仿射变换在交通标志检测中的应用

将仿射变换应用于道路交通标志识别系统,用以解决场景图中交通标志的变形问题,并通过对交通标志场景图中变形的交通标志进行形状矫正以提高交通标志检测和识别的准确率.在分析交通标志变形情况的基础上,给出了仿射变换在交通标志检测中应用的具体算法.仿真实验表明：采用仿射变换能够快速、有效地矫正交通标志的变形,具有较好的可行性和实时性.     

用遗传BP网络求高聚物的ZWT非线性粘弹方程的力学参数

结合遗传算法及BP神经网络的特点，构建了一个新的有机体-遗传BP网络，并对遗传BP网络进行了测试。结果表明遗传BP网络在收敛速度及收敛稳定性方面都有很好的效果。最后给出了一个用遗传BP网络求高聚物的ZWT方程的力学参数的实例。     

基于人类视觉系统的交通标志优化分割方法

交通标志的有效分割是交通标志识别系统中的关键问题.针对禁令标志颜色特征,结合人类视觉系统的颜色感知特点,首先以颜色分量R（红）、G（绿）、B（蓝）作为输入特征量构造颜色特征粗分类器,再通过计算粗分类结果的特征量与红色特征类标准样本中心的矢量余弦,得到颜色相似度特征灰度图,用改进的Otsu方法实现标志的最终分割,最后给出了通过训练粗分类器优化分割结果的方法.实验结果表明,本文的分割方法可在不同气候条件下,有效地提高交通标志分割效率,具有较好的鲁棒性.     

基于实景图像的道路限速标志识别算法研究

基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一是对图像中的交通标志能够快速有效的识别.文中以具有字符信息的限速标志为例,通过对提取的区域图像进行预处理、旋转校正、字符分割和字符识别,实现了对交通标志中字符信息的自动识别.实验验证:该算法能有效地识别交通标志中的字符信息.     

BP神经网络性能与隐藏层结构的相关性探究

利用BP神经网络对多个给定的复杂非线性系统控制进行定量研究,着重讨论了BP神经网络因隐藏层层数和网络学习率之间差异从而引起对复杂非线性系统控制性能上的影响.通过实验数据的对比分析发现,BP神经网络隐藏层层数的递增与系统控制性能的提升并不成正相关性,网络学习率的选取范围可控制在0~2.0之间,具体参数因控制对象而异,可采用分段调试和二分法运算以确定最佳网络学习率参数.     

基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究

本文研究了纱线拉伸性能预测问题.用HVI测试原棉指标,用USTER(R)TESTER5～S400测试成纱指标,采用改进BP算法建立断裂伸长预测的模型,进行纱线的拉伸性能预测,结果表明改进BP模型预测速度和精度较好.     

基于BP神经网络与多分类支持向量机的水质识别与分类

介绍BP神经网络与多分类支持向量机等分类模型的基本原理,并基于这两种方法对水质识别与分类的准确度进行实例比较研究,随机抽取了南昌市内2010-2013年水域水质的300组数据为样本,选取了pH,氨氮,Cl-,SO2-3,总硬度,硝酸盐氮为评价的主要特征。通过把训练后的模型在测试集中进行的检验对得到的模型进行评估,表明了BP神经网络和多分类支持向量机均可以较好地解决水质识别与分类过程中存在的复杂性,多变量,非线性等问题,相比较而言多分类支持向量机有较强的鲁棒性,预测结果更为精确稳定,将其应用到水质评价中具有一定的可行性。更多还原     

一种基于数字水印的无线传感器网络数据识别传输方案

针对无线传感器网络中数据的真实性识别问题,提出了一种基于数字水印技术的无线传感器网络数据识别传输方案.为了区分正常数据包与异常数据包,定义了数字基因构造方法.利用待发送数据自身特征构造数字基因,设计了水印嵌入和检测算法,将数字基因作为数字水印嵌入到待发送数据中,实现无线传感器网络中传输数据的真实性识别.仿真实验表明,该方案能够有效地识别出注入、重放和随意修改的数据包,实现无线传感器网络中数据的有效传输.     

基于GA的BP网络模型及其应用

提出了一种基于实数编码的GA-BP复合算法，该算法对BP网络初始权值、结构、学习规则进行优化，从而在解空间中搜索出最优解，文中还给出了应用该算法解决油气产能预测的实例。     

基于混合遗传算法优化的MLP神经网络的调制方式识别

提出了一种基于遗传算法与多层感知神经网络的调制识别方法,运用改进遗传算法优化的多层感知神经网络分类器对各种调制信号的特征矢量进行分类识别.利用遗传算法的高效全局特性,克服了传统BP算法易于陷入局部最优解的缺点,同时在遗传算法基础上增加梯度下降算子,加快了收敛速度,使得分类器的识别率、收敛速度和鲁棒性得到明显改善,仿真实验的结果证明了此方法的有效性和可行性.     

