网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.     

一种新的模糊神经网络删剪策略

模糊规则的数量直接决定模糊神经网络结构的复杂度和效率.基于神经网络自构行学习(NNSCL)算法,用共轭剃度预条件正则方程算法求取删除隐层神经元后的剩余权值,得到改进的NNSCL-1算法.将此算法应用到模糊神经网络的规则推理层,可以极大地优化网络的规则及结构,并且结构优化后不需要重新训练也能保持网络的精确度和泛化能力.仿真结果显示了此算法的有效性和可行性.     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.     

基于遗传算法的制造网络服务质量优化

服务质量的合成是面向服务架构系统面临的重要挑战,评价面向服务架构制造网络最优化的典型标准是加工时间成本和系统响应时间.文中提出了一种应用遗传算法解决制造网络服务质量优化问题的新方法.首先用着色Petri网和排队论分别对制造网络的物流和信息流进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取服务质量的近似最优解.在该算法中,染色体采用分段基因编码,它们分别是制造网络物流和信息流调度方案的规则与加权系数的组合;遗传操作包括选择、交叉、变异3种类型.在每一代种群中,通过仿真得到与每个染色体相对应的各项性能指标值,以模糊综合评判方法求取制造网络服务质量适应度的函数值.实验结果表明,该方法能有效优化制造网络的服务质量.     

行初等变换对矩阵的行向量的线性关系的影响

文[1]给出了“对矩阵作行的初等变换不改变列向量之间的线性关系”的结论,这对一些问题的讨论是有益的.但许多问题的讨论,还需要进一步去了解行初等变换对矩阵行向量的线性关系的影响.这个问题的讨论虽复杂些,但     

渤海海域西部馆陶组沉积环境及其地质意义

利用丰富的古生物、钻井、岩心、地球化学等方面的资料,依据层序地层、古生物组合、岩电、元素变化等特征,对渤海海域西部馆陶组沉积环境进行研究。分析认为,馆陶组垂向呈现粗—细—粗的三段式沉积特征,不同层段沉积时期经历了热—凉—热的气候变化及浅—深—浅的古水体旋回。沉积环境的变化控制储层特征的差异,温凉水深的环境导致馆陶组中段储层孔喉结构复杂,束缚水含量高,蒙脱石等层状硅酸盐黏土矿物和泥质含量高,使得储层导电性和断层面侧封能力变强,是控制馆陶组低阻油层发育和垂向上油气丰度存在差异性的主要原因。     

川中丘陵土壤重金属元素潜在生态风险评价与预警

以《土壤环境质量标准》(GB 15618-1995)(pH>7.5)为评价标准,对四川省内江市双桥乡土壤重金属As,Cd,Cr,Cu,Hg,Ni,Pb,Zn的污染风险开展了评价工作:以一级标准(自然背景值)为计算依据,对研究区进行了土壤重金属潜在生态风险评价和生态风险预警.通过研究发现:依据国家二级标准(pH>7.5),研究区土壤重金属污染风险均处于无污染级;潜在生态风险评价结果显示,土壤较高水平的Cd在构成环境污染的同时,也构成了严重的生态危害;从生态风险预警评估综合评价指数来看,研究区的土壤重金属总体处在低警级别,但部分样点的单项风险指数级别稍高,应该加强对个别重金属的风险防治.     

川佛手中总黄酮的超声波提取工艺优化

采用超声波法提取川佛手中的总黄酮.讨论了乙醇体积分数、超声温度、料液比、超声时间和超声功率等因素对提取率的影响;通过L9(34)正交实验,得到川佛手总黄酮的最佳提取工艺:乙醇体积分数为60%,超声温度为45℃,料液比为1:20(g·mL-1),超声时间为1.0h和超声功率为900W,提取最大率为4.160%.