一种手写印刷体汉字识别 字库及其自动生成

本文针对《辞海》收入的全部一万八千余汉字，面向结构识别方法，具体给出了一种手写印刷体汉字识别字库的构建思想、原理及其生成技术.内容包括汉字形体分析，吸引分叉网表示法，字库构成和自动生成程序，实际结果表明，字库无论是空间代价还是时间代价都十分理想，完全达到了实用要求.     

基于受限玻尔兹曼机的电能质量复合扰动识别

针对目前电能质量混合扰动识别精度不高的问题,引入了受限玻尔兹曼机(RBM)算法。RBM是深度学习的一种新颖算法,在语音识别、机器视觉和图像恢复等领域已取得了很好的应用成果,但在电能质量复合扰动识别上尚未涉及。区别于传统算法提取特征的方式,深度网络通过提取波形的固有抽象特征,克服了人工特征选择的缺陷以及传统神经网络训练时收敛速度慢、容易限于局部最优的缺点。复合扰动信号经过深度网络自动获得特征参数,再经过分类器进行分类识别。实验验证该算法在电能质量复合扰动识别上可以达到很高的性能,优于传统的识别方法。 更多还原     

基于相关向量机的多类蛋白质折叠识别

蛋白质折叠的识别是一种不依赖于序列相似性的蛋白质结构研究方法.本文将相关向量机应用于蛋白质折叠的识别,将两类相关向量机推广到多分类情况,对多类蛋白质折叠进行识别.与支持向量机相比较,相关向量机无需调整多余的参数,核函数不需要满足mercer条件,实际数据集上的测试结果表明,相关向量机可以得到更加稀疏的模型,在交叉检验中获得了更高的精度,表明相关向量机是一种有效的识别蛋白质折叠的方法.     

基于支持向量机的核磁共振左心室图像自动检测与分割

提出了用基于支持向量机的方法来实现核磁共振左心室图像的自动分割方法。首先用经过训练的支持向量机(SVM)在二维图像中进行识别和定位左心室目标区域并进一步找出边缘区域，采用一种改进的训练方法来提高SVM识别率，然后在足够准确的区域中利用梯度方法找出边缘点，并把他们连接起来，找出目标的边缘，达到分割的目的。实验表明，这种分割方法降低了SVM对背景图像的敏感度，提高了SVM识别率。     

基于小波包Shannon熵与GA-SVM的船舶轴系故障诊断方法

针对船舶推进轴系的振动问题, 基于小波包、Shannon熵、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)理论, 提出了一种船舶轴系故障诊断的新方法, 简称WPS-GS方法. 该方法依托船舶螺旋桨状态监测模拟实验平台, 利用小波包分解技术分析船舶轴系发生故障时的振动信号, 将其Shannon熵作为SVM的输入特征向量. 在训练SVM时, 采用遗传算法对SVM的参数进行全局寻优, 使SVM具有更高的识别准确率. 实验结果表明, WPS-GS方法对故障诊断的准确度和识别率较传统SVM和交叉验证SVM方法高, 适用于船舶轴系故障诊断.     

基于SOPC的心电信号QRS波和ST段检测与识别

采用小波变换法和一种改进的基于状态机的极值对过零点检测算法在FPGA(现场可编程逻辑门阵列)硬件平台上实现了心电信号QRS波的检测和ST段特征点的提取,然后采用BP(反向传播)神经网络的方法在FPGA嵌入的软核niosII的软件平台上实现了对ST段的三种形态识别.通过小波变换和极值对过零点检测算法提取的ST段的数据作为BP神经网络的测试输入.用MIT-BIH数据库中的心电信号数据作为数据来源,选取Altera公司的FPGA开发板DE-2(EP2C35F672C6)作为验证平台,结果 R波峰检测和ST段的形态识别的正确率分别达到97.4%和96.8%,硬件资源共消耗4 309个逻辑单元,系统的整体延时时间为0.52s.结果表明该设计方案可以满足心电信号的实时分析.     

