一、Bayes决策理论用于模式识别分类问题的进一步探讨（论文文献综述）
刘绪杰[1]（2021）在《基于声发射的轴类零件校直裂纹检测关键技术研究及应用》文中研究说明为保证轴类零件直线度的精度要求,轴类零件在热处理之后必须进行校直。自动校直机通常采用三点反弯原理校直,轴类零件在校直过程中可能会由于校直机压头下压行程量过大或压力过大,或零件热处理时带有微小缺陷而导致裂纹的产生。传统的裂纹检测方法如磁粉探伤,通常是对已成形的裂纹进行线下检测,降低了生产节拍。声发射检测技术可实现在线检测零件校直过程中产生的裂纹,相比传统方法效率更高。但目前已有的声发射校直裂纹检测仪仍存在检测准确率不理想等问题,因此,本文对基于声发射的轴类零件校直裂纹检测中的关键技术:降噪预处理、特征提取、模式识别进行研究,确定一套准确率高、时效性好的裂纹检测技术方案,以轴类零件实际校直过程中采集到的声发射信号为对象对该套技术方案进行应用验证。降噪预处理技术方面,先对轴类零件在校直过程声发射信号产生的机理与特性进行分析,通过多次实验选取和确定了最优的阈值函数与阈值规则,并选择合适的分解层数和小波基函数来实现声发射信号的小波阈值降噪预处理。特征提取技术方面,首先利用仿真信号和轴零件校直裂纹信号进行实验,对比分析了适用于声发射信号的处理方法:经验模态分解系列和小波变换系列的信号处理方法。采用分解效果最优的WPD方法先对声发射信号进行分解处理,再进行时频域分析,得出正常信号与裂纹信号成分的频率分布范围。跟据此分析,采用基于WPD的方法提取声发射信号的每个子频段信号能量占总能量的比值、信号总能量、小波包能量信息熵这3类特征共10维特征数据作为后续模式识别的输入向量。模式识别技术方面,对比分析了适合小样本分类的SVM和神经网络PNN的模式识别分类方法,以轴类零件校直声发射信号特征作为模式识别的应用数据,通过多次实验得出,PNN模式识别的准确率和算法时效性两方面均比SVM更优。采用主成分分析法（PCA）对PNN网络进一步优化,将PCA-PNN网络应用到轴类零件校直裂纹检测识别中观察结果得出,PCA-PNN网络比直接使用PNN网络的识别准确率与时效性都更优,能够满足轴类零件校直裂纹检测的准确性和实时性要求。最后总结确定出本文整体技术路线,并根据此技术路线完成裂纹检测系统GUI界面设计。采用敲击信号来验证得出本文确定的整套裂纹检测技术方案不会出现误判的情况,证明了本文裂纹检测技术的可靠性。
史志尧[2]（2021）在《轴承故障知识发现的粗糙集属性约简方法研究》文中研究说明随着科技的进步,各类旋转机械正向着智能化、优质高效运行方向发展。对旋转机械进行全面的监测会采集到大量的振动信号,这推动故障诊断领域进入了大数据时代。但大量的数据中包含了许多无效冗余的信息,如何从中去除冗余信息,挖掘出最真实、最有价值的信息,帮助实现智能故障知识发现,成为当前急需解决的问题。粗糙集理论作为一种能够描述不确定性的数据分析工具被用于智能决策中,推动了人工智能的快速发展。粗糙集理论中研究的关键问题是知识获取方法和属性约简算法,因此该理论被广泛应用于机械故障诊断领域。本论文将粗糙集理论作为知识发现工具,对轴承故障特征集的属性约简进行了探讨,并结合智能分类器进行故障识别。主要研究内容与取得的研究成果如下:（1）针对邻域多粒度粗糙集模型属性约简时,没有考虑不同粒度权重对约简结果影响的问题,提出一种邻域加权多粒度粗糙集模型,对故障数据集进行属性约简。在决策信息系统中,该模型给每一个条件属性赋予一个权重,重新定义了该模型下的近似集、依赖度和重要度,并建立了基于邻域加权多粒度粗糙集的故障数据集属性约简算法;然后将约简后得到的敏感特征子集输入到KNN分类器中进行模式识别;最后利用轴承故障数据集验证了该方法的有效性。（2）针对决策粗糙集模型参数不确定和参数过多导致的应用困难问题,提出并构建邻域单参数决策粗糙集模型,同时设计了邻域单参数决策粗糙集模型和非朴素贝叶斯分类器结合的故障诊断方法。该方法运用邻域单参数决策粗糙集模型对轴承故障特征集进行属性约简,再将提取出的低维敏感特征子集输入非朴素贝叶斯分类器进行模式识别。设计的故障诊断方法集成了邻域单参数决策粗糙集在属性约简和非朴素贝叶斯分类器在模式识别的优势,通过构建轴承故障特征集,验证了该方法的有效性。（3）针对工业大数据智能决策技术发展中故障数据的科学管理问题,设计了一套旋转机械故障诊断系统。该系统由数据库模块和故障诊断功能模块组成,采用轴承故障数据集进行验证,应用情况表明,本系统可以有效地实现故障数据的存储并完成对故障数据的知识发现,从而验证了故障诊断系统的有效性。本论文以粗糙集理论为基础,将其应用于故障数据集的属性约简。在工业大数据的背景下,为剔除冗余信息、获取故障的敏感特征以及提高故障辨识精度提供了全新的思路,使智能故障决策技术有了更好的发展。
彭智朝[3]（2020）在《融入生理学和行为学特征的言语情感识别研究》文中研究说明即将到来的万物互联时代为人机交互领域提供了巨大的发展机遇,言语交互是人机交互中最自然,最便捷的交互方式。言语情感识别是言语交互中非常重要的一环,只有准确地识别说话人的言语情感信息,才能理解说话人的言外之意,实现有效言语交互。互联网环境中,言语情感信息可以在文本（如微博等）和语音两个言语通道上进行传递。文本情感通常是指说话人有意识的情感表达。从情感言语生成角度看,说话人的心理和生理状态都会反映在言语内容和行为信息等特征上,从这些特征信息中可以挖掘用户的情感状态。比如,微博用户的心理和生理状态会导致其言语内容和交互行为特征上的不同,通过这些特征信息可以挖掘用户是否有抑郁倾向情绪。语音情感更多的是一种无意识的、不由自主的情感表达。从情感言语感知的角度来看,声音进入听话人的听觉生理系统进行一系列的转换到达听觉皮层,通过语音音调、强度和持续时间等特征识别用户情感状态。本文根据文本产生和语音感知的特点,从不同的角度将生理学和行为学特征融入到言语情感识别研究中。在文本情感识别中,我们主要通过微博的文本内容和交互行为学特征挖掘微博用户的生理和心理状态,在语音情感识别中则主要利用听话人的听觉机理抽取语音中和情感相关的有效特征表示来提高情感的识别率。基于这个研究思路,本文在文本情感挖掘和语音情感识别中,在以下四个方面进行了创新性研究:（1）本文提出了一种结合用户行为特征的口语化文本情感识别方法,具体是指在文本言语通道上的抑郁倾向人群识别。首先根据口语化文本的新特点构建了抑郁情感词典并基于该词典提取文本特征表示,然后结合用户言语交互行为特征采用多核学习方法找到异构特征与情感的最优映射来实现抑郁倾向人群识别。实验结果表明,结合文本特征表示和交互行为特征是一种有效的情感挖掘方法。（2）本文首先提出了基于耳蜗滤波的情感识别方法,虽然该方法取得了比基于MFCC的方法更好的结果,但它存在明显的缺点,因此本文进一步提出了基于听觉调制的情感识别方法。基于听觉调制的方法引入了调制滤波来产生多维时间调制线索,然后采用3D CNN（convolutional neural network）模型直接对调制线索进行联合谱时特征学习。实验结果表明,3D CNN可以从时间调制线索中有效提取情感区分性的听觉表征。（3）受人耳听觉注意机制的启发,本文提出了一种基于注意力模型的滑动循环网络（Attention-based sliding recurrent neural network,ASRNN）模型来识别语音情感。其中,通过滑动窗来实现持续关注并提取连续的段级内部表征,然后通过时域注意力模型来实现选择性注意机制。最后通过注意力听辨实验对注意力模型和人耳听觉注意机制的相关性进行了比较分析。实验结果表明,该模型能从听觉表征中有效地捕获显着的情绪区域。（4）受人耳听觉系统多尺度调制的启发,本文提出了基于多分辨率调制耳蜗图（multi-resolution modulation-filtered cochleagram,MMCG）特征的维度情感识别方法。其中MMCG把时间调制线索编码成不同分辨率的调制耳蜗图来捕获时间和上下文调制线索。考虑到MMCG中的每种调制耳蜗图包含不同尺度的调制线索,本文设计了一种并行LSTM网络结构从不同分辨率特征中建立多个时间依赖关系并跟踪情感在时间序列上的动态性。实验结果表明,MMCG特征能够获得多尺度情感信息,而并行LSTM能够有效地跟踪情感的时间动态。
