标与技术特征的关联解释，完善识别结果的有效性验证等。【创新/局限】全面系统对新兴技术识别方法进行归纳梳理，从主题和术语两类识别单元归纳新兴技术识别路径机理及方法模型，有利于为新兴技术识别提供不同维度的研究思路。     

多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别研究 ——以智能网联汽车领域为例

[目的/意义]为提高新兴技术主题识别的全面性、准确性,在专利、论文信息的基础上,融入舆情信息,提出一种复合型的新兴技术主题识别方法,以期能为微观层面新兴技术主题识别方法的研究提供参考。[方法/过程]面向专利、期刊论文、学位论文、会议论文、舆情共5种不同的科技文献类型,运用LDA模型从多源异构文本中获取主题词,并进行融合分析,提取候选新兴技术主题;设计识别指标体系,弥补现有指标体系缺乏未来前景相应指标的不足;运用CRITIC法进行综合评价,确定最终的新兴技术主题。[结果/结论]以智能网联汽车为实验对象,成功识别出多传感器融合信息技术这项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别方法能有效地对多源异构文本开展新兴技术的主题识别。     

基于车牌颜色特征的车牌识别系统

正介绍了一种基于LabVIEW平台的、通过车牌颜色特征定位的车牌识别方法。本方法在LabVIEW平台利用车牌颜色特征和RGB、HSI等色彩模型特点,进行车牌定位;根据车牌的规定型号,采取比例法实现车牌字符分割;利用LabVIEW的OCR技术识别车牌。通过对车牌图库中的大量车牌进行识别测试,验证了所研发的车牌识别系统软件能够提高识别精度,降低识别成本。     

基于专利的技术机会识别：深度学习领域的案例分析

为及时有效地识别潜在技术机会,采用文本挖掘和异常值检测的方法,提出一种基于专利文本的技术机会识别方法.首先采用文本表示模型Doc2vec技术对专利摘要进行建模,以更深层表征文本语义信息;然后利用基于密度的离群值检测算法,识别出具有潜在技术机会的专利方向;最后以深度学习领域潜在技术识别为例,构建专利检索式并收集458条专利文献作为数据集.实证结果总结出4类主题共10个潜在的技术机会,验证了该基于专利的技术机会识别方法的有效性,可为企业相应技术应用、研发和创新提供参考.     

基于专利挖掘和Gompertz模型的颠覆性技术识别方法研究

颠覆性技术已经成为推动新一轮技术变革的重要抓手,颠覆性技术的精准识别对于把握技术变革机遇、布局技术创新战略具有重要意义。现有研究多集中于围绕技术或市场的单一维度特征进行颠覆性技术识别,而对于综合“技术-市场”维度的系统性识别方法仍处于探索阶段。为此,本文从颠覆性技术特征出发,构建基于专利挖掘和Gompertz模型的系统性识别方法,并进行实证研究和稳健性检验。研究发现：(1)颠覆性技术具有“技术-市场”双重维度特征,具体可围绕前沿性、独特性、影响力和扩散性四个基本特征进行颠覆性技术“漏斗式”逐层识别;(2)综合专利挖掘和Gompertz模型构建系统性的颠覆性技术识别方法,可实现对颠覆性技术的系统识别;(3)动力锂电池技术的实证研究表明,本文构建的颠覆性技术识别方法可提升识别过程的效率和识别结果的准确性,有效克服主观判断的局限性。该方法突破了已有识别方法中特征信息获取不全面、识别结果准确性较低的局限性,可以为颠覆性技术的早期识别提供更加科学的方法支持。     

计算机视觉下的实时手势识别技术及其应用

在全球信息化背景下,逐渐发展起来越来越多的新科技,在图像处理技术领域,也取得了长足的发展。随着图像处理技术和模式识别技术等相关技术的不断发展,借助于计算机技术的巨大发展,使得人们的生活较以往有了巨大的改观,人们也越来越离不开计算机技术,在这种大环境下,人们也开始着重研究实时手势识别技术。本文就是在基于计算机视觉背景下,简单的介绍了实时手势识别技术,以及实时手势识别技术的一些识别方法和未来的发展方向,希望能够对一些对实时手势识别技术感兴趣的相关人员提供一定的参考和帮助。     

