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基于监督学习的纳斯赫体乌尔都语类手写文字光学字符识别系统
摘要： 将手写或印刷文本转换为数字格式主要有两种技术。第一种是创建文本图像，但图像文件体积庞大，需要占用大量存储空间，且图像中的文本无法进行编辑、搜索、复制等后续处理。第二种是采用光学字符识别（OCR）系统。OCR能读取文档并将手写文本转换为数字文本，这种数字文本可进一步处理以提取知识。大量乌尔都语资料以手写或印刷形式存在，需转换为数字格式以实现知识获取。乌尔都语具有高度连笔、结构复杂、双向书写及复合特性等特点，这使得获取准确的OCR识别结果极具挑战性。本研究提出了一种基于监督学习的纳斯赫体乌尔都语OCR系统。该系统在多种实验环境下的评估达到了98.4%的准确率，创下乌尔都语OCR系统有史以来的最高识别纪录。该系统实现简单（尤其适用于OCR软件前端），既能处理印刷文本也能处理手写文本，将有助于未来开发更精准的乌尔都语OCR软件系统。
关键词： 光学字符识别（OCR）、图像处理、乌尔都语纳斯赫体、监督学习、模式识别
更新于2025-09-23 15:23:52
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一种具有激光刻蚀蛇形互连的柔性压电应变传感器阵列
摘要： 本文通过为单样本分类器提供聚合特征，评估了多样本问题（如肌电（EMG）数据）的分类方法。研究发现，该方法在此类问题上的准确率优于多数投票等传统方法。文中描述并测量了该方法结合置信度量（表示单样本分类失败概率，即风险函数）的分类改进效果。预期结果对临床决策支持系统的开发具有参考价值。
关键词： 贝叶斯方法、机器学习、统计学习、模式分析、决策支持系统、监督学习
更新于2025-09-23 15:21:01
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[2019年IEEE第16届印度理事会国际会议(INDICON) - 印度拉杰科特(2019.12.13-2019.12.15)] 2019年IEEE第16届印度理事会国际会议(INDICON) - 基于单相逆变器的独立光伏系统中双极与单极开关方案的性能比较
摘要： 自组织网络（SON）机制在降低蜂窝网络运营成本的同时提升了服务质量。该网络中的自愈功能旨在自主解决无线接入网问题并最小化对用户的影响，其包含自动故障检测、根因分析、故障补偿与恢复等环节。本文提出基于模糊逻辑的根因分析系统，并采用遗传算法学习规则库。该方法适配故障排查专家的推理方式，既便于知识获取又易于解读系统输出。结果表明，该系统得出的结果与专家手动定义规则时相当甚至更优，且显著优势在于无需专家介入系统定义。此外，由于无需强制进行参数微调，该系统具有强鲁棒性。
关键词： 遗传算法、自组织网络（SON）、模糊系统、故障排除、根本原因分析、自愈能力、监督学习
更新于2025-09-23 15:21:01
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用于MALDI成像应用的监督非负矩阵分解方法
摘要： 动机：非负矩阵分解（NMF）是获取非负数据矩阵低秩近似值的常用工具，在机器学习领域应用广泛，例如用于支持高维分类任务中的特征提取。传统形式的NMF属于无监督方法，即在计算NMF时不使用训练数据的类别标签。然而，将分类标签纳入NMF算法能够有针对性地引导其提取与区分相应类别相关的数据模式。该方法特别适用于临床应用中质谱成像（MSI）数据的分析，例如肿瘤分型与分类——这些都属于病理学中最具挑战性的任务。因此，我们研究了通过NMF方法从MSI数据中提取肿瘤特异性光谱模式的算法。 结果：本文通过在NMF成本函数中添加适当的监督惩罚项，将先验类别标签纳入其中。基于MALDI成像数据集的数值实验表明，相较于其他标准方法，新型监督式NMF方法能显著提升分类准确率与稳定性。
关键词： 基质辅助激光解吸电离成像、肿瘤分型、非负矩阵分解、质谱成像、监督学习
更新于2025-09-23 15:21:01
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后加载基片集成波导带通滤波器，具有宽上阻带和降低的电场强度
摘要： 本文通过向单样本分类器提供聚合特征，评估了多样本问题（如肌电图数据）的分类效果。研究发现，该方法在此类问题上的准确率优于多数表决等传统方法。文中描述并测量了结合置信度指标（即表示单样本分类失败概率的风险函数）时该方法的分类改进情况。研究结果有望为临床决策支持系统的开发提供参考。
关键词： 贝叶斯方法、机器学习、统计学习、模式分析、决策支持系统、监督学习
更新于2025-09-23 15:19:57
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一种基于新局部知识的图像识别协同表示方法