丁立哲[4]（2020）在《基于表面肌电信号吉他和弦手指静力分析评估》文中认为表面肌电信号（Surface Electromyography sEMG）,是一种电信号,并且在人体的无创肌肉检查时,也是一种非常有效且使用的办法,我们分析研究表面肌电信号的检测和分析方法,而本文主要通过这项已比较完善和成熟的方法,并对其中一些部分加以改进,运用到评估手臂识别不同力度下演奏吉他时候的电信号,从而评估一个人演奏吉他时按和弦的手指力度的标准。本文主要对力度这单一的方面进行深入研究。第一步,先通过采集肌电信号和预处理过程,进一步了解小臂的运动的电信号和发力肌肉群信号之间的联系,也明确本文手臂发力的肌肉群。并对所采集的两通道肌电信号进行了比较分析,选择了合适信号并对其进行了滤波、活动段端点检测等预处理。然后是特征提取与分析。现阶段比较常用的方法有三种,分别是时域法、频域法、时频域法。也了解了它们各自的优缺点,最终选取了时频域中的小波和小波包的奇异值特征,最大值特征,以及能量系数特征几个特征分布,然后对其做了一定样本的统计分析,最终选取出了小波系数奇异值作为特征向量进行下一步的识别分类训练。最后是模式识别与探究。本文选择的是两种比较常用的算法,BP人工神经网络算法和DBN算法进行对比分析,前者,对于四种不同力度下的识别率,1.5N力度的识别率最高达到94.8%,后者达到72.5%,而1.5N的力度下实际按和弦时,符合标准的力度。由于前者识别率高,所以最终选择了BP神经网络的算法。
曹舒悦[5]（2020）在《基于振动信号小波变换的电机故障诊断方法研究》文中进行了进一步梳理作为机械动力设备,电机是现代生产中最常见的设备之一,在农业机械、石油化工、船舶动力等领域应用广泛,其运行状况关系到设备安全。一旦电机出现故障,将会降低生产效率,甚至造成经济损失,引发危及生命财产安全的严重事故。然而电机内部结构复杂,工作状况不定,突发故障的可能性较大。因此,实时进行电机运行状态监测,明确电机有无故障,并在故障发生时及时诊断故障类型,对电机设备稳定和安全运行具有十分重要的意义。在电机故障诊断与监测领域中,利用其运行时产生的振动信号进行分析,是获取电机运行状态的有效途径。为此,论文提出一种基于振动信号小波变换的电机故障诊断方法。在掌握小波变换及其消噪技术的基础上,通过分析对比小波分解与重构法、小波阈值消噪、模极大值重构滤波消噪三种方法的优缺点,选择了小波阈值消噪法来进行滤波消噪。基于小波变换模极大值（WTMM）与Lipschitz指数的关系,对消噪后的信号进行奇异性分析,提取了合适的特征值,准确地反映了故障局部特征和奇异性成分。论文以某三相四极永磁同步电机为研究对象,搭建实验平台,在平台上模拟电机定子不同程度的匝间短路及基座松动故障,并设计了一套振动信号采集系统,实现了不同故障下对振动信号的实时采集。在理论分析基础上,对电机正常运行、基座轻微松动、基座严重松动以及电机发生10%、20%、30%匝间短路故障这六种运行状态的电机振动信号进行信号采集、小波消噪、奇异性分析和特征提取。用提取的特征值构建特征向量,将特征向量输入概率神经网络中创建网络模型,并进行故障诊断测试。结果表明:基于振动信号小波变换结合概率神经网络的诊断方法,可有效地对电机故障类型和故障的严重程度做出判断,在电机故障诊断研究中取得了良好的效果,同样地,该方法也适用于其他旋转机械设备的故障诊断。
李晓旭[6]（2019）在《加工中心主轴系统可靠性综合应力加速模型研究》文中提出高档数控机床及其关键功能部件的技术水平是推动制造业转型升级的重要力量,也直接反映了一个国家的制造业水平。主轴系统是加工中心的关键功能部件,属于工况复杂、维修困难的复杂机电系统。目前,国产加工中心的主轴系统在精度和回转速度等方面与国际先进水平的差距不断缩小,但是可靠性水平仍然存在较大差距。可靠性试验是提高主轴可靠性的重要基础性工作。为了缩短可靠性试验周期,提高试验效率,需要进行可靠性加速试验研究,建立主轴系统可靠性的综合应力加速模型,描述主轴系统可靠性特征量与加速应力关系,外推主轴系统在其他载荷水平下的可靠性特征,为主轴系统可靠性的快速评估、设计改进和试验方案优化提供依据。本文在国家自然科学基金和国家科技重大专项的支持下,以国产加工中心的主轴系统为研究对象,进行了可靠性综合应力加速模型研究。根据主轴系统的结构功能分析,确定了主轴系统的主要可靠性特征量;根据主轴系统重要零部件的主要失效机理,确定了系统可靠性的主要敏感载荷,提出了一种考虑载荷影响、零部件重要度和故障导致的平均停机时间的载荷重要度综合评价方法,确定了主轴系统的关键敏感载荷;根据主轴系统的故障分布特征,验证了主轴系统的可加速性,确定了加速模型的适用载荷范围;根据主轴系统恒定应力加速试验结果,建立了主轴系统关键敏感载荷的单应力加速模型;基于贝叶斯决策理论和竞争失效模型,提出了一种主轴系统故障的模糊分类方法;考虑主轴系统突发类故障和退化类故障差异,提出并建立了一种主轴系统可靠性的综合应力加速模型,载荷敏感度与分析的载荷重要度结果较为相符。本文的主要研究工作如下:（1）基于故障树的主轴系统可靠性分析。分析了主轴系统功能及其实现结构,确定了主轴系统的主要可靠性特征量,包括轴承附近温度、振动和主轴电源的线电流等,用作加速模型的输出变量;运用故障树分析方法,利用多种重要度指标和故障导致的平均停机时间,确定了主轴系统零部件的可靠性重要度;根据重要零部件的主要失效机理,确定了主轴系统可靠性水平的广义敏感载荷,用作加速模型的输入变量;提出了一种考虑载荷影响、零部件重要度和停机时间的载荷重要度综合评价方法,确定了主轴系统可靠性水平的广义敏感载荷排序:切削力、主轴转速、切削功率、环境温度、切削液的使用和换刀次数,关键敏感载荷为切削力和主轴转速,评价结果较为符合实际工程经验。（2）主轴系统可加速性分析与载荷统计。建立加速模型的前提是研究对象具有可加速性,可加速性表现为在一定载荷范围内,研究对象的故障分布具有规律性,故障机理保持一致性。根据主轴系统的故障间隔时间的分布函数,验证了故障分布的规律性,根据主轴故障数据特点,利用Bartlett统计量验证了主轴系统故障机理的一致性;根据记录的工艺信息和切削力经验公式,统计了主轴系统具有可加速性时所处的载荷水平范围,确定了加速模型适用的载荷范围。（3）主轴系统可靠性单应力加速模型研究。单应力加速模型是建立综合应力加速模型的基础,首先根据主轴系统的故障间隔时间分布和系统具有可加速性时所处的载荷范围,设计并进行了主轴系统恒定应力加速试验研究,试验的加速应力分别选择切削力和转速,设计了转速试验剖面和切削力试验剖面、不同载荷水平下的样本量和试验周期;对加速试验结果进行了分析,建立了主轴系统的转速加速模型和切削力加速模型,并对上述两个加速模型进行了验证。（4）主轴系统可靠性综合应力加速模型研究。根据单个敏感载荷对主轴系统的主要故障机理影响,建立了单应力加速模型;假定载荷影响相互独立,利用加速失效时间模型,建立了主轴系统可靠性综合应力加速模型;利用逐步回归分析法和p值检验法,确定了加速模型的显着应力,估计了显着应力系数。该综合应力加速模型能够通过统计检验,但模型确定的统计显着载荷与主轴系统的实际显着载荷存在一定差异。（5）考虑故障类型的主轴系统可靠性综合应力加速模型研究。考虑到主轴系统不同故障类型对载荷的敏感程度不同,基于Bayes决策理论和竞争失效模型,提出了一种主轴系统故障的模糊分类方法,将主轴系统故障分为突发类和退化类,获得了两类故障的广义故障数;利用加速失效时间模型,分别建立了两类故障的平均故障间隔时间与可靠性敏感载荷的加速模型;利用两类故障与主轴系统可靠性水平关系,提出并建立了一种主轴系统可靠性综合应力加速模型。该综合应力加速模型的载荷敏感度与分析的载荷重要度结果相符,利用现场可靠性试验数据对该综合应力加速模型进行了验证,结果表明:在加速模型适用的载荷范围内,该模型较好地实现了主轴系统可靠性水平的预测与评估。
