一种改进的Fuzzy c—means聚类算法

该文提出了一种改进的ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ算法（ＭＦＣＭ）。此算法是将传统算法（ＦＣＭ）直接对样本集聚类变为对特征集聚类，从而极大提高了ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ的速度，证明了ＭＣＭ与ＦＭＣ在分类效果上的等价性，且ＭＦＣＭ较ＦＣＭ有较低的时间复杂性，讨论了ＭＦＣＭ与ＦＭＣ空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。     

金属离子与EDTA配位稳定性的模式识别法分析

本文采用化学模式识别的广泛，选择电荷－半径比、Ｐａｕｌｉｎｇ电负性等五个特征量，建立了金属离子与ＥＤＴＡ配位稳定性的模式空间，采用数学、统计学的原理和方法对模式空间的距离进行了分析，并提供重要信息。     

非排版系统图形识别

对非排版系统图形及排版系统图形的主要特征进行了分析。提出了非排版系统图形被排版系统识别和处理的有效方法。处理结果证明，这种方法是行之有效的     

数学形态学边缘检测法及其对棉麻自动识别的应用

本文运用数学形态学方法提取棉麻纤维纵向投影图的边缘,然后按作者定义的形态特征参数外切矩形充满度对棉、麻纤维进行自动识别与分类,并计算出相应的混纺比。测试结果显示,本文的方法可达到较高的精度。     

轻亚粘土在地震作用下液化程度模糊识别理论

根据轻亚粘土在地震作用下发生液化，液化程度具有模糊性的特点，提出轻亚粘土液化程度或级别的模糊识别理论与方法，可作为初判参考，指出了应用最大隶属度原则进行轻亚粘土液化差别中存在的问题。     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求     

用ISD2500芯片实现的全自动语音介绍机

介绍了ISD2500系列语音录放芯片的功能特点,及利用ISD2500系列芯片及TX05D红外线反射开关设计的全自动语音介绍机的工作原理。     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

嫁接苗木自动化品质检测与分级研究

利用计算机图像处理技术，结合目前自动化嫁接技术的发展与特点，模拟人的分级选苗过程，设计出苗木自动化品质检测与分级软件。利用该软件进行瓠瓜、西瓜苗木品质检测试验，结果与人工检测相比0级苗与1级苗的准确率均达到了100％，实现了苗木嫁接前的自动选苗。有利于进一步提高苗木嫁接质量，推动我国工厂化培育嫁接苗的快速发展和促进自动化嫁接技术的完善与发展。