基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

基于模糊模式识别的中文文本分类器的设计与实现

文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，在文献检索、信息过滤和文本管理等领域中有着广泛的应用。介绍了一种基于模糊模式识别以及向量空间模型提取特征向量的中文文本分类器的设计与实现。     

分子印迹技术及其在痕量分析的应用

分子印迹技术是近年来集高分子合成、分子设计、分子识别、仿生生物工程等众多学科优势发展起来的一门边缘学科分支，分子印迹聚合物由于具有与天然抗体同样的识别性能力和与高分子同样的抗腐蚀性能的双重优点，因而广泛应用于生物工程、临床医学、环境监测、食品工业等众多领域．介绍了分子印迹技术的基本原理，对分子印迹聚合物合成研究的最新进展进行了综述，主要介绍了它在痕量分析中的应用．     

邻香兰素分子模板聚合物结合作用及选择性研究

 以邻香兰素为烙印分子,α-甲基丙烯酸为功能单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂,采用分子烙印技术合成了1类新的分子烙印聚合物.研究了它们的吸附特性及选择性识别能力.结果表明,与组成相同的非模板聚合物相比,模板聚合物有一定的吸附性能和选择性.     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

用局部奇异值分解与改进LDA相结合的方法进行人脸识别

简要叙述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用PCA获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并用实验证明了这种方案的可行性。     

基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别

为了维护计算机系统的安全,一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别,防止他人冒名顶替.口令鉴别的主要弱点在于,一旦被窃,冒名顶替者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动.击键动力学的研究是给口令加上一个简便而有效的保护措施.击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据,自动地识别出用户的真实身份.这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法.本论文采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对上述存在的问题进行了研究.     

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.     

经济预警方法研究综述

追溯经济预警系统发展的历史，重点阐述了目前经常使用的经济预警方法，包括景气指数法、ARCH法、基于概率模式分类法、判别式分折法和人工神经网络预警方法，最后指出对经济进行预警应该注意的问题和进一步深入研究的方向。