汉字识别误差校正

本文提出了一种对句法模式进行误差校正的方法,通过分析变形笔划y与文法G能接受的笔划x,求出y与G的最小误差校正距离|J|,比较y与其它文法G'的最小误差校正距离|J'|,确定y应属于G或G'.为了改善误差校正剖析程序的执行速度,规定了一个能减少回溯次数的误差校正算子的优先级.同时,用启发式方法进行搜索以减少搜索的深度.最后给出实验结果.     

关于启发式搜索中加权技术有效性的一个注记

使用启发式搜索的目的,是利用启发信息提高问题求解的效率.迄今为止,被研究得最多而且应用最广的启发式搜索算法是A 算法.J.Pearl 等人的研究表明:在通常的情况下,A 的计算复杂性(扩展的节点数)是指数阶的.为了提高搜索效率,I.Pohl 早在1970年就提出用加权来调节h(n)与g(n)在估价函数,f(n)中的比例,即     

启发式搜索中一种新的加权技术

本文提出一种新的加权算法——ＷＳＡ法，它是在Ａ（或Ａ＊）搜索中引入一种新的加权技术。根据［１］中提出的原理，可以把启发式搜索看成某种随机取样过程，所以通过某种统计推断的方法，可以估计出搜索树中各子树包含目标的可能性．然后把某个权值加到不大可能是解路径上节点的估价函数上，从而使搜索集中在最有希望的路径上。在一致ｍ一枝树上；我们证明了这种加权方法可显著提高效率。     

用禁忌搜索算法求解单机总加权拖期最小问题

针对以总加权拖期最小为目标的单机调度问题,提出了一个将启发式方法与禁忌搜索算法相结合的混合禁忌搜索算法HTS（HybridTabuSearch）。利用启发式方法产生初始解,随后通过禁忌搜索算法逐步提高解的质量。大量实验结果表明,提出的混合禁忌搜索算法能够在较短的时间内得到令人满意的较优解。     

最优切割策略

建立了寻求最小费用切割方式的优化模型 ,提出了改进型的启发式搜索策略 ,求得全部费用最小的切割方式     

一种求解带有阻塞限制的混合流水车间的禁忌搜索算法

针对带有阻塞限制的混合流水车间调度问题,提出一种禁忌搜索算法和优先级规则相结合的方法.开发了启发式调度算法求出问题初始解,应用禁忌搜索算法对工件在第一级的排序进行优化,采用优先级规则进行其他级工件的排序.实验结果表明,该方法大大缩减了搜索空间,能够较好地解决此类调度问题.     

一类函数加性误差模型参数估计的改进

主要就函数y=ax^b加性误差模型对数线性化后的随机误差不满足零均值性和同方差性,提出了一种有效的两阶段加权最小二乘估计方法(TSWLS),并用模拟数据试验检验了理论的正确性．     

一个改进的车牌号码倾斜校正方法

在智能交通系统中,车牌号码倾斜校正是预处理的重要步骤．论文使用加权最小二乘法,把车牌区域拟合成一条直线,然后求得该直线斜率,并计算倾斜车牌图像的倾斜角％最后把图像旋转一Ⅸ完成倾斜校正．实验结果表明：论文方法能快速准确地检测出图像的倾斜角,并具有较强的适应性．与最小二乘法拟合直线比较,倾斜角精度更高,目标函数值更少;与Hough变换校正相比较,论文算法处理时间更短,倾斜角测量精度更高．     

车牌识别中的倾斜车牌校正算法

在车牌自动识别过程中,图像的倾斜会给后续字符分割和识别带来困扰。利用传统Hough变换进行矫正的运算量很大,文中提出采用Canny算子提取图像边缘,去除牌照图像中和矫正无关的所有冗余信息,减少矫正过程的运算量,利用仿射变换理论采用双线性插值法校正车牌图像。实验结果表明,该方法可以准确地检测出车牌的倾斜角度,同时矫正速度比传统Hough变换方法要快。     

面向定点实现的有限词汇量汉语语音识别方法

将声道模型视为全极点模型,采用具有定点运算性质的Ｓｃｈｕｒ算法求得部分相关系数,利用ＬＰＣ对数倒谱分析求得语音识别系统中采用的待识特征量——倒谱．本系统以倒谱作为特征参数,采用加权倒谱距离求得待识量与以Ｋ－均值聚类所得的参数库之间的特征距离,利用最小距离原则进行识别．经验证,本文所采用的方法取得了较好的实验结果     

改进最短距离法自动获取元胞自动机转换规则

提出了一种利用改进的最短距离算法自动获取地理元胞自动机转换规则的方法。CA的核心是如何定义转换规则,但目前主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响较大。该模型通过熵化空间变量特征权重,对最短距离算法进行改进,自动获取CA的转换规则和模型参数值。并与一般的最短距离算法进行对比分析,结果表明,改进后的的最短距离算法所提取的转换规则在模拟城市发展时具有更高的精度,并且具有清晰的物理意义。     

一种新的加热炉状态识别算法

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程巾要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要.     

用于最小加权距离译码的神经网络方法

构造了用于最小加权距离译码的神经网络．并证明了所构造的神经网络的收敛性．最后给出了用所构造的神经网络进行最小加权距离译码的算法．     

Krawtchouk矩在脱机手写汉字识别中的应用

提出一种基于Krawtchouk矩的脱机手写汉字识别方法。与Zernike矩和Legendre矩等连续正交矩特征相比,Krawtchouk矩是数字域的离散正交矩,不存在数字化过程中所带来的近似误差问题,在计算过程中不需要进行坐标转换,而且构造简单,更加适合用来描述数字图像。在此将Krawtchouk矩用于手写大写金额的识别,并在隐马尔可夫模型(HMMs)框架下对其性能进行了测试。实验结果表明,Krawtchouk矩比传统的连续矩更适合用来描述数字图像,识别效果比连续矩有较显著提高。此外,还对不同参数下的Krawtchouk矩性能进行考察。     

手写印刷体汉字识别的一种笔划抽取方法

本文提出一种用于手写印刷体汉字识别的笔划抽取方法.输入的手写印刷体汉字经细化预处理后,对之进行分析,抽取各种特征点和线段,然后通过一个产生式系统形成和识别10种结构笔划.用Pascal语言编程的一个实验系统在一台微型计算机上运行.本文给出初步实验结果并对其加以分析.     

基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法

提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法。根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征,汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式,而无需提取轮廓和骨架。文中构造了5种不同的弹性网络,并将其应用于方向分解特征的提取,最后,应用863手写样本库HCL2000验证了本文方法的有效性。