计算机生成施工网络

本文提出一个方法,它利用施工预算的数据和产生式系统由电子计算机生成施工网络的初始网络。它是多层次的. 网络方法是建筑施工管理的先进方法,特别是经过电子计算机对网络进行优化计算后效更果为显著.本文提出一种方法,它利用电子计算机进行施工(图)预算数据和产生式规则由电子计算机生成多层次的、单代号的建筑施工网络.也就是说向电子计算机输入原始数据后,既可以得到施工预算书、又可以得到初始网络,经过优化计算后就是施工网络.从而初步实现了编制施工网络计划不用手工作业的目标.大大加快了编制施工网络的速度.现在这一方法已用CBASIC语言写成生成四个层次网络的程序。并已在IBM PC/XT机或其兼容机长城0520上运行通过.     

l2范数下两台带缓冲区同型机半在线排序问题的最优算法

研究一个带缓冲区(buffer)的两台同型平行机半在线排序模型.设有两台同型平行机,带有一个缓冲区,工件逐个到达,每当一个工件到达时可以被立即分配到机器上进行加工,也可以暂时存储在缓冲区中,加工不允许中断.目标为使两台机器最终负荷的l2范数最小.针对该模型只需缓冲区容量为1(在任一时刻至多存储1个工件),设计出一个最优半在线算法H,其竞争比为ρ≈1.076.     

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.     

中国俗文字学研究导言

一、俗字和正字法这里所说的“中国俗文字”,是指汉字中的俗字。因为“汉俗文字”这样的名称没有人用过,颇觉生硬;“汉字俗文字”也很囌噜别扭;所以比照“中国文学”“中国文学史”等名称称为“中国俗文字”。     

基于0-1编码空间的谱系数图与K图的图形互换

为了进一步补充谱系数理论，使谱技术更好地应用于数字电路故障检测等方面，从基于(0，1)空间的Hadamard矩阵出发，通过对矩阵的性质分析，提出了(0，1)空间的谱系数图与K图的3种图形互换法：基于行矢量圈的图形互换法，基于非零项的图形互换法和基于折叠加减的图形互换法，并对各种方法予以实例说明，此外，还讨论了这些图形转换方法的各自的适用范围，对6变量以下的函数，这3种方法具有简单、直观和准确的特点。     

基于支持向量机的字符编码识别系统

基于支持向量机设计了一种产品字符编码识别系统,该系统通过CCD视觉传感器采集图像信息,经过目标提取、字符分割、编码识别过程,最后输出识别结果.其中,识别过程采用支持向量机作为判别函数分类器,该方法能较好的解决小样本、非线性、高维数等实际问题,并且较传统的神经网络识别方法训练速度更快.实验结果表明,该方法识别率高,可以达到98.3%,并且具有较高的实时性.     

平板显示通信中的保密系统研究

本文提出了一种文字符号显示通信装置。它利用矩阵型平板显示技术的特点,设计了一种新的保密系统。这种保密系统具有保密度高,密钥量大,加密操作简便,且密钥安置于通信机内部等优点。     

一个基于稳态视觉诱发电位的两步脑拼写系统的设计与实现

基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)的脑拼写系统在脑机接口(braincomputer interface,BCI)研究领域引起了极大的关注。然而,现存的基于SSVEP的拼写器的性能需要改进,特别是在输入精度和响应速度两个方面。基于16个发光二极管(LED)的视觉刺激,通过提取频率信息设计和实现了一个两步输入的脑拼写器。这个拼写器允许用户输入31个字符和3个功能命令。每个字符输入需要最多两个目标选择,而3个功能键只需要一个选择。7个受试者参加了一个在线实验,他们都成功地完成了字符、单词和一个句子的输入任务。平均的拼写精度、每分钟输入字符数和信息传输率分别为95.8%、7字符/分钟和27.2比特/分钟。结果表明,与现有的脑拼写器相比,就拼写精度和拼写速度而言这个系统具有高的拼写性能。 更多还原     

