关键词： 牛肉掺假   电子鼻   模式识别   极限学习机  

摘要： 由于牛肉经济价值较高,一些商贩为了获取更多利益对其进行掺假,危害了消费者的健康。牛肉掺假的常规检测技术具有耗时、费力的特点,而电子鼻因其快速无损的优势在牛肉掺假检测方面具有很大的潜力。本研究对纯牛肉、猪肉及牛肉中掺假猪肉的金属氧化物半导体(Metal Oxide Semiconductor,MOS)型电子鼻传感器数据进行处理,采用主成分分析实现传感器数据的去相关和降维,以累计贡献率大于90%的少数前几个主成分得分作为输入,对比采用Fisher判别分析(Fisher Linear Discriminate Analysis,Fisher LDA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)构建牛肉中掺假猪肉的判别模型。结果显示,ELM模型训练集和测试集的识别准确率分别为99.64%和94.29%,均高于训练集和测试集识别准确率(分别为96.43%和75.71%)的Fisher LDA模型。结果表明,所构建的ELM模型能够用于基于MOS型电子鼻的牛肉中掺假猪肉的快速鉴别,可望为保障肉制品质量安全贡献积极力量。

关键词： 脑电信号   样本分类   稳定扩散模型   模式识别  

摘要： 针对脑电信号样本稀缺导致的分类性能瓶颈问题,本文提出了一种脑电的稳定扩散模型样本增强方法。通过将脑电样本转换为时频图,并采用有效提示词微调图像稳定扩散模型以扩充脑电样本集,以提升分类识别准确率。实验结果表明,经过稳定扩散模型增强后的样本集,对其分类的准确率由72.94%提高到76.80%,说明本文方法有效地破除了分类性能瓶颈,为小样本脑电样本分析提供了新途径。

关键词： 类滑动放电   可视图像   卷积神经网络   机器学习   模式识别   参数调控  

摘要： 为了提高机器学习算法对类滑动放电模式识别的准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neuralnetworks,CNN)与可视图像识别电晕放电、弥散放电和类滑动放电等模式的方法。通过选取气体体积流量0~16 L/min、电极间隙2~10 mm、脉冲频率0.5~3 kHz等不同条件下的类滑动放电图像构建图像库,搭建CNN模型并优化影响CNN识别性能的超参数,包括网络层数、全连接层(full connected layer,FC)神经元数、卷积核尺寸以及激活函数类型,最后比较了CNN与决策树(decision tree,DT)算法和随机森林(random decision forests,RF)算法的识别效果。结果表明,CNN识别准确率为100%,高于传统机器学习方法。此外,本文还给出了放电模式及条件参数,通过基于反向传播神经网络(back propagation neural networks,BPNN)的聚类分析算法识别弥散放电和类滑动放电,并且准确率为100%。

关键词： 模式识别   安全隐患   临边洞口   YOLOv3   目标检测  

摘要： 为降低施工现场高处坠落事故的发生概率以及提高临边洞口自动监测能力,基于Darknet-53网络结构,利用YOLOv3目标检测算法和OpenCV进行目标检测,通过非极大值抑制模块和Anchor box尺寸计算模块对模型进行训练,依据loss参数可视化结果,提高目标检测算法普适性,建立临边洞口安全隐患识别系统。结果表明,基于目标检测算法的临边洞口安全隐患识别系统在识别临边洞口与防护栏的准确性达到了97.91%,能够实时反馈临边洞口潜在的安全隐患,在预防高处坠落事故方面起到一定的作用。

关键词： 学生思路   模式识别   变式探究   一题多解   纵向延伸   教学思考   实际教学   数学阅读能力培养  

摘要： 在实际教学中,教师通过一题多解促进学生思路的纵横成网,再通过变式促成思考的纵向延伸,把复杂的数学问题变得简明形象.现以一道常规的几何题为例,将学生的解法探索、易错分析、变式探究及教学思考等予以呈现,探索以抓学生数学阅读能力培养的方式,帮助学生掌握与条件对话、与图形交流的方法.

关键词： 人工智能   模式识别   展宏图  

摘要： 玉兔辞岁留好运,金龙迎春展宏图,当我们每个人还在对2023年依依不舍时,2024年已满载着无限希望和憧憬来到我们身边。在这个春光明媚、春暖花开的美好时刻,我谨代表编辑委员会和编辑部全体成员向关心和支持《模式识别与人工智能》发展的广大专家学者致以诚挚的祝福和问候!祝大家在新的一年里身体健康!

关键词： 自然语言处理   人工智能   群体智能   智能计算   模式识别   智能系统   因果推理   多智能体  

摘要： 2024年将特别关注大模型、元宇宙、人工智能、物联网、区块链、量子计算、大数据、隐私安全保护等技术的融合应用。本年度组稿包括但不仅限于以下方向:人工智能:大模型、多视图/多模态学习、统计学习、联邦学习、稳定学习、终身学习、跨模态内容生成、大数据智能、混合增强智能、群体智能、因果推理、类脑智能计算、量子智能计算、智能机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、机器人与智能系统、多智能体协同、自主协同控制与优化决策、人工智能艺术创作。

关键词： 模式识别   课程改革   综合能力培养  

摘要： 针对传统以单一教材结合PPT讲授为主的授课方式对模式识别课程表现不足的问题,文章主要从课程教学设计、教学资源建立以及课程考核机制三个方面进行课程改革与探索,通过理论与实践相结合的教学方式培养学生的学习能力、实践能力和创新能力。

关键词： STM32   图像处理   模式识别   自动跟踪  

摘要： 文章以STM32系列单片机为主控芯片,进行了STM32单片机的内部配置,通过上位机的摄像头对视频数据进行采集,之后利用图像处理技术依据物体的颜色进行匹配,当颜色达到要求则说明有很大的可能性是目标物体,则摄像头就会对其进行锁定识别并自动跟踪。下位机中用串口将数据发送到电脑进行调试,上位机将调试完毕的数据作为控制数据继而对电机的转速和转向进行控制,从而达到对目标识别之后上位机对下位机进行指令发送,实现自动跟踪的效果。经过实验,小车能够根据颜色对目标物体进行识别并跟踪。

关键词： 人工智能   网络安全   自动预警   数据监测   模式识别  

摘要： 随着网络技术的快速发展，网络安全问题日益突出。为了提高网络安全预警的准确性和实时性，提出一种基于人工智能算法的网络安全自动预警系统。该系统通过对网络流量和安全日志进行实时监测，利用人工智能算法进行数据分析和模式识别，及时发现潜在的安全威胁，并生成预警信息。实验结果表明，该系统能够有效提高网络安全预警的准确性和实时性，为网络安全防护提供有力支持。