基于人工神经网络的手写体数字识别

基于手写体数字的几何结构提取端点及其方向、凸点及其方向、三叉点数和四叉点数等数字特征值，运用单字单网的12个并行BP神经网络进行数字识别，把同一个数字特征值差别很大的字体当不同的类别来处理，最后能达到很好的识别效果。     

具有抗噪稳健性的数字识别

提出一种新的基于数字首位两端的基本短笔划模式，采用结构模式匹配的方法实现含噪数字的离线识别。该方法首先将预处理后的数字图像进行端点数计算和方向编码，然后依据各数字端点数及结构特征的不同，分别采用横(纵)向切割交点数判断和局部模式匹配的方法进行数字识别。实验结果表明，该识别方法具有稳健的抗噪性和良好的扩展性，对较规范手写体数字有着较高的正识率。     

基于轮廓结构和统计特征的字符识别研究

车牌识别系统是智能交通不可缺少的一部分,在车牌识别系统中,字符的特征提取和字符识别是这一系统的关键技术.文章利用字符的轮廓结构特征和统计特征对字符进行识别,根据字符外部轮廓的上、下、左、右4个方向的特点和一些统计特征,如字符最大宽度,垂直方向笔画数等作为识别特征,形成判别树,再利用判别树对汽车牌照中的数字和字母进行识别.此方法识别的准确率比较高,并提高了识别速度,还适用于其他不同字体的数字和字母识别.     

运用MuPS标记识别马尾松抗松材线虫病个体

运用14个SCAR标记引物对松材线虫病马尾松(Pinus massoniana)抗性候选个体开展MuPS(Multiplex PCR of SCAR markers)分析。结果表明，120个样品中出现104个不同的MuPS型，区分率86.7%、74.2%的个体完全能够被识别。引物Pmscar157、Pmscar007、Pmscar053的多态位点数出现率非常高，分别占总位点数的131%、13.3%、18.4%，而引物Pmscar039、Pmscar499的位点数出现率非常低，分别占总位点数的0.16%、048%。因引物重复性高、稳定可靠，可通过获得的MuPS型识别抗性候选个体、管理抗性候选家系。     

数字语音信号LPC分析中的S_w(n)及其选择

本文对数字语音信号s(n)在语音识别过程中的信号预处理阶段使用加窗函数w(n),从引入误差到LPC分析的实用性算法进行了分析,对使用w(n)的必要性和选择进行了讨论。从实践中证实了当语音样点数N与LPC预测阶数P在短时分析中达到N(?)P时,使用s_w(n)及LPC正则方程的高效递推算法较使用s(n)时的算法在维吾尔语语音识别中达到很好的识别效果,提高识别率达3～4个百分点。识别系统实时性有很大的提高。     

基于BP分类器的数字识别研究

本文通过分析BP(Back Propogation)神经网络的结构、原理及其算法,对已经经过预处理的图像进行分析和识别,使分类器能够对0～9之间的数字在最短的时间进行准确分类,从而达到识别出图片中的数字。系统既可以单独使用,也可以作为一个识别系统的软件核心应用到大规模数据统计、财务、税金、金融和车牌识别等系统中。     

脱机手写体数字识别研究综述

介绍了目前脱机手写体数字识别在预处理、特征提取、分类识别3个阶段主要采用的方法,比较了各种方法的优缺点,并提出了一种将相关向量机有效地用于解决多分类问题的方法.最后指出今后研究中需要注意的问题和方向.     

大数据未来七大发展方向

正物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。     

基于上下文敏感度的动态图像目标识别

针对机载实时系统获取的图像序列既不满足背景固定又没有目标、背景的高灰度比,而且常规方法处理这些图像存在局限性,提出了基于上下文敏感度的运动图像目标识别算法.首先,对标准Hough变换(HT)算法进行改进,即沿着某一方向做HT,如果线段长度或已识别的目标点数加上剩余线段长度小于阈值,则停止此方向的扫描,这种变换克服了标准HT以图像边界点为扫描边界的缺点.其次,在静态图像识别的基础上,定义了图像识别的置信度,对运动图像前后帧的关系进行了量化,据此实现了对目标的识别.实验结果表明,与标准HT相比,改进的算法不仅具有很强的稳定性和高抗干扰能力,识别准确性高,而且处理速度是标准HT的3～5倍.     