魏俊文[7]（2019）在《新能源车关键件追溯系统设计与实现》文中认为由于新能源汽车具有能耗低、污染小,已成为汽车产业发展的重要方向,各国政府与汽车制造商都投入大量的资源进行研究开发。我国于2011年颁发了《节能与新能源汽车产业发展规划》方案,并提出了汽车工业发展以新能源汽车发展与转型的主要战略。为提高新能源汽车市场的认可度和售后服务水平,研究开发符合新能源汽车要求的质量追溯技术及相关系统具有非常重要的理论意义和应用价值。本文根据新能源汽车结构与装配工艺特点及我国新能源汽车制造企业管理模式,对与追溯系统关联的技术,如装配工时平衡优化、产品与零部件编码规则、追溯模式等进行了相关研究,为实现关键件追溯,采用了CODE128与QR CODE进行关键件与整车信息编码;为了实现线边批量快速新能源汽车关键零部件信息管理要求,研究开发了一种通过条码,基于图像识别技术的整车信息提取模型与算法,该模型与算法不但可以满足装配现场批量快速要求,而且解决了条码倾斜及轻度污染问题。基于上述相关研究成果,为满足我国新能源汽车制造企业对质量管理的要求,设计开发了一套追溯系统,系统采取了客户端进行识别信息绑定手段,实现了包括物料与质量信息等在内的,新能源汽车全装配流程的质量追溯管理。该系统已在我国多家新能源汽车制造企业进行了实现与应用,达到了提高新能源汽车市场的认可度和售后服务水平的目的。
徐战威[8]（2019）在《三支决策的二阶段分类方法研究》文中研究说明大数据时代,从海量的数据中发现并提取出有价值的、潜在的知识,已成为当今数据挖掘过程中的重要任务,建立高效的分类模型,进行信息的规范化处理,是数据挖掘过程中重要的研究方向之一。在对数据进行挖掘的过程中,分类是较为基础的分析手段。传统的分类模型通常追求更高的分类准确性,同时忽略错误分类成本,但在实际问题中,决策风险往往存在且不尽相同,人们在做出相应决策时普遍期望误分类风险最小。三支决策作为一种分类模型,通过引入最小风险代价,将暂时无法决策的对象划分到边界域中,这种分类思想符合人类认知规律且具有一定的误分类容忍机制。研究如何将三支决策方法应用到数据挖掘分类任务中,对当前大数据的处理和应用具有一定的实际意义。针对三支决策在分类任务中,边界域包含信息不足、难以进行有效的划分,本研究基于三支决策思想,设计了三支决策的二阶段分类相关模型和算法,进一步增强边界域数据的划分能力,并提高分类精度。主要研究内容如下:（1）针对三支决策分类任务中,边界域分类样本数目较少且信息缺失,导致分类精度不高的问题,提出一种基于二阶段的三支决策边界域分类模型TWD-TP。在第一阶段,考虑到误分类代价影响,通过贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,然后求解最优化损失函数得到所需阈值,并按照三支决策规则对数据集进行划分,划分过程基于最小风险Bayes决策理论,划分后的正域、负域中包含一定量的误分类数据。在第二阶段,通过类别标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入边界域,增加边界域中的分类信息,并对边界域进行重构,最后采用分类器对重构边界域进行分类验证。实验结果表明:提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策分类中筛选出高误分类特性的样本,同时重构边界域中之前不能被正确划分的样本得到有效划分,分类精度进一步提高。（2）三支决策在分类过程中,由于边界域包含分类信息不足,致使分类器难以进行有效训练,针对该问题,提出一种基于三支决策的边界域Bagging集成方法。该方法分两个阶段完成,第一阶段,根据三支决策贝叶斯规则对数据集进行三支划分,得到正域、负域和边界域。第二阶段,通过对边界域样本自助采样,训练出数个具有一定分类能力的基学习器,然后采用Bagging方法对各个基学习器进行集成结合,在投票阶段,对各个基学习器进行概率加权,最后输出投票结果。实验结果表明,所提算法能对边界域样本进行有效划分,提升三支决策模型的分类准确度。
董海清[9]（2018）在《基于表面肌电信号的上肢模式识别技术研究》文中认为表面肌电信号（Surface Electromyography,sEMG）是伴随着肌肉活动而产生的一种微弱生物电信号。其具有易获取、抗干扰强、性价比高等优点,蕴含的丰富信息可以很好地表征人体肌肉疲劳程度与特定动作意图,被广泛地用于临床检测、假体控制、康复工程等领域。机械损伤、中风等诸多原因造成的肢体运动功障碍者数量与日俱增,劳动力短缺等原因已迫使康复训练成为社会化问题。本课题以自由度较多、与大脑通信距离较短的上肢肩关节为研究对象,主要研究了利用表面肌电信号实现上肢自主康复训练中较为关键的信号处理、特征提取以及动作识别等相关技术,拟为基于表面肌电信号的上肢康复训练系统提供一种切实可行的交互方案。本文主要研究工作如下:（1）信号采集与处理。在初步研究了肌电信号产生机理与特点、信号模型构建、拾取电极选取等预备知识的基础上,结合人体解剖学、运动医学、康复学等知识,探明了肩关节运动、肌肉群、肌电信号之间的关系,设计了六种经典上肢动作模式,确定了八块电极所放位置。并对所采集的八通道肌电信号进行了比较分析,选取了动作段与静息区别较为明显的CH1、CH3、CH6、CH8四通道信号作为后续研究信号源,并对其进行了滤波、滑动加窗、端点检测等预处理。（2）特征提取与分析。首先分析了针对肌电信号的时域特征、频域特征、时频域特征提取的各自特点,然后重点对滤波之后的信号提取了 MAV、SSC、WL、ZC四种时域特征和MPF、MF两种频域特征,并对其做了一定样本的统计分析,对各特征值的表征能力做了进一步研究,最终选取出了不同动作模式之间“高内聚、低耦合”性较强的特征向量组（CH3、CH6、CH8这三个通道的MAV、SSC、WL、MPF、MF五种特征）,为后续模式识别算法研究做好了必要准备。（3）模式识别与探究。首先对面向表面肌电信号的经典统计学分类器（LDA线性判决、Boosting、Bayes决策法、SVM）、模糊分类器、神经网络分类器等相关方法做了概述分析。重点设计了 BP神经网络与DBN两种分类模型,其中DBN平均6动作模式识别率高达92.55%。还从识别率、迭代次数、方差稳定性等角度对BP神经网络、DBN两种模式识别算法的性能进行了比较性研究,实验结果表明,DBN各方面性能均超过BP神经网络。同时还进一步探究了特征向量组成、模式数量、电极数量等相关要素对模式识别结果的影响。
林昌[10]（2013）在《非线性特征提取方法及其在图像处理人脸识别中的应用》文中研究表明人脸识别是当前图像信息处理、模式识别与机器智能领域的研究热点,在国防军事、公共安全、日常民用与经济建设、以及计算机科学等诸多领域得到广泛的应用。长期以来,主流的人脸图像特征提取方法大多以基于几何距离的可分性判据来作为特征的评价准则,由于人脸表情、姿态的多样性以及受光照、背景等复杂多变因素的影响,往往会造成这些方法所提取的特征,其类内差异大于类间差异,这时利用类间差异来区分不同的个体将变得十分困难。此外,传统的识别方法（如eigenface、fisherface等）均为线性方法,无法提取和利用人脸图像中的非线性结构信息,因此存在着本质上的性能局限。为了有效地提取人脸图像的关键特征进行准确的分类判别,本文对模式识别系统中的模式表征、训练学习和分类识别问题进行了深入的研究；应用自组织与信息理论,结合统计分析及随机逼近方法,建立了一种新的概率型自组织网络（Probabilistic Self-Organizing Network, PSON）模型。PSON具有优异的概率密度估计特性,能准确提取复杂数据的关键特征,可实现对非线性数据的准确的分类。在此基础上,本文设计出了多种基于概率分布可分性判据的高效人脸识别与检测方法。本文的主要研究工作及成果包括以下3个方面：1.对特征选择与主要统计分类方法进行深入研究,将信息论、最大似然估计、随机逼近、自组织神经网络等多种理论方法密切结合,建立了概率型自组织网络模型。PSON可真正应用异质混合来进行概率估计,因而能有效提高估计精度。由于采用随机梯度下降学习方法,PSON能有效克服局部极值点而获得全局最优或接近全局最优的解。此外,PSON是一种非线性特征提取方法,它对输入数据进行聚类而不压缩输入特征的维数,因此在特征提取方面具有明显的优势。本文的研究为PSON建立了明确的目标函数,可为算法的收敛性提供总体性的证明,并从统计学习的角度对自组织映射网络的竞争与协作机制做出全新的解释。