ZERNIKE矩的旋转不变性及对旋转角度的估计

Ｚｅｒｎｉｋｅ矩所用的变换核是一组正交变换核，并且矩的模在空间上是旋转不变的．本文指出了Ｚｅｒｎｉｋｅ矩的相位包含了所有有关目标在空间取向的信息．为了提取这一重要信息，提出利用大于给定门限的多个矩的统计估计方法．计算机模拟结果，表明了这种方法的有效性．     

8-羟基喹啉偶氮苯衍生物应用于阴离子及阳离子的识别

研究了系列8-羟基喹啉偶氮苯衍生物与过渡金属离子如Ni2+,Co2+,Zn2+和Cu2+等离子间的相互作用,探讨了主体分子中的不同取代基对其光谱性质的影响及对阳离子识别选择性的影响。结果表明含有强吸电子基团-NO2或-CN的主体分子对阳离子的亲合力大于含有供电子基团-N(CH3)2或-CH3的     

汉字识别的加工模型

通过文献分析,概述了认知心理学关于汉字识别过程及其加工机制研究的几种主要的加工模型,即经成分识别模型、多层次交互激活模型、连接主义模型、合体汉字字形识别模型和汉字识别的多层次格式塔双向加工模型.     

基于2DPCA的眉毛识别方法研究

分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别率与特征个数之间,识别率与图像尺寸之间的关系,以及它们对时间和空间的需求.实验结果表明,利用2DPCA方法进行眉毛识别在训练时间和识别率上明显优于PCA方法,识别率最高可达97.62%.     

光栅图元的交互拾取与矢量图形的光栅化

作为工程图样矢量转换过程中一个十分重要的手段,光栅图像与矢量图表的混合编辑技术越来越受到人们的重视。光栅图元的交互提以和矢量图形的光栅化过程是这一技术的核心。本文在介绍工程图样矢量转换过程的基础上,详细描述了光栅图元的交互提取和矢量图形的光栅化方法。     

EDrus:一个基于整体识别方法的工程图纸转换系统

整体识别方法是工程图纸扫描转换领域中一种值得研究的矢量化方法,本文给出了整体识别方法中基于图段的数据结构,分析了一个基于整体识别方法的图纸转换系统－ＥＤｒｕｓ系统的组成,并介绍限几个主要的矢量转换算法,本文最后给出了一个实例,用以说明系统的有效性。     

基于规则的维吾尔语对偶词识别算法研究

维吾尔语对偶词的自动识别是维吾尔语自然语言处理中的一项基础性工作．维吾尔语对偶词的自动识别是维吾尔语自动分词的难点之一,也是一个重点．在维吾尔语中,内部成分平等连接而形成的词汇单位叫做对偶词．本文首先介绍了对偶词的基本概念和特征,然后分析了维吾尔语对偶词的结构特征和结合规则．在字符串匹配算法的基础上,提出了一种基于规则的维吾尔语对偶词的识别算法,并通过试验证明了该算法的正确性．     

基于Hilbert-Huang描述子的步态识别方法

提出了一种基于Hilbert-Huang描述子和K-近邻法的步态识别方法.对于每个步态序列,首先通过背景减差法检测运动目标的轮廓,然后使用Hilbert-Huang描述子对轮廓线进行描述,获取步态特征.运用K-近邻法分析方法,对步态进行自动识别.实验结果表明所提出的步态识别方法识别率达到了78%.     

语音识别中基于语谱图 的语音音素分割方法

语谱 图在语音分析方 面 有着广泛 的应用.音素的 自动分割是语音识别过程中的一个基本阶段,它 将把语音句子按音素特征 进行分割.本文提出 了一 个音素 自动分割的方法 ;使用了两个表示 语谱图密度变化 的形变函 数,以及 自适应阂值技术来 定位每个音素段的边 缘.这个方法在 计算机 上 具体实现 后.我们对取于 一 个 语谱图数据 库的一组 实验数据,用本 文所介绍 的自动分割方法划分 音素,将所得结果与 由一 语音学家分 割的结果进行 比较,得到 的识别率高于 93 %.这 个方法作为语音识别系 统的一 部分.已经在一 个语音分析 系统中使用.     

用小波锥分解提取旋转和尺度不变特征

利用极坐标下Fourier变换的模所具有的旋转不变性以及Mellin变换的模所具有的尺度不变性,经过小波锥分解,提取其高层低频分量作为特征进行模式识别。对于0～9的十个不同旋转角度和尺度大小的160幅图像都能正确的进行识别。