摘要： 近年来，基于协作表示的分类器（CRC）在识别任务中展现出卓越性能。大多数CRC算法成功的关键在于：测试样本能通过全局合适的字典得到良好编码，而样本间的局部知识尚未被充分考量。我们观察到相似样本的表示具有高度相似性。为利用这一重要相似信息，本文提出一种新型基于局部知识的图像分类协作表示模型。具体而言，首先需确定测试图像的若干相邻训练样本，继而利用这些邻域样本的表示来引导测试样本系数更具判别性。此外，我们推导出该方法的鲁棒版本以处理存在遮挡或损坏的人脸识别问题。大量实验表明，在各类图像识别任务中，本方法较其他先进分类器具有显著优势。
关键词： 监督学习、图像识别、鲁棒性、协同表示、局部一致性
更新于2025-09-23 15:19:57
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基于自然图像的计算亮度恒常性
摘要： 人类视觉系统能够对物体颜色形成稳定的感知，即使物体表面反射的光线会随场景照明条件发生显著变化。为理解支撑稳定颜色感知的计算机制，我们研究了目标物体光反射率因子（LRF，即在标准光源下物体反射光的测量值）的估算如何依赖于自然场景关键属性的变化。具体而言，我们探究了目标物体反射率、光照光谱以及场景中背景物体反射率的变异如何影响目标物体LRF的估算。为此，我们采用监督式统计学习方法处理从标注自然图像获取的人类视锥细胞光感受器模拟激发信号——这些自然图像通过计算机图形学渲染生成，其中光源的光谱和场景表面的反射光谱均基于自然光谱变化的统计模型产生。通过优化解码一组小型任务特异性线性感受器的响应（这些感受器作用于视锥细胞激发信号的对比度表征），我们获得的LRF估算值与真实值的偏差不超过13%。本研究为评估不同场景变异源如何限制亮度恒常性表现提供了理论框架。
关键词： 亮度恒常性、颜色恒常性、监督学习
更新于2025-09-23 12:57:43
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[IEEE 2019远东无损检测新技术与应用论坛（FENDT）- 中国山东省青岛市（2019年6月24日-2019年6月27日）] 2019远东无损检测新技术与应用论坛（FENDT）- 激光线生成技术用于优化主动热成像中隐藏缺陷的交互检测
摘要： 自组织网络（SON）机制在降低蜂窝网络运营成本的同时提升了服务质量。在该网络中，自愈功能旨在自主解决无线接入网问题并最大限度减少对用户的影响。自愈包含自动故障检测、根因分析、故障补偿与恢复。本文提出基于模糊逻辑的根因分析系统，采用遗传算法学习规则库。该方法适配故障排查专家的推理方式，既便于知识获取又易于解读系统输出。结果表明，该系统获得的结果与专家人工定义规则相当甚至更优，且显著优势在于无需专家介入系统定义。此外，由于无需强制参数微调，该系统具有强鲁棒性。
关键词： 故障排除、自我修复、遗传算法、自组织网络（SON）、根本原因分析、模糊系统、监督学习
更新于2025-09-19 17:13:59
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各向异性阻抗表面实现的低剖面宽带双圆极化多波束反射阵列，适用于Ka波段应用
摘要： 自组织网络（SON）机制在降低蜂窝网络运营成本的同时提升了服务质量。该网络中的自愈功能旨在自主解决无线接入网问题并最小化对用户的影响。自愈包含自动故障检测、根因分析、故障补偿与恢复等环节。本文提出一种基于模糊逻辑的根因分析系统，采用遗传算法学习规则库。该方法适配故障排查专家的推理方式，既便于知识获取又易于解读系统输出。结果表明，其效果与专家手动制定规则相当甚至更优，且无需专家介入系统定义这一显著优势。此外，由于无需强制进行参数微调，该系统具有强鲁棒性。
关键词： 遗传算法、自组织网络（SON）、模糊系统、故障排除、根本原因分析、自我修复、监督学习
更新于2025-09-19 17:13:59
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[IEEE 2019电力与先进计算技术创新会议(i-PACT) - 印度维洛尔(2019.3.22-2019.3.23)] 2019电力与先进计算技术创新会议(i-PACT) - 超高负色散补偿指数导引单模八边形光子晶体光纤：设计与分析
摘要： 自组织网络（SON）机制在降低蜂窝网络运营成本的同时提升了服务质量。在该网络中，自愈功能旨在自主解决无线接入网问题并最小化对用户的影响。自愈包含自动故障检测、根因分析、故障补偿及恢复。本文提出一种基于模糊逻辑的根因分析系统，并采用遗传算法学习规则库。该方法适配故障排查专家的推理方式，从而简化知识获取与系统输出解读。结果表明，该系统获得的结果与专家手动制定规则时相当甚至更优，且显著优势在于无需专家介入系统定义。此外，由于无需强制参数微调，该系统具有强鲁棒性。
关键词： 故障排除、自我修复、遗传算法、自组织网络（SON）、根本原因分析、模糊系统、监督学习
更新于2025-09-19 17:13:59