同时,通过广泛的实验分析,从概率估计、模式分类、拓扑映射等多方面充分证明了PSON的合理性与有效性。实验还严格证明了PSON在概率估计精度及运算效率上均明显优于期望最大化（Expectation Maximization, EM）算法。对此本文应用随机逼近及神经网络理论进行深入分析,给出了合理的解释。在人工智能与机器学习领域,EM算法是许多聚类算法的基础,但其收敛速度慢、易陷于局部极小点。通过严格的实验分析我们发现,PSON运算效率要比EM算法提高30-80倍,在许多情况下PSON可以完全替代EM算法,因此这一研究具有十分重要的意义。2.应用PSON来快速、准确地建立肤色及非肤色数据分布模型,并与Bayes决策准则相结合提出了一种高效的肤色检测方法。这一检测方法能不断适应待测人群、照明、背景等条件的变化,可大大降低存储空间要求及计算复杂性,从而有效提高检测性能。在涵盖了不同背景、光照及人种的肤色数据集上进行了大量的实验,典型的检测结果为：当正检率（TPR）=80%时,误检率（FPR）=8.2%；当TPR=90%时,FPR=14.2%。实验结果表明该检测方法结果与基于直方图方法大致相当,且略优于基于GMM的方法,而在存储空间要求及计算性能上则具有明显的优势。3.提出了一种新的基于概率分布可分性判据的人脸图像识别方法。该方法应用PSON从人脸图像的有限像素数据中快速、准确地统计出其内在的分布规律;提出了多种快速计算概率函数之间交叠程度的有效算法,成功解决了概率特征的分类判别问题。该方法具有以下一些特点：（1）概率分布反映的是所有模式的内在属性,因此无需进行显式的特征变换,所以不受主观认识的约束与限制。（2）在实际问题中,特征向量的测量与表示总会引入某种误差,体现出一定的随机性,应用概率论的方法来解决分类识别问题,在理论上将更为合理与可靠。（3）可以与识别错误率直接建立联系,依照一定的决策准则,可使分类结果在统计意义上是最优的。（4）使用概率距离来衡量不同类别之间的可分离性,可以有效克服欧氏规范等距离的局限性。（5）其采用的概率密度估计算法在本质上已隐含了非线性变换的性能,可充分利用原始数据的高阶相关性,有效提高数据的可分离度,从而显着提高分类判别的准确性。本文严格依照FERET测试原则,在FR Data人脸库上进行了大量的实验,充分验证了该方法的可行性与有效性。实验结果表明,通常情况下该方法的首次正确识别率可达95%以上,而前5次累积识别率就能达到100%。这一结果大大优于特征脸方法。大量的实验证明,该方法对姿势、表情、部分遮挡及尺度、旋转变化具有很好的鲁棒性,同时在单训练样本条件下也具有非常优异的性能表现。
二、Bayes决策理论用于模式识别分类问题的进一步探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Bayes决策理论用于模式识别分类问题的进一步探讨（论文提纲范文）
（1）基于声发射的轴类零件校直裂纹检测关键技术研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 声发射检测的关键技术及国内外研究现状 |
| 1.2.1 声发射检测原理及应用现状 |
| 1.2.2 降噪预处理技术 |
| 1.2.3 信号处理与特征提取技术 |
| 1.2.4 模式识别技术 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 轴类零件校直声发射信号的采集与降噪预处理 |
| 2.1 轴类零件校直声发射信号特性分析 |
| 2.2 轴类零件校直声发射信号采集实验 |
| 2.2.1 声发射信号采集系统硬件选型 |
| 2.2.2 轴类零件声发射检测信号采集系统搭建 |
| 2.2.3 轴类零件校直过程声发射信号的采集 |
| 2.3 轴类零件校直声发射信号小波降噪预处理 |
| 2.3.1 小波变换理论 |
| 2.3.2 小波阈值降噪原理 |
| 2.3.3 阈值函数的选取与阈值规则的确定 |
| 2.3.4 分解层数的选择与小波基函数的选取 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 声发射信号处理方法分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 经验模态分解系列处理方法 |
| 3.2.1 经验模态分解EMD |
| 3.2.2 总体经验模态分解EEMD |
| 3.2.3 互补总体经验模态分解CEEMD |
| 3.2.4 经验模态分解系列方法仿真信号对比实验 |
| 3.3 小波变换系列处理方法 |
| 3.3.1 小波包分解WPD |
| 3.3.2 基于小波包分解的仿真信号处理实验 |
| 3.4 轴类零件校直声发射信号处理验证实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于WPD的校直裂纹特征提取 |
| 4.1 轴类零件校直声发射信号时频域分析 |
| 4.1.1 轴类零件校直声发射信号的时域分析和频域分析 |
| 4.1.2 基于WPD的轴类零件校直声发射信号时频域分析 |
| 4.2 基于小波包分解的校直裂纹特征提取 |
| 4.2.1 特征的选择 |
| 4.2.2 每个子频段信号能量占总能量的比值 |
| 4.2.3 信号总能量 |
| 4.2.4 小波包能量信息熵 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 校直裂纹识别方法分析与裂纹检测系统GUI界面设计 |
| 5.1 基于支持向量机的校直裂纹识别 |
| 5.1.1 支持向量机基本理论 |
| 5.1.2 支持向量机在校直裂纹识别中的应用 |
| 5.2 基于概率神经网络的校直裂纹识别 |
| 5.2.1 PNN神经网络模型及原理 |
| 5.2.2 PNN神经网络在校直裂纹识别中的应用 |
| 5.2.3 SVM与 PNN的模式识别综合性能对比实验 |
| 5.3 基于PCA-PNN神经网络的校直裂纹识别 |
| 5.3.1 主成分分析原理 |
| 5.3.2 主成分分析法优化PNN网络结构 |
| 5.3.3 PCA-PNN网络在校直裂纹识别中的应用 |
| 5.4 校直裂纹检测系统GUI界面设计 |
| 5.5 敲击信号验证实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（2）轴承故障知识发现的粗糙集属性约简方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 故障诊断研究的主要内容 |
| 1.2.1 机械故障诊断的基本流程 |
| 1.2.2 基于数据驱动的故障诊断方法 |
| 1.3 粗糙集理论的研究现状 |
| 1.3.1 粗糙集发展情况 |
| 1.3.2 属性约简问题的研究现状分析 |
| 1.4 知识发现的概念 |
| 1.4.1 知识的定义 |
| 1.4.2 知识发现的涵义 |
| 1.5 归纳与分析 |
| 1.6 主要内容及安排 |
| 第2章 粗糙集理论的基本概念简介 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信息系统的基本概念 |
| 2.3 粗糙集理论的基本概念 |
| 2.3.1 近似集的定义 |
| 2.3.2 近似精度的定义 |
| 2.3.3 属性重要度的定义 |
| 2.4 邻域粗糙集的基本概念 |
| 2.4.1 邻域粒化概念 |
| 2.4.2 邻域粗糙集近似集 |
| 2.4.3 邻域决策信息系统 |
| 2.5 决策粗糙集的基本概念 |
| 2.5.1 概率粗糙集模型 |
| 2.5.2 三支决策 |
| 2.5.3 决策粗糙集约简理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于邻域加权多粒度粗糙集的轴承故障知识获取方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关原理简介 |
| 3.2.1 邻域多粒度粗糙集模型 |
| 3.2.1.1 一类邻域多粒度粗糙集模型 |