一种联机手写体的识别方法

利用联机书写的特点,提出了一种以方向码、笔划、笔顺等为提取特征,然后用统计学原理对手写体字符进行分类、识别的方法．通过对0～9九个数字编制各自独立的模块分别进行识别,经测试,识别率达99.8％以上,由于采用统计的方法,识别结果稳定．     

基于FRFT的单矢量水听器目标方位估计

在单矢量水听器互谱方位估计基础上,提出了应用分数阶Fourier变换（FRFT）计算声强流谱并进行方位估计的方法.利用FRFT对线性调频信号（chirp）良好的能量聚集性,对chirp信号采用分数阶谱方位估计具有明显的优势.仿真结果表明,在各向同性干扰背景中,分数阶谱方位估计在较低信噪比下能有效估计目标方位,其估计精度高于频域互谱估计.     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of three-dimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery. A new method that recovers three-dimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction, which constructs a surface equation by the network, uses the reflectivity function as a constraint, continuonsly estimates the light source direction in the self-learning process of the network from the bright spots around the spread of the image, and eventually obtains a satisfactory surface equation. This method makes the resumption of surface good continuity and smoothness, and can recover the height value of each network point of the image and be automatically inserted in any point the among the network. It is suitable for the image of Lambert reflection model and the image of the Specular reflection model and the mixed-reflex model.     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of threedimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery. A new method that recovers threedimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction, which constructs a surface equation by the network, uses the reflectivity function as a constraint, continuonsly estimates the light source direction in the selflearning process of the network from the bright spots around the spread of the image, and eventually obtains a satisfactory surface equation. This method makes the resumption of surface good continuity and smoothness, and can recover the height value of each network point of the image and be automatically inserted in any point the among the network. It is suitable for the image of Lambert reflection model and the image of the Specular reflection model and the mixedreflex model.     

Multi-Path Routing and Resource Allocation in Active Network

An algorithm of traffic distribution called active multl-path routing (AMR) in active network is proposed. AMR adopts multi path routing and applies nonlinear optimize approximate method to distribute network traffic among muhiple paths. It is combined to bandwidtb resource allocation and the congestion restraint mechanism to avoid congestion happening and worsen. So network performance can be improved greatly. The frame of AMR includes adaptive traffic allocation model, the conception of supply bandwidth and its‘ allocation model, the principle of congcstion restraint and its‘ model, and the implement of AMR based on multi-agents system in active network. Through simulations. AMR has distinct effects on network performance. The results show AMR is a valid traffic regulation algorithm.     

溅射输运理论中的经典散射截面

利用溅射理论中常用的 Lindhard标度相互作用势碰撞散射分析了 Sigmund单幂散射截面与双幂散射截面之间的区别。分析表明 ,对于 Born- Mayer相互作用势碰撞散射 ,双幂截面可以给出比单幂截面好得多的描述。特别对于 Urbassek的 Kr- C相互作用势 ,只有利用双幂截面求解输运方程才能计算出反冲密度函数比较好的近似值     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of three-dimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery.A new method that recovers three-dimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction,which constructs a surface equation by the network,uses the reflectivity function as a constraint,continuonsly estimates the light source direction in the self-le...     

2-循环网络的同步性改进

通过连通图稳定性方法(Connection Graph Stability Method),探讨了2-循环网络的同步性问题.应用数论方法得到了该循环网络满足同步性的充分条件,该充分条件由长边和短边2个参数调控,当两参数值的差越小,则循环网络具有更好的同步性.通过4-近邻网络和交叉双循环网络验证了该结果.结果对局域网络、电信网络及其他分布式计算系统等应用的拓扑结构设计具有一定的意义.     

ZigBee网状网技术探讨

ZigBee的星形网络或簇树网络存在对单点故障具有高敏感度,不可靠性等缺陷,而ZigBee网状网技术采用的是网状网络架构,提供了多条路径,具有自动“Routing”功能,是一种低功率的多级跳点系统.与传统的点到点网络相比,ZigBee网状网技术表现出明显的优势,为网络用户提供了更大的覆盖范围、更高的吞吐率和更好的故障恢复性,将有很大的应用前景.     

基于机器学习在空气质量指数中的应用

利用机器学习和多元线性回归模型对西安市近一年的空气质量指数进行了研究,首先利用随机森林思想对数据进行了补齐,然后运用交叉验证对神经网络模型选取最优的隐层节点数和训练周期数,最后,通过比较两种模型的拟合效果发现,神经网络模型在对空气质量指数的预测效果明显好于多元线性回归模型。     

基于互相关序列和BP网络的声源定位算法

在基于麦克风阵列的声源定位算法中,一种常用算法的基本思路是通过麦克风接收到信号的相关序列来计算信号之间的时延,进而再根据阵列的结构确定声源的位置。在分析传统的声源定位算法基础上,针对双五元十字阵模型,介绍传统的基于广义互相关相位变换加权(generalized cross correlation-phase transform, GCC-PHAT)时延估计的定位算法,并给出基于GCC-PHAT时延估计和反向传播(back propagation, BP)神经网络的定位算法、基于抛物线互相关时延估计和BP网络的定位算法,进而通过分析影响时延估计的主要因素,提出了基于互相关序列和BP网络的新定位算法,该算法将GCC-PHAT互相关序列最大值点的位置、最大值点及其左右各一点的相关值作为BP网络的输入,通过对BP网络进行训练来实现声源的三维定位。仿真实验表明：与传统的基于GCC-PHAT时延估计的定位算法相比,所提出的各个算法均具有较好的定位效果,后者均比前者的定位精度更高,而且提出的基于互相关序列和BP网络的新定位算法在低信噪比和高混响的条件下,也具有较好的定位效果。