基于光照投影的起球织物图像的采集、预处理和毛球分割

采用一种新的图像分析方法进行织物起球等级的分析。先获取一系列起球织物切面光照投影图，利用LOG边缘检测算子和线性插值提取每帧图像中织物的轮廓线高度数据，并拼接成一幅反映织物三维轮廓高度的距离图像，最后对该距离图像进行预处理和基于自适应阈值法的毛球分割。     

应用于立体声回波对消的非线性预处理方法的研究和实现

从降低输入信号之间互相关性出发，使用软限幅器模型对输入通道的两路信号进行非线性预处理．实验表明，所用方法与已有几种非线性预处理方法相比，不仅方法简单、实现容易，而且对声音的听觉效果影响小．最重要的是，度量立体声回波对消效果的重要参数——失配改善的效果特别显著．     

WEB使用记录挖掘研究

随着WWW上资源的与日俱增，如何使用有效的方法从中获取所需的信息，成为研究人员所面临的一个重要问题、WEB数据挖掘是将传统的数据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴研究领域、该文介绍了WEB数据挖掘的概念和分类，重点分析了WEB使用记录挖掘的基本原理、方法和过程，同时指出了WEB使用记录挖掘未来有价值的研究方向。     

粗糙集中一种连续属性预处理方法

针对在数据挖掘中，连续属性常常需要预处理问题，应用粗糙集理论对连续属性的不完备问题、离散问题进行了研究，提出了一种连续属性预处理方法。基于条件属性与决策属性间的对应关系完成了不完备数据的填补。依据划分区间的概念、连续属性离散化含义及其本质特征，定义了划分区间的加法运算法则，以此对填补后的信息表进行了划分区间运算，并以分类质量作为离散过程迭代约束条件，实现了信息表中连续属性的离散化。通过C 编写的算法进行数值示例及测试数据库。实验结果表明此算法有效可行。     

一种改进聚类分析方法在数据预处理中的应用

在通常的聚类分析方法的基础上，提出了一种改进聚类分析方法，并运用于数据源中缺损数据的修补，案例示算结果显示，该方法比传统的数据预处理方法更合理，置信度更大。     

离线中文签名鉴别的特征提取及预处理

针对中文签名的特点，提出了一组用于离线中文签名鉴别的形状特征．同时提出了一组间接提取签名图象中动态信息的重笔道特征．两组特征综合使用，对简单模仿签名可获得错误率只有２．５％的鉴别效果．文中还介绍了中文签名图象的预处理算法．     

基于遗传算法的商业银行风险评估

以遗传算法为主,结合了数据挖掘中的粗糙集理论,从商业银行的主要业务之一信用卡审批问题入手,初步研究了遗传算法在商业银行风险评估中的工作原理。从数据的预处理到系统应用的方法和流程做了详细的描述,实验显示该方案是可行有效的。     

火山岩样品的预处理及其对K-Ar年龄值的矫正

K-Ar和Ar-Ar法是中、新生代火山岩最有效的测年方法之一,合适的粒度和有效的预处理程序对于提高年龄资料的质量至关重要。样品粒度选用60～80目粒级（0.28～0.18mm）既能保证样品的均匀性,又可以有效去除大气氩的污染。新鲜火山岩需要用稀硝酸浸泡,以去除可能的碳酸盐的影响;轻微蚀变的火山岩则须用6%氢氟酸浸泡5 min,对年龄值的矫正可达20%。用电磁选的方法可以在很大程度上剔除捕虏晶的影响,对年龄值的矫正可达5%～10%。     

用主成份提取进行数据库聚类预处理

按照相关性最小原则提出数据库主成份提取的聚类预处理方法(DCP PCE)对高维数据进行降维,以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,实现分层次主成份聚类提取.用DCP PCE方法验证主成份对于原有信息全面覆盖的特性,同步解决了综合变量覆盖和降维问题,降低了数据对象集合的相异度和维度,实现了数据对象集合的聚类归约．将聚类分析引入高校数据资源的预处理环节,给出应用实例,为深入探索相关模式提供有效的分析方法．     

优化预处理方法提高BP网络模式识别能力

通过改进样本的预处理方式,将神经网络理论中的以分量为单元的预处理方式改为以样本为单元的预处理方式,对样本进行归一化或正规化处理。简化了预处理程序,提高了样本类的可分性,保持了样本各特征量之间的特征关系。实验表明,网络的训练效率和模式识别能力得到大幅度提高。