| 3.2.1.2 二类邻域多粒度粗糙集模型 |
| 3.2.2 基于双重粒化准则的邻域多粒度粗糙集模型 |
| 3.2.3 基于双重粒化准则的邻域多粒度粗糙集属性约简算法 |
| 3.3 提出的邻域加权多粒度粗糙集模型 |
| 3.3.1 基本思想 |
| 3.3.2 基于邻域加权多粒度粗糙集的属性约简算法 |
| 3.4 设计的轴承故障诊断方法 |
| 3.5 实验验证情况 |
| 3.5.1 轴承故障模拟实验 |
| 3.5.2 实验结果 |
| 3.5.3 高维数据约简前后可视化结果对比 |
| 3.5.4 故障分类的效果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于邻域单参数决策粗糙集的轴承故障知识获取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关原理简介 |
| 4.2.1 决策粗糙集的参数确定 |
| 4.2.2 邻域单参数决策粗糙集模型 |
| 4.2.3 非朴素贝叶斯分类器 |
| 4.3 建立的轴承故障辨识方法 |
| 4.3.1 基于邻域单参数决策粗糙集的属性约简 |
| 4.3.2 基于NNBC的故障识别 |
| 4.4 实验验证情况 |
| 4.4.1 实验设备 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.4.3 对比与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章基于C#平台的轴承故障诊断系统开发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 故障诊断系统开发 |
| 5.2.1 设计的数据库模块 |
| 5.2.1.1 数据库技术 |
| 5.2.1.2 数据库模块设计 |
| 5.2.2 故障诊断功能模块设计 |
| 5.2.2.1 预处理功能模块 |
| 5.2.2.2 特征提取功能模块 |
| 5.2.2.3 维数约简功能模块 |
| 5.2.2.4 模式识别功能模块 |
| 5.3 实验验证情况 |
| 5.3.1 实验方案 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）融入生理学和行为学特征的言语情感识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内外研究历史回顾 |
| 1.3.2 口语化文本情感研究现状 |
| 1.3.3 口语语音情感研究现状 |
| 1.4 言语情感识别面临的问题与挑战 |
| 1.5 课题研究内容 |
| 1.6 本文章节结构 |
| 第2章 言语情感识别概述 |
| 2.1 情感描述方法 |
| 2.2 常用情感数据库 |
| 2.2.1 离散情感数据库 |
| 2.2.2 维度情感数据库 |
| 2.3 言语情感识别特征 |
| 2.3.1 口语化文本特征 |
| 2.3.2 言语行为特征 |
| 2.3.3 声学特征 |
| 2.3.4 听觉生理特征 |
| 2.4 言语情感识别模型 |
| 2.4.1 支持向量机SVM |
| 2.4.2 卷积神经网络CNN |
| 2.4.3 循环神经网络RNN |
| 2.5 评价指标 |
| 2.5.1 分类模型评价 |
| 2.5.2 回归模型评价 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 结合言语行为特征的口语化文本情感识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据处理与用户行为分析 |
| 3.2.1 数据处理 |
| 3.2.2 用户行为分析 |
| 3.3 抑郁情感词典构建 |
| 3.3.1 言语特征分析 |
| 3.3.2 情感词典本体 |
| 3.3.3 情感词典的建立过程 |
| 3.4 基于多核SVM的识别模型 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于听觉生理特征的语音情感识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于耳蜗滤波的情感识别 |
| 4.2.1 情感识别框架 |
| 4.2.2 段级特征提取 |
| 4.2.3 语句级特征提取 |
| 4.2.4 实验结果与分析 |
| 4.3 基于听觉调制的情感识别 |
| 4.3.1 听觉调制感知模型 |
| 4.3.2 三维卷积循环神经网络 |
| 4.3.3 实验设置 |
| 4.3.4 实验结果与分析 |
| 4.4 基于听觉生理情感识别方法比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于听觉注意机制的语音情感识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 联合谱时特征提取 |
| 5.2.1 听觉前端信号处理 |
| 5.2.2 谱时表示 |
| 5.2.3 3D卷积 |
| 5.3 基于注意力模型的滑动循环网络 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 注意力行为听辨实验 |
| 5.6 讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于调制耳蜗图特征的维度语音情感识别 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基线特征 |
| 6.2.1 声学基线特征 |
| 6.2.2 听觉基线特征 |
| 6.3 多分辨率调制耳蜗图特征 |
| 6.3.1 MMCG特征 |
| 6.3.2 MMCG分析 |
| 6.4 时间序列建模 |
| 6.4.1 Plain LSTM网络架构 |
| 6.4.2 Parallel LSTM网络结构 |
| 6.4.3 损失函数与多任务学习 |
| 6.5 实验结果与分析 |
| 6.5.1 实验设置 |
| 6.5.2 基线特征实验结果 |
| 6.5.3 MRCG和 MMCG的实验结果与分析 |
| 6.5.4 SEWA数据库上实验结果与分析 |
| 6.6 讨论 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）基于表面肌电信号吉他和弦手指静力分析评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 表面肌电信号的研究现状 |
| 1.2.1 表面肌电信号的采集现状 |
| 1.2.2 表面肌电信号的预处理现状 |
| 1.2.3 表面肌电信号特征值提取现状 |
| 1.2.4 表面肌电信号的模式分类方法研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和结构 |
| 1.3.1 本论文的内容 |
| 1.3.2 论文的章节安排 |
| 第2章 基于肌肉和弦力度表面肌电信号实验设计与预处理 |
| 2.1 基于肌肉和弦力度的采集实验 |
| 2.1.1 表面肌电信号的产生机理 |
| 2.1.2 表面肌电信号的主要特点 |
| 2.1.3 基于肌肉和弦力度的表面肌电信号的实验采集系统 |
| 2.1.4 基于肌肉和弦力度的信号采集的实验方法和过程 |
| 2.2 基于肌肉和弦力度的表面肌电信号的预处理 |
| 2.2.1 基于肌肉和弦力度的信号降噪及滤波处理 |
| 2.2.2 基于肌肉和弦力度的表面肌电信号的活动段检测 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 表面肌电信号特征提取方法研究 |
| 3.1 表面肌电信号的时域特征值提取 |
| 3.1.1 时域特征提取方法 |
| 3.1.2 实验结果与分析 |
| 3.2 表面肌电信号的时域特征值提取 |
| 3.2.1 频域特征提取方法 |
| 3.2.2 实验结果与分析 |
