RBF-DDA 神经网络用于手写体汉字识别的研究

使用了一种新的神经网络模型———动态衰减调节径向基函数（ＲＢＦＤＤＡ），并结合一种新的特征提取方法来进行手写体汉字识别的研究，通过对１００种汉字、１５０００个样本的初步实验，取得了识别率为９９％的良好结果，表明将ＲＢＦＤＤＡ引入到手写体汉字识别的研究是比较成功和可行的。     

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     

虹膜识别技术中瞳孔特征参数分析

以椭圆形来定义瞳孔,提出了一种计算瞳孔特征参数的方法.用椭圆上的两对点确定椭圆的中心、旋转角度、长半轴、短半轴等参数.实验表明,该方法速度快,检测性能好,可以通过非连续的边缘确定椭圆的参数.最后,比较了该算法确定的椭圆形瞳孔边缘与其它边缘检测算法得到的瞳孔边缘.     

α-苯乙胺的间接高效液相色谱拆分研究

以酰氯A对消旋体α-苯乙胺进行柱前衍生化处理,以正己烷和异丙醇混合体系为流动相,在自制的手性柱(DNB-PG CSP)上对其进行了对映体分离研究,考察了流动相配比对分离因子的影响,研究发现正己烷与异丙醇的体积比为98∶2时,取得了理想的分离效果,分离因子α值达1.26.     

基于概率图模型技术的柱面全景图生成算法

为解决复杂场景下的全景图生成问题,应用了基于概率图模型的图像匹配技术,提出了一套完整的柱面全景图生成算法。采用动态阈值法对从图像中提取的H arris角点进行初步筛选,并结合图模型算法进行精确匹配,通过对匹配后特征点的迭代投影获得摄相机焦距,对原始图像进行柱面投影并融合。该算法具有对光照不敏感和全局最优化的特性,对图像噪声和特征点提取不准确有强健的承受能力,并有效地降低了计算复杂度,使算法更具有实用性。实验结果表明:能够对存在人车移动噪声和相机几何畸变的复杂场景正确合成360°全景图。     

基于模糊神经网络的车牌图像识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的方法对汽车车牌字符进行识别.该方法首先基于Rough Sets.思想获取初始规则和训练集,基于图像识别目标确定网络结构,通过神经网络的学习算法对网络进行优化.然后根据图像识别的模糊特性,利用模糊神经网络对汽车车牌进行精确的识别.实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高.     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.     

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法

常用于径向基神经网络中心参数学习的K-均值聚类算法,易受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值.将自动终止聚类判据的减聚类算法用于径向基网络的学习,可根据样本集确定径向基函数数目,且其计算量与数据点的数目与考虑问题的维数无关,很适合于人脸这种维数较高的模式.实验证明,应用这种算法训练径向基神经网络识别人脸,从识别精度到识别速度上都优于传统算法.     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法，在理论上对该识别方法进行了详细地推导，并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则；最后，通过计算机模拟，给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型，在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看，此识别方法效果良好。     

基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。