基于ABC-RNN算法的机器嗅觉系统

为了解决对短采集时间水果产地进行快速识别的问题,提出一种基于人工蜂群算法优化的循环神经网络(ABCRNN)。该算法利用人工蜂群(ABC)算法对循环神经网络(RNN)的初始权重和偏置进行全局最优搜索,同时RNN以时序信号作为输入信号,降低了网络的复杂度。实验结果表明,ABC-RNN算法具有更快的训练速率和更高的精度,在甜橙和猕猴桃两种水果的产地分类问题上取得了很好的分类结果。     

一种通过实验识别具有不同相干叠加态光子的方法（英文）

通过对一种特殊的光子回波实验得到的二维三阶非线性复相光谱研究,提出了一种识别不同相干叠加态光子的方法.实验步骤为:首先将光子(激光)输入光纤,让其通过光纤;然后以光纤输出的激光器为光源,进行光子回波实验;最后从光子回波信号中得到二维三阶非线性的复相谱.根据得到的二维三阶非线性复相谱图形,确定输入光子处于何种量子态.     

基于FSVM法分岩性解释砂砾岩储层渗透率

在砂砾岩油藏中,砂岩和砂砾岩均可作为储层,不同岩性储层的渗透率特征差异大,分岩性解释渗透率是较为有效的手段,但常规方法岩性识别精度差,导致建立的渗透率模型效果不理想.本文将支持向量机(SVM)非线性识别方法推广,通过在高维空间中构造分段带状隶属函数,获得模糊支持向量机(FSVM)分类器,实现砂砾岩储层岩性精确定量识别,并以此为基础,运用多种数理统计方法分岩性建立砂砾岩储层的渗透率模型,以寻求预测砂砾岩储层渗透率的最优测井解释模型.克拉玛依油田五2东区克上组层段的应用结果表明,基于FSVM法优秀的回归能力,在砂砾岩油藏岩性识别时FSVM法的准确率更高;在砂砾岩油藏渗透率解释上,FSVM法分岩性多元逐步回归渗透率模型具有误差小、适用性强、效果好的特点.     

一种基于核主元分析的支持向量机识别方法

核主元分析具有能较好地提取非线性特征的优势;支持向量机具有的非线性映射能力,且泛化能力强.它们在分类与识别中应用时都各有自己的优点,结合核主元分析和支持向量机的特点,提出一种基于核主元分析的支持向量机识别方法,用该方法分别对 ORL 人脸库和iris数据集中的数据进行分类与识别,结果表明:如果根据设计好的核函数的参数,可以得到极高的识别率.     

结核感染的固有免疫识别

肺结核是结核分支杆菌(Mycobacterium tuberculosis,MTB)感染引起的重大传染病.固有免疫细胞如巨噬细胞、树突状细胞和自然杀伤细胞等在宿主抵抗MTB入侵过程中发挥了重要作用,多种模式识别受体参与了MTB的识别.本文从固有免疫细胞及其免疫识别受体两个方面综述了结核感染的识别过程,着重探讨了Toll样受体、C型凝集素受体和NOD样受体在MTB识别中的作用机制.     

基于二维图像形态处理法的接触物体分离算法

在许多图像分析处理中，区分和计算被摄对象的形状与尺寸大小是重要的一步、解决形状识别等问题对于图像中那些互不接触的被摄对象(本文中简称物体)而言是相对简单的．如果物体相互接触甚至部分重叠，问题就变得复杂起来．在这种情况下，2个或2个以上接触的物体相对机器视觉来说只是一个尺寸更大，形状更复杂的物体，由此得出的结果无疑是错误的．本文作者提出了一种利用图像形态处理法来分离相互接触或轻度重叠物体的算法．该算法首先对二值图像中的物体图形部分进行“三维地貌化”的立体化处理，再设计一个搜寻模板在所得的地貌表面上通过搜寻特征面来寻找分离点(鞍点)．分离点位置确定后，搜索最佳切割方向继而进行图形的切割分离．该算法在一含有相互接触物体堆的真实图像上进行验证，其结果显示了算法是有效而令人满意的．