| 3.3 表面肌电信号的时频域特征值提取 |
| 3.3.1 时频域特征提取方法 |
| 3.3.2 实验结果与数据分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 sEMG模式识别分类的研究方法 |
| 4.1 基于DBN算法的模式分类识别 |
| 4.1.1 DBN算法的简介 |
| 4.1.2 DBN的网络模型及其学习算法 |
| 4.1.3 实验结果与分析 |
| 4.2 基于BP人工神经网络的模式识别 |
| 4.2.1 BP人工神经网络算法的简介 |
| 4.2.2 BP人工神经网络模型及其学习算法 |
| 4.2.3 BP人工神经网络算法设计及实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于振动信号小波变换的电机故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与关键技术 |
| 1.2.1 信号处理技术研究现状 |
| 1.2.2 电机常见故障及诊断方法 |
| 1.2.3 电机故障诊断关键性技术 |
| 1.3 课题主要工作与创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 振动信号处理与特征值提取 |
| 2.1 小波消噪技术 |
| 2.1.1 小波消噪原理及方法 |
| 2.1.2 小波消噪效果分析 |
| 2.2 振动信号预处理 |
| 2.2.1 振动信号小波消噪处理 |
| 2.2.2 标定变换与去直流分量 |
| 2.2.3 消除趋势项 |
| 2.3 基于Lipschitz指数的信号奇异性分析 |
| 2.3.1 小波变换与WTMM |
| 2.3.2 小波变换模极大值与Lipschitz指数 |
| 2.3.3 典型信号奇异性效果分析 |
| 2.4 基于Lipschitz指数的信号特征值提取 |
| 2.4.1 基于电机振动信号获取李氏指数 |
| 2.4.2 信号特征值提取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于概率神经网络的故障分类 |
| 3.1 神经网络模式识别理论基础 |
| 3.1.1 径向基函数 |
| 3.1.2 广义径向基函数网络 |
| 3.1.3 RBF神经网络算法与参数优化 |
| 3.2 电机故障识别的概率神经网络 |
| 3.2.1 Bayes决策理论 |
| 3.2.2 Parzen窗估计 |
| 3.2.3 概率神经网络的结构 |
| 3.3 概率神经网络的故障分类 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 电机振动信号采集系统软硬件设计 |
| 4.1 振动信号采集系统整体设计 |
| 4.2 振动信号采集硬件电路设计 |
| 4.2.1 振动传感器及监测点的选择 |
| 4.2.2 DSP核心处理模块 |
| 4.2.3 模数转换模块 |
| 4.2.4 上位机通信接口模块 |
| 4.3 振动信号采集系统的软件设计 |
| 4.3.1 系统主程序设计 |
| 4.3.2 中断服务程序设计 |
| 4.3.3 串行通信程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 电机故障诊断实验与分析 |
| 5.1 实验方法与实验平台 |
| 5.1.1 电机常见故障及原因分析 |
| 5.1.2 实验样机定子故障模拟方法 |
| 5.1.3 电机振动信号采集实验平台搭建 |
| 5.2 电机故障诊断实验与分析 |
| 5.2.1 振动信号处理与奇异性分析 |
| 5.2.2 基于李氏指数的信号特征值提取 |
| 5.3 故障分类与诊断结果 |
| 5.3.1 概率神经网络故障分类 |
| 5.3.2 诊断结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
（6）加工中心主轴系统可靠性综合应力加速模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 研究面临的问题和难点 |
| 1.4 可靠性加速模型研究现状 |
| 1.4.1 可靠性加速寿命模型研究现状 |
| 1.4.2 可靠性加速退化模型研究现状 |
| 1.4.3 机电系统加速试验方法研究现状 |
| 1.4.4 主轴系统可靠性加速模型研究现状 |
| 1.5 论文的主要内容及结构 |
| 第2章 基于故障树的主轴系统可靠性分析 |
| 2.1 主轴系统结构分析 |
| 2.1.1 主轴系统结构与功能分析 |
| 2.1.2 主轴系统可靠性框图 |
| 2.2 主轴系统可靠性特征量研究 |
| 2.2.1 主轴系统的主要性能参数分析 |
| 2.2.2 主轴系统可靠性指标和可靠性模型研究 |
| 2.2.3 主轴系统的主要故障类型分析 |
| 2.3 主轴系统故障分析与统计 |
| 2.3.1 主轴系统故障信息分析 |
| 2.3.2 主轴系统故障间隔工作时间统计 |
| 2.4 基于故障树分析的主轴系统可靠性敏感载荷研究 |
| 2.4.1 故障树分析 |
| 2.4.2 主轴系统的故障树分析 |
| 2.4.3 基于故障树的主轴系统零部件重要度分析 |
| 2.4.4 主轴系统重要零部件主要失效机理分析 |
| 2.4.5 主轴系统可靠性敏感载荷重要度综合评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 主轴系统可加速性分析与载荷统计 |
| 3.1 主轴系统可靠性建模分析 |
| 3.1.1 可靠性统计建模过程 |
| 3.1.2 考虑截尾试验时间的主轴系统试验时间统计 |
| 3.1.3 考虑截尾数据的主轴系统可靠性经验估计 |
| 3.1.4 主轴系统可靠性分布参数估计方法分析 |
| 3.2 主轴系统可加速性分析 |
| 3.2.1 两参数位置尺度分布假设下的可加速性判据 |
| 3.2.2 基于分布参数恒等检验的可加速性验证 |
| 3.3 主轴系统载荷统计与分析 |
| 3.3.1 主轴系统载荷信息采集 |
| 3.3.2 切削力与切削功率的计算和表征 |
| 3.3.3 切削液使用信息采集和表征 |
| 3.3.4 热应力的计算和表征 |
| 3.3.5 换刀信息的采集和表征 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.4.1 主轴系统载荷数据分析 |
| 3.4.2 主轴系统故障时间与可靠性函数分析 |
| 3.4.3 主轴系统故障间隔时间分布函数检验 |
| 3.4.4 基于Bartlett统计量的主轴系统可加速性检验 |
| 3.4.5 主轴系统故障间隔时间分布参数估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 主轴系统可靠性单应力加速模型研究 |
| 4.1 主轴系统可靠性加速试验装置 |
| 4.1.1 主轴系统加速试验装置整体结构 |
| 4.1.2 主轴系统加速试验监测装置设计 |
| 4.2 主轴系统加速试验方案研究 |
| 4.2.1 加速试验的应力加载方案研究 |
| 4.2.2 加速试验的试验样本量研究 |
| 4.2.3 加速试验周期设计 |
| 4.2.4 主轴系统加速试验方案与步骤 |
| 4.3 主轴系统加速试验结果分析 |
| 4.3.1 转速应力下的加速试验结果分析 |
| 4.3.2 模拟切削力下的加速试验结果分析 |
| 4.4 主轴系统单应力加速模型研究 |
| 4.4.1 主轴系统转速加速模型研究 |
| 4.4.2 主轴系统模拟切削力加速模型研究 |
| 4.4.3 加速应力局部敏感度性分析 |
| 4.5 可靠性加速模型验证 |
| 4.5.1 可靠性加速模型验证方法 |
| 4.5.2 主轴系统可靠性加速模型验证 |
| 4.5.3 实例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 主轴系统可靠性综合应力加速模型研究 |
