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.     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

基于规则的开发链智能化产品配置方法

介绍了基于产品配置的开发链产品实现过程；讨论了产品结构模型与配置的关系；研究了基于结构模型的产品配置过程；给出了智能化产品配置的实现步骤．模型配置规则用来约束产品结构模型中各功能组件以及零部件之间的关系，限制配置过程中零部件的选择．给出了变量配置规则、配置约束规则和有效性规则等．讨论了配置知识库的构建方法．     

论法家“法治”与现代“法治”的异同

我国古代法家的“法治”与现代法治的含义有着本质的区别。古代法制的根本目的在于维护封建宗法制度,维护王权的绝对权威。现代法治是民主制度的产物,它的基本理念之一是使社会最高权威非人格化,其目的在于保护民主制度和公民的合法权利。区分两种法制的不同,才能澄清思想混乱,正确认识、理解和把握现代法治的真意。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.     

文本分词的自动校对

讨论和分析了自动分词的现状，并针对分词问题，提出了一种基于规则的中文文本分词自动校对方法。该方法通过对机器分词语料和人工校对语料的对比，自动获取中文文本的分词校对规则，并应用规则对机器分词结果进行自动校对，提高分词语料的质量。     

基于粗糙集理论的知识库分解与规则获取

粗糙集理论可以通过对数据的约简从例子中学习,获取决策规则。但是,当知识库规模较大、条件属性个数较多时,存在提取规则速度慢、规则长度长等缺点。本文介绍了粗糙集理论的基本概念,提出了一种基于粗糙集的知识库分解算法。首先引入决策属性支持度的概念,在此基础上定义了一个属性选择量度,选择最佳目标属性对知识库进行分解,直到所有对象都被精确分类,从而得到具有一定支持度的规则集,得到的规则长度短,提取速度快。通过对一个简单实例的分析,证明了该算法的可行性。     

杨小舟蛾的发生规律

采用林间调查、灯诱成虫和室内饲养等方法,研究了杨小舟蛾的发生、发展与气候及环境因子的关系。结果表明:日平均气温的变化直接影响了杨小舟蛾卵、幼虫和蛹的生长、发育及越冬代成虫的日羽化量;此类害虫喜爱干燥的生长环境,降雨量偏多不利于害虫的生长、发育,但有利于颗粒体病毒病的发生,因此暖冬和干旱高温的气候极易导致此虫猖獗成灾;赤眼蜂、颗粒体病毒和黑棒啮小蜂等是此虫的重要天敌,对害虫具有一定的控制作用。     

高校科技期刊的现状及未来发展分析

分析了高校科技期刊的现状与问题,认为高校传统的期刊运行模式已使得高校科技期刊难以继续获得更大的发展,要改变现状寻求新的突破,应该走专业化、集团化、网络化、法治化的道路.     

异构型非对称数据访问的ASN.1解决方案

针对企业单位普遍存在异构型计算机网络的信息孤岛问题 ,分析ASN 1标准和数据库访问中的几个关键技术 ,提出了一种以ASN 1为基础、以单项数据广播的数据共享方案 .该方案由服务器端和客户端组成 ,服务器负责数据库的访问 ,并按照XML配置文件定时接收数据 ,且为数据库提供了一种高级访问接口 .服务器端与客户端之间采用ASN 1编码标准和用户数据报协议 (UDP)进行通信 ,其中应答方向的数据传输由UDP协议负责 ,请求方向的数据传输采用人工的方式 .这种新方法解决了异构型计算机网络中的数据访问问题 ,具有简便、安全、易操作和成本低的优点 ,具有广阔的应用前景