前沿技术识别与预测方法研究——基于专利主题相似网络与技术进化法则

前沿技术是高技术领域内具有指引性、先进性的核心技术,前沿技术的准确识别与预测对技术资源有效配置至关重要。从专利主题相似性的角度设计涵盖离群技术的前沿技术识别方法;引入TRIZ理论技术进化法则(九屏幕法)对未来前沿技术进行预测,具体包含确定当前系统、识别技术进化点及延伸性预测3个过程;通过搜集2001—2021年石墨烯专利文本数据,对石墨烯前沿技术进行识别与预测。分析结果表明,本文设计的前沿技术识别方法可弥补传统识别方法完整性不足的问题,能够准确识别离群的非热点前沿技术。前沿技术延伸性预测结果对未来产业技术布局具有重要参考价值。     

人面部表情识别方法综述

人脸表情识别是模式识别中一个非常重要却十分复杂的课题。首先对计算机人脸表情识别技术的研究背景及发展历程作了简单回顾。然后对近期人脸表情识别的方法进行了分类综述。通过对各种识别方法的分析与比较,提出了人脸表情识别技术实用化所需要考虑的几个方面,进而展望了人脸表情识别技术的发展方向。     

基于小波变换的层序识别分析与研究

<正>高精度的层序识别对于油田勘探开发具有十分重要的作用,常规的层序识别方法存在一定的缺陷,尺度较大,精度较低。本文主要对基于小波变换的层序识别方法进行了分析与研究,首先简要阐述了小波变换的基本理论,然后对小波变换层序识别的理论基础和关键步骤进行了详细分析,其次结合模型试验验证了该方法的有效性,以期为高精度层序识别提供一种有效手段。     

基于数据流技术的电能质量扰动在线识别

设计了一种在线电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别方法.该方法应用小波分解对各种扰动进行特征提取,应用数据挖掘技术中的决策树算法对扰动进行分类.为了在线应用,采取了一种滑窗模型对PQD别进行设计.这种设计方法具有记忆和运算时间短的优势,在识别PQD时能做到识别准确率高并且消耗时间短.通过仿真实验结果证实了该方法的有效性.     

一种基于多层BP神经网络面部表情识别方法

人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果.     

基于深度学习技术的火电厂高温紧固件螺栓金相组织智能识别方法的前景展望

本文介绍了火电厂高温紧固螺栓金相组织检验的重要性,简述了金相组织识别技术的现状和发展,讨论了基于深度学习技术的金相组织识别方法研究的可行性以及如果在该方向发展可能面对的问题,对该技术方法的前景展望。     

基于专利的两阶段新兴技术识别研究 ——以图像识别技术为例

【目的/意义】基于专利的两阶段新兴技术识别方法能够帮助企业更精准的发现和识别具有变革潜力的新 兴技术,有利于企业洞察研发趋势,在竞争中抢占先机。【方法/过程】以图像识别领域为例,采用两阶段方法识别新 兴技术,第一阶段采用LDA对专利说明书全文构建主题聚类模型,以确定图像识别领域的各项子技术领域;第二阶 段采用新兴技术识别指标体系评判各子技术领域综合表现,最终识别出图像领域的新兴技术。【结果/结论】实验成 功识别出新型光波导纤维材料和计算机存储媒介两项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明两阶段新兴 技术识别方法能有效地对专利文献开展新兴技术识别。     

统计模式识别在汉字识别中的应用

汉字识别是模式领域最富挑战性又极具应用前景的研究课题之一。本文分析了汉字识别技术的识别原理,介绍了汉字识别中统计模式识别的特征种类和识别方法。