| 5.1 基于加速失效时间模型的主轴系统可靠性加速模型研究 |
| 5.1.1 主轴系统综合应力加速模型研究 |
| 5.1.2 加速模型参数估计 |
| 5.1.3 加速模型检验 |
| 5.1.4 加速模型逐步回归分析 |
| 5.2 实例分析 |
| 5.2.1 主轴系统载荷数据分析 |
| 5.2.2 主轴系统综合应力加速模型逐步回归分析 |
| 5.2.3 主轴系统综合应力加速模型验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 考虑故障类型的主轴系统可靠性综合应力加速模型研究 |
| 6.1 基于竞争失效模型的主轴系统可靠性加速模型 |
| 6.1.1 竞争失效模型 |
| 6.1.2 考虑故障类型的主轴系统综合应力加速模型研究 |
| 6.2 基于统计决策理论的模糊故障分类 |
| 6.2.1 Bayes决策理论 |
| 6.2.2 先验概率估计 |
| 6.2.3 类条件概率密度估计 |
| 6.3 基于Bayes决策理论的主轴系统故障模糊分类 |
| 6.3.1 故障类型的先验概率估计 |
| 6.3.2 基于竞争失效模型的类条件概率密度估计 |
| 6.3.3 故障类型的类条件概率密度研究 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.4.1 主轴系统故障类型的先验概率估计 |
| 6.4.2 主轴系统故障类型的类条件概率密度 |
| 6.4.3 主轴系统故障类型的类条件概率密度估计 |
| 6.4.4 主轴系统模糊故障分类和广义故障数 |
| 6.5 考虑故障类型的主轴系统综合应力加速模型研究 |
| 6.5.1 突发类故障的综合应力加速模型 |
| 6.5.2 退化类故障的综合应力加速模型 |
| 6.5.3 两类故障加速模型验证 |
| 6.5.4 主轴系统综合应力加速模型回归效果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间申请的国家发明专利 |
| 致谢 |
（7）新能源车关键件追溯系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题的背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 追溯系统研究现状 |
| 1.2.2 图像识别算法研究现状 |
| 1.3 课题研究内容与章节重点 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 课题的研究内容 |
| 1.3.3 章节重点 |
| 第2章 追溯技术理论 |
| 2.1 基础设备及理论概述 |
| 2.1.1 系统硬件原理 |
| 2.1.2 供应链管理 |
| 2.1.3 整车装配管理 |
| 2.1.4 装配工时优化 |
| 2.2 条形码编码规则研究与运用 |
| 2.2.1 企业条码规则 |
| 2.2.2 QR Code二维码 |
| 2.3 物联网技术运用 |
| 2.3.1 嵌入式仓库管理系统 |
| 2.3.2 B/S模式工序管理 |
| 2.3.3 数据集成技术 |
| 2.3.4 C/S模式整车信息整合客户端 |
| 2.3.5 C/S模式质检客户端 |
| 2.4 质量追溯模式 |
| 2.4.1 物料管理 |
| 2.4.2 任务上线 |
| 2.4.3 工序流程 |
| 2.4.4 功能执行 |
| 第3章 条码图像识别算法 |
| 3.1 模式识别与人工智能 |
| 3.2 图像识别算法流程 |
| 3.3 图像预处理技术 |
| 3.3.1 灰度直方图均衡处理 |
| 3.3.2 条码图像倾斜校正 |
| 3.4 条码图像分割 |
| 3.5 图像特征选择 |
| 3.5.1 条码特征提取 |
| 3.5.2 模板匹配算法 |
| 3.6 条码图像识别 |
| 3.6.1 Bayes类别判断决策方案 |
| 3.6.2 图像识别技术应用结论 |
| 第4章 追溯系统质量管理 |
| 4.1 质量管理方式 |
| 4.1.1 质量数据采集 |
| 4.1.2 质检任务执行 |
| 4.1.3 质量评定标准 |
| 4.2 质量监测机制 |
| 4.2.1 车辆基本信息配置 |
| 4.2.2 新能源零件检测 |
| 4.2.3 车辆关键项检测 |
| 4.2.4 质检数据分析 |
| 第5章 追溯系统设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 系统业务功能 |
| 5.2.1 业务流程 |
| 5.2.2 业务部门 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.3.1 数据类别 |
| 5.3.2 概念设计 |
| 5.3.3 物理设计 |
| 5.3.4 数据维护 |
| 5.4 系统三层架构 |
| 5.5 功能运行过程 |
| 5.6 程序部署与测试 |
| 5.7 追溯系统实例 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）三支决策的二阶段分类方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 粗糙集理论概述 |
| 1.3 三支决策理论及其研究现状 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 第二章 三支决策、机器学习相关理论和方法 |
| 2.1 决策粗糙集理论 |
| 2.1.1 Pawlak代数粗糙集模型 |
| 2.1.2 最小风险Bayes决策 |
| 2.1.3 决策粗糙集模型 |
| 2.2 基于决策粗糙集的三支决策语义 |
| 2.3 机器学习相关理论 |
| 2.3.1 自助采样评估方法 |
| 2.3.2 Bagging集成学习 |
| 2.3.3 投票法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于二阶段的三支决策边界域分类模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于二阶段的三支决策边界域分类模型构建 |
| 3.2.1 基于最小风险Bayes的三支决策条件概率构建 |
| 3.2.2 三支决策分类模型阈值计算 |
| 3.3 基于二阶段的三支决策边界域分类算法 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于三支决策的边界域Bagging集成方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三支决策边界域构建 |
| 4.3 基于三支决策的边界域Bagging集成算法 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 实验数据 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 今后研究构想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
（9）基于表面肌电信号的上肢模式识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 表面肌电信号的应用研究现状 |
| 1.2.2 表面肌电信号获取与预处理方法研究现状 |
| 1.2.3 表面肌电信号特征提取与选择方法研究现状 |
| 1.2.4 表面肌电信号模式分类方法研究现状 |
| 1.2.5 上肢康复训练机器人研究现状 |
| 1.2.6 面向上肢康复训练的肌电信号解析与控制中存在的问题 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 研究内容概述 |
| 1.3.2 文章结构安排 |
| 第2章 表面肌电信号概述及其采集实验设计 |
| 2.1 表面肌电信号的产生机理 |
| 2.2 表面肌电信号主要特点 |
