面向并行设计的局部特征识别技术研究

为支持在并行设计过程中设计特征模型到加工特征模型的逐步转换，提出了局部特征识别的方法．在并行设计中，设计特征模型和加工特征模型通过面名历史图共享零件的实体模型，设计特征的变动通过局部特征识别自动地转换为相应的加工特征．局部特征识别是由基于最小条件子图特征识别方法改进来的，它以零件的局部区域为识别对象，通过搜索匹配局部区域构成的边界模式，识别出该局部区域中所包含的加工特征．局部特征识别方法的特点是只对设计中发生变动的区域进行识别．     

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.     

印刷体汉字的缀合识别及其编码

前言汉字的计算机识别,是模式识别的一种。由于文字识别机是一种自动化很高的装置,而且还有希望获得较高的输入速度,因此,尽管研究这种装置十分困难,不少中外学者仍然在努力探索。据报导,对印刷体汉字的识别,国外已有成功的例子。但是,这种机器识别的数字(2000个)和字种(指特定的印刷体)都有限,扩展不易,又不能和其它输入方法互换,它的使用范围受到很大的限制。本文讨论的缀合识别,可以实现多种印刷体兼容,识别字数可扩展到8000个以上,特别是编制了一个相匹配的编码方案,解决了输入方法的互换问题。这样,在同一部机器上,就可以有多种输入手段,从而大大加强了机器的功能。这些特点将使文字识别机发挥重要的作用。     

印刷体维吾尔文识别后处理

本文主要讨论将N-gram模型与编辑距离算法运用于印刷体维吾尔文识别后处理.由于印刷体维吾尔文识别系统的识别错误有一定规律性,所以研究中对识别错误进行了比较、分析、分类、并在编辑距离算法中加入识别错误的权值,以提高识别的正确率.最后,通过实验证明本算法能有效提高识别的正确率.     

扩展型HMM在表情识别中的应用研究

根据表情与人脸表情特征关系,提出采用隐马尔可夫模型进行人脸表情识别;又鉴于人脸图像二维特性,提出了更具健壮性、更易处理二维数据的扩展型隐马尔可夫模型.该模型相比伪二维隐马尔可夫模型,简化了复杂度.为提高模型的识别效率,根据敏感度不一,提出多重感兴趣区域替代单一的感兴趣区域.为提高表情子库内样本的聚合度及库间样本离散度,提出相应的改进方案.首先通过人脸检测,实现表情样本采集;然后采用二维离散余弦实现图像频域转化,并结合低频数据生成特征向量;最后采用扩展型隐马尔可夫模型进行表情建模,实现表情训练与识别.实验表明：采用扩展型隐马尔可夫模型可有效识别表情,尤其是优化后的设计方案.     

基于多层次灰色评价方法的新能源电动汽车充电设施选址的研究

为了保护生态环境,使用新能源电动汽车的人越来越多,配套的充电设施建设迫在眉睫。针对新能源电动汽车充电设施选址问题,本文通过建立新能源电动汽车充电设施选址评价指标体系,采用多层次灰色评价方法和符号计算软件Mathematical确定各层评价指标的权重,构建了新能源电动汽车充电设施选址问题的多层次灰色评价模型,并用实际算例进行了评价研究,该模型有效的解决了新能源电动汽车充电设施的选址问题。     

灰色评价模型在高校体育教师绩效评价体系中的应用

建立了高校体育教师绩效评价指标体系,并运用符号计算软件Mathematical,同时结合灰色理论的思想和熵值法处理各评价指标体系的权重,构建了基于多层次灰色评价模型的高校体育教师绩效评价模型,该模型有效地实现了对高校体育教师绩效的综合评价。     

基于改进3D卷积网络的人体动作识别

为解决现有多数视频人体动作识别3D卷积方法无法区分信息中各维度的重要和非重要特征问题,提出了通过门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)和空间注意力增强模块构建时空特征处理网络的方法,基于多级特征融合和多组通道注意力特征选择构建网络,改进基础网络模型Res Net3D对视频人体动作识别中的网络模型.改进后模型在2个公开数据集UCF101和HMDB51上的准确率分别为96.42%和71.08%,与C3D、Two-stream等网络模型相比,具有更高的识别准确率.     

