基于估计概率密度函数的独立分量分析方法

利用混合高斯模型，给出了估计概率密度函数算法，并利用高斯混合模型法获得了对分离矩阵的梯度学习算法，给出了一种迭代概率密度估计的独立分量分析学习算法．这种块处理方法可实现超、亚高斯混合信源的情况．最后在仿真实验过程中验证了该算法具有较高的稳定度和精确度。     

JADE算法在盲信号分离中的应用

分离矩阵的学习算法是盲信号分离的关键技术，矩阵联合对角化的预白化JADE算法是一种基于四阶累计量的学习算法。本文简要介绍了JADE算法的基本原理，通过实例，采用JADE算法对盲信号进行分离。实验表明，JADE算法在盲源信号分离中是一种很有潜力的方法。     

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．     

加入动量项的改进盲分离算法

在盲信号分离算法的推导过程中，常采用最速下降法、自然梯度和牛顿法等对代价函数进行最小化，推导过程复杂．文中仿照在BP神经网络算法中加入动量项使算法得到改进这一方法，提出在互累积量迫零算法的推导中加入动量项．加入动量项的改进算法尽可能地保持了输出分量之间的独立，并在保持和原算法一样简单迭代的前提下，提高了收敛速度，且使训练避免陷入局部极小．仿真结果表明该算法的分离误差减小，能有效分离源信号．     

从工程图子分离和识别字符模式的技术

提出了一种内，外边缘的快速检测方法分离工程图中的字符模式，该方法具有很高的可靠性，可分离写或印刷体的英、法、德、俄、希腊字母、阿拉伯数字和汉字、对于字符识别，采用了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型，并引入了“半优化”学习算法替代传统的Ｈｅｂｂ学习算法，获得了较好的效果。     

一种基于时频分析的盲信号分离算法

利用模糊函数的时频分布特征选取时频点，提出一种新的时频域盲信号分离算法．与传统的维纳时频分布相比，不仅显著缩小了时频点的选择范围，而且不需要设定阈值．算法利用一种非正交联合对角化方法求取分离矩阵，在原始信号具有互相关的情况下也能达到良好的分离性能．仿真试验表明，该算法计算量小，分离精度高，可实现高斯源或相关源信号的盲分离．     

线性非奇异盲信号混叠的分离矩阵个数

为了探寻线性非奇异盲信号混叠的不同分离算法有不同分离矩阵的原因，在改进的盲信号分离模型下，证明了一个理论结果：如果不考虑线性比例缩放，仅考虑旋转因素，分离矩阵的确切数目是源信号个数的阶乘．文中利用代数理论和二阶统计量方法，提出了通过求解二次非线性代数方程组来得到分离矩阵的算法，同时介绍了一种利用矩阵变换的分离矩阵求解方法．仿真结果证实了理论分析的正确性．     

在线增强型复值混合信号盲分离算法研究

基于二阶统计量，对在线分离复值混合信号法进行了研究．假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求．结合非常态信号的独立性，构造出代价函数，利用梯度下降法推导出在线盲分离算法．通过盲分离算法的仿真试验，发现所提出的盲分离算法能充分利用复值非常态信号的二阶统计量，算法具有鲁棒性好、运算速度快和可在线实现等优点．     

基于自然梯度的非平稳信号自适应盲分离算法

基于自然梯度原则并利用信号的时间相关属性对一类代价函数进行推导，获得一种新的非平稳信号自适应盲分离算法．算法利用样本的多时延解相关方法以及迭代计算的形式获得盲混合信号的分离矩阵，无需对观测样本进行分块处理，计算工作量低．仿真结果表明，算法分离精度高，迭代过程平稳，对多个信号源的盲分离可实现良好的分离性能．     

基于高斯混合模型的EM学习算法

本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法——EM算法的算法实现．EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习，由于引入了隐含变量，导致算法难以保证收敛和达到极优值．本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习，引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件，从而能够确保EM算法的正确学习．     