| 2.3 表面肌电信号数学模型 |
| 2.4 表面肌电信号采集实验设计 |
| 2.4.1 采集设备介绍与肌电电极的选择 |
| 2.4.2 上肢肩关节动作模式设计与功能性肌肉块的选取 |
| 2.4.3 表面肌电信号采集实验中的注意事项 |
| 2.4.4 表面肌电信号的获取与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 表面肌电信号特征提取方法研究 |
| 3.1 表面肌电信号预处理 |
| 3.1.1 表面肌电信号噪声分析 |
| 3.1.2 原始信号频域分析与数字滤波处理 |
| 3.1.3 滑动加窗处理 |
| 3.1.4 动作段信号端点检测 |
| 3.2 表面肌电信号的特征提取 |
| 3.2.1 时域特征提取方法 |
| 3.2.2 频域特征提取方法 |
| 3.3 特征提取结果分析 |
| 3.3.1 时域特征提取结果分析 |
| 3.3.2 频域特征提取结果分析 |
| 3.3.3 特征向量的确定 |
| 3.4 有效信号特征数据归一化处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 表面肌电信号动作模式识别方法研究 |
| 4.1 常用动作模式分类器 |
| 4.2 人工神经网络简介 |
| 4.3 基于BP算法的上肢动作模式分类 |
| 4.3.1 BP神经网络模型及其学习算法 |
| 4.3.2 BP神经网络算法设计 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 基于DBN算法的上肢动作模式分类 |
| 4.4.1 DBN算法网络模型及其学习算法 |
| 4.4.2 DBN算法设计 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 模式识别结果及相关影响因素分析 |
| 5.1 两种分类方法实验结果比较分析 |
| 5.2 所用特征对模式识别结果的影响 |
| 5.2.1 时域特征提取下的上肢动作模式识别效果 |
| 5.2.2 频域特征提取下的上肢动作模式识别效果 |
| 5.3 上肢动作模式数量对模式识别结果的影响 |
| 5.4 电极个数对模式识别结果的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）非线性特征提取方法及其在图像处理人脸识别中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号及缩略词说明 |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 人脸图像信息处理与识别技术概述 |
| 1.2 人脸图像识别技术的主要研究方法及存在问题 |
| 1.2.1 人脸图像的检测 |
| 1.2.2 关键特征点的自动标定与表征 |
| 1.2.3 人脸图像判别与分类的主要方法 |
| 1.3 本文的主要研究工作和结构安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 特征选择、提取及主要统计分类方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 类别可分性判据与特征选择 |
| 2.2.1 特征评价准则 |
| 2.2.2 基于类内类间距离的可分性判据 |
| 2.2.3 基于概率分布的可分性判据 |
| 2.2.4 基于熵的可分性判据 |
| 2.2.5 特征选择的分支定界法 |
| 2.2.6 以分类性能为准则的特征选择方法 |
| 2.3 特征提取方法研究 |
| 2.3.1 线性判别分析 |
| 2.3.2 基于类别可分性判据的特征提取方法 |
| 2.3.3 主成分分析方法 |
| 2.3.4 非线性变换方法 |
| 2.4 常用统计分类方法分析 |
| 2.4.1 Bayes统计决策理论 |
| 2.4.2 概率密度函数估计方法 |
| 2.4.3 广义最优分类超平面分析 |
| 2.4.4 k-近邻法 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 概率型自组织网络模型理论推导及实验分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无监督模式识别的基本概念及代表性方法 |
| 3.2.1 基于模型的方法 |
| 3.2.2 无监督最大似然估计 |
| 3.2.3 混合模型的期望最大化算法 |
| 3.2.4 动态聚类方法 |
| 3.3 自组织映射神经网络及其改进算法 |
| 3.3.1 自组织映射神经网络结构及学习算法 |
| 3.3.2 邻域函数 |
| 3.3.3 自组织映射的主要特性 |
| 3.3.4 SOM的主要不足 |
| 3.4 主要的SOM改进方法分析 |
| 3.4.1 Durbin和Willshaw的弹性网络 |
| 3.4.2 再生拓扑映射 |
| 3.4.3 规则化混合高斯模型 |
| 3.4.4 基于信息理论的核拓扑映射 |
| 3.4.5 自组织混合网络分析 |
| 3.5 概率型自组织网络的理论推导 |
| 3.5.1 SOMN学习算法的分析及改进 |
| 3.5.2 邻域函数作用机制的分析及改进 |
| 3.5.3 概率型自组织网络模型 |
| 3.6 PSON算法模型的实验及分析 |
| 3.6.1 概率估计实验 |
| 3.6.2 分类实验 |
| 3.6.3 拓扑映射实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于概率型自组织网络的肤色检测方法 |
| 4.1 肤色检测方法概述 |
| 4.2 基于PSON的肤色检测方法 |
| 4.2.1 颜色空间的选择 |
| 4.2.2 肤色及非肤色数据的建模 |
| 4.2.3 基于Bayes决策准则的分类方法 |
| 4.3 肤色检测实验及结果分析 |
| 4.3.1 肤色检测实验数据 |
| 4.3.2 肤色检测实验方法 |
| 4.3.3 结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于概率模型的人脸图像特征选择及识别方法 |
| 5.1 人脸图像特征选择与提取方法概述 |
| 5.2 基于概率分布可分性判据的人脸图像识别 |
| 5.3 人脸图像识别测试数据集及性能评估标准 |
| 5.4 实验研究 |
| 5.4.1 Faces94子集上的人脸识别实验 |
| 5.4.2 Faces95子集上的人脸识别实验 |
| 5.4.3 Faces96子集上的人脸识别实验 |
| 5.4.4 单训练样本条件下的识别实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
四、Bayes决策理论用于模式识别分类问题的进一步探讨（论文参考文献）
- [1]基于声发射的轴类零件校直裂纹检测关键技术研究及应用[D]. 刘绪杰. 重庆理工大学, 2021(02)
- [2]轴承故障知识发现的粗糙集属性约简方法研究[D]. 史志尧. 兰州理工大学, 2021(01)
- [3]融入生理学和行为学特征的言语情感识别研究[D]. 彭智朝. 天津大学, 2020(01)
- [4]基于表面肌电信号吉他和弦手指静力分析评估[D]. 丁立哲. 沈阳工业大学, 2020(01)
- [5]基于振动信号小波变换的电机故障诊断方法研究[D]. 曹舒悦. 江苏大学, 2020(02)
- [6]加工中心主轴系统可靠性综合应力加速模型研究[D]. 李晓旭. 吉林大学, 2019
- [7]新能源车关键件追溯系统设计与实现[D]. 魏俊文. 南昌大学, 2019(02)
- [8]三支决策的二阶段分类方法研究[D]. 徐战威. 河南师范大学, 2019(07)
- [9]基于表面肌电信号的上肢模式识别技术研究[D]. 董海清. 上海师范大学, 2018(01)
- [10]非线性特征提取方法及其在图像处理人脸识别中的应用[D]. 林昌. 北京邮电大学, 2013(04)