基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中国民族药知识抽取

基于BERT-BiLSTM-CRF,提出一种先抽取关系和后抽取实体的自动抽取知识模型。其中,关系识别模型的输出是实体识别模型的输入。实验结果表明,该模型可高效抽取《中国民族药辞典》中的实体和关系。利用此模型抽取的中国民族药知识实体和关系构建了知识图谱,并基于此知识图谱实现了中国民族药知识可视化和智能问答。     

无线信道统计模型识别

为准确地找到最符合快衰落特性的统计分布模型,论文基于概率论和信息论设计了Kullback-Leibler距离及信息准则表达式,对几种主要的统计分布模型进行了仿真和实验,得到了各统计分布模型的正确识别率,通过统计的方式对比了各种识别模型,发现基于直方图的KL方法识别模型的可靠性比其他方法要高,而韦伯衰落模型更加适合用来对无线信道进行建模。     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

演绎图象数据库模型的设计及实现

演绎数据库和图象数据库分}}J是数据库技术和图象处理/模式识别研究领域中比较新兴的研究方向，本文提出了一种将演绎数据库技术应用于图象数据库的模型一一IIDBSM,阐述了该演绎图象数据库系统的设计和用Turbo Prolog编程在微型计算机上的实现方法，简要地介绍它在地理信息系统中的几个应用实例.     

利用图像分析实现函件自动登单处理系统

针对邮局业务的自动化、信息化改革，利用图像处理和图像分析方法， 结合模式识别理论，从复杂的信封背景中提取有用字迹信息，设计了自动化的给据函件自动登单处理系统。详细介绍了该系统的软硬件结构和整个图像处理过程。对各种信封的处理实验结果表明，所提出的该图像处理方法能够很好的满足实际邮政业务的需要，提高了邮件处理的效率和水平，减轻了工作强度。     

基于分词的垃圾邮件过滤系统设计与分析

以字为单位处理中文邮件存在着很大困难,针对于此,笔者引进中文分词算法,设计并实现了基于分词的垃圾邮件过滤系统,并且阐述了与实现相关的3个关键算法:用于关键词匹配的多模式相似/精确匹配算法,用于中文邮件处理的中文分词算法,以及用于特征提取的N元特征提取算法.最后实验证明了该系统对中英文垃圾邮件过滤都有很高的性能.另外,文章第三部分还给出了基于分词的非垃圾邮件分类系统的设计与实现.     

混沌神经网络的延时反馈控制

提出了一种适合于混沌神经网络的混沌控制方法,延时反馈控制方法,其目的是将混沌神经网络的丰富动力学特性应用于联想记忆、信息检索、组合优化、模式识别、数据压缩等智能信息处理中.利用本文提出的控制方法,对混沌神经网络进行控制,被控网络能收敛于与初始状态相关的记忆模式和反相模式的二周期状态上,从而实现了记忆搜索、模式识别的功能.     

一种汉语语句依存关系网分析策略与生成算法研究

本文以依存语法作为语言模型的基础 ,首先提出了一种全新的句子分析策略 :分析在两级上进行 .一级是基于中心动词同其他成分间的约束关系 ,通过寻找汉语语义类之间可能存在的句法关系 ,实现句子成分过滤 ,完成句子主干提取 .另一级是上下文级 ,将语法、语义和语境信息一体化 ,结合依存语法确定汉语句子中各成分间的依存关系 .之后给出了一种快速有效的用于完成句子分析的松弛匹配迭代算法 .通过实验表明了该分析策略和算法的可行性     

人脸识别中应用小波变换的两个关键问题

由于小波分解在空域和频域上都能提供良好的局部信息,尤其是在小波分解后可以减少图像的分辨率,进而相应地减少计算复杂度,因此小波变换经常被用于图像处理和图像分析中.为探究基于人脸识别的小波变换最佳应用效果,着重讨论了小波变换应用于人脸识别的两个关键问题:小波基的选择和分解层数的确定,并通过实验分析和比较研究得出相应的答案和指导原则.     

一种交互式自动挖掘知识的模型

提出一种交互式自动挖掘知识的模型,论述了该模型的原理、实现机制,并讨论了模型中数据宝藏和影响域及其相互关系．该模型同时具有在线性与深入挖掘的优点,能灵活有效地满足实际应用的需求．