四川国内游客结构特征分析

利用四川省旅游局的抽样调查资料和对成都、攀枝花、西昌、乐山等地区的实地调查，分析探讨了四川国内游客结构特征、时空活动规律及其变化趋势，四川国内游客以省内中老年观光游客居多，旅游动机、人均停留时间正在发生变化，旅游消费和旅游收入有大幅度提高。     

网络教学系统中促进自主学习的设计

为了解决网络教学系统缺乏对自主学习支持的问题，应用学习理论指导，对促进网上自主学习的条件进行了研究，加强系统自主学习工具和环境的设计。据此提出一个促进自主学习的网络远程教学系统模型并加以实现，对实现的部分关键技术和应用的效果进行了阐述．实践结果表明，该系统可以有效促进网上自主学习的开展。     

一种新的结合奖励机制的ETLBO算法

通过对原ETLBO(elitist teaching learning based optimization)算法引入一种新的奖励机制, 提出一种新的结合奖励机制的ETLBO-reward算法, 并基于该算法提出一种简单自适应的精英个数算法RETLBO reward, 该算法保留了传统算法参数少、 易实现、 收敛快等优点, 进一步提升了传统算法的收敛能力. 对6个连续非线性优化问题的测试结果表明, 这两种算法均具有良好的性能, 求解效率较原ETLBO算法有明显提升.     

投影距离的概率峰值效应及其在三维目标识别中的应用

在计算机视觉中，由于物体的几何特性随视线的变化而变化，从而给三维目标识别带来了困难．在设计识别算法时，关键是理解目标重要特征的变化，如角度、距离等的变化．在视线方向各向同性条件下，投影角度和距离的概率密度在其原值附近具有峰值效应，即投影角度及距离接近于原角度及距离．利用投影角度的联合概率函数可识别多面体．在已知距离时，为了便于识别目标，导出了投影距离的密度函数．实验结果证明了该方法的有效性．     

BP神经网络模型中活化函数对网络性能影响的研究

本文在ＢＰ神经网络模型中，采用一种新型的神经元活化函数替换传统的Ｓ型活化函数，并在活化函数中引入了可调参量，研究表明，作这一替换后对提高网络的学习速度、抑制假饱和现象起到了很好的作用。     

一种神经元网络控制器及仿真

该文给了了一种自适应神经元的控制方法，设计了神经元网络作为控制器的智能控制系统，给出了学习规则，在交流伺服系统中的仿真结果表明了此方法的有效性及优越性。     

中国-欧盟合作远程高等职业技术教育项目有关问题的思考

目前国内现代远程教育需求升温 .本课题对符合国情的现代远程教育建设的发展模式进行了研究 ,并通过参与欧盟第五框架合作计划 ,利用欧盟的援助 ,实现跨国及国内三大直辖市的网上大学的建设 .     

针织物外观平整度的小波分析与等级评定

引入二维小波分析方法,分析针织物的外观平整度,提取了较为精细的针织物图像信息.图像首先经过中值滤波,再利用小波变换分解并从中提取高频信息,然后结合4种表征织物折皱的特征参数,计算不同平整度等级模板的特征值.并以此为依据,运用最小距离判别法,确定16种不同针织物类型的平整度等级.为了定量描述评定结果,通过计算客观评定与主观评定结果的相关系数,验证该方法的可行性.     

基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习

提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。     

自适应脉冲耦合神经网络在图像处理中应用

尽管Johnson 提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感.添加了误差反向传播(Error Back Propagation, EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容.特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响.