一种新的字符特征提取方法及其在识别中的两个应用

特征抽取是识别中的重要步骤，提取描述性强的特征能够有效提高分类器的识别效率。在提出有关概念的基础上，介绍了特征行抽取在字符过程中的两个重要应用。首先,在分类识别时可用作匹配的特征向量，通过双向匹配来识别独立的字符。其次，可在识别粘连字符时用于预测前端字符，并在提取前端字符后对预测结果进行验证，从而达到准确分割和识别粘连字符的目的。还详细描述了交互确定特征行的方法。最后根据实验数据对字符特征行的应用价值作出了评价。     

点阵汉字笔划的光滑问题

点阵汉字转换为矢量汉字在绘图仪输出时,有一些笔划会产生锯齿现象。本文提出一种舍点光滑法,用于消除锯齿现象,使笔划达到圆滑。该方法具有算法简单、易于实现、光滑效果好等优点。     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。     

面向部件检字的汉字表达式双链表存储设计

为实现按部件快速检索汉字,把汉字递归表示为汉字结构、字首部件和字尾部件三元组。以部件为运算对象,字型结构为运算符,将汉字描述为前缀表达式。提出汉字表达式的双链表存储模型,设计双链表生成算法及基于双链表存储的检索方法。与直接采用数组存储相比,使用双链表存储时检索的平均比较次数仅为数组存储的50％,并易于动态提升检索性能。     

一种优化的手写字符自动分割算法

在手写字符自动识别时,由于手写字符中存在字符大小间距不一、粘连、断点,以及不连贯等情况,给字符自动分割识别带来极大的困难。针对该问题,提出了一种优化的手写字符自动分割算法。该方法依据滴水算法的原理,结合CFS(color filling segmentation)做初步分割;再根据分割字符的连续黑色像素点的宽度判断是否为粘连字符,若为粘连字符,则在分割字符图片02倍宽度与08倍宽度之间扫描黑色像素位置;结合分割图片中间位置来确定滴水算法起始滴落点,解决特殊情况下的起始滴落点的定位不精准问题。经手写字符识别实验结果表明,优化后手写字符分割准确率比传统方法分割准确率提高了116%,且有良好的通用性,可提高手写字符的单个识别率。     

汉字的层次轮廓特征及其应用

汉字特征的描述与匹配，是汉字识别研究中的两个重要问题。从上下左右四个不同的方向看一个汉字，在不同的层次和位置，可以得到不同的曲线段，这些曲线段是汉字笔划的反映，唯一地确定了汉字的结构。基于这一观点，本文从轮廓的角度，给出了汉字特征的一种形式化描述方法，提出了汉字的层次轮廓概念，给出了相应的局部最优匹配算法，最后，将该方法应用于特定人脱机手写体汉字识别中，取得了较为理想的效果。     

包围圆分割在铁路货车车号字符的应用

针对铁路货车车号的断裂、倾斜、变形等特点,传统字符分割方法分割精度低的问题,提出一种基于改进包围圆的分割方法。基于铁路货车单行、双行2种排列方式,采用自适应游程算法进行双行车号的分割,鉴于游程算法背景像素前景化的处理特点,预先采用游程算法进行断裂消除,再使用包围圆方法进行字符分割。实验结果表明:在图像质量不高情况下,可以实现良好的分割精度且在分割准确率和鲁棒性方面均优于传统算法。     

基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计

文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力。     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

汉字的数字化编码方法与实用输入软件

用分类方法为汉字编码,简捷直观,便于编制输入软件.作为典型例子,选择一个最小的汉字库、一个最常用的汉字库和一个目前最完备的大汉字库,设计制作了汉字输入系统,使小字库上的数码可作为大字库上的简码,十分方便易学好用.大道至繁至简,汉字本身存在一字多音、一字多义、一字多形的实况,从而导致汉字编码可以规范方法解决输入系统一字多码和一码多字的问题.