非局部二值模式人脸表示与识别方法

人脸表示/特征提取是人脸识别技术中最重要的步骤,局部二值模式(LBP)在人脸识别问题中受到了越来越多的关注和研究.为了克服原始LBP算子存在的固有缺陷,本文在其基础上提出了非局部二值模式NLBP算子.相对于原始LBP算子,新的NLBP算子能够实现多尺度分析能力,突出了人脸的关键特征,并能增强人脸表示与识别的鲁棒性.实验验证了新NLBP算子的有效性.     

带置信度的混合压缩相符预测器模型研究

提出一种改进的混合压缩相符预测器.混合压缩相符预测器采用两阶段压缩过程:先将都分序列样本压缩成模型以知识的形式保存;再将知识传递给后续样本用于置信预测.混合压缩相符预测器不仅能提高计算效率,还提供巧妙的邻近性度量,从而极大地提高了第二阶段的预测效率.以田纳西一伊斯曼化工过程为例,验证了该方法的有效性和高效性.     

一类部分观察随机系统的最优控制

对于由观察和控制二者的联合概率分布所组成的充许控制集,本文证明了:在关于状态方程的某些正则性,以及其他的一些凸性假设下,当观察系数与其一阶偏导数均为本性有界时,最优控制仍存在。     

挠性卫星实验装置的全物理控制实验研究

针对常用的"飞轮-喷气"执行机构模式,采用PID控制和变结构控制方案,对挠性卫星实验装置进行了小角度和大角度机动控制的全物理控制实验,取得令人满意的试验结果.     

基于随机森林的企业信用评估模型

引入了一种能较好容忍噪声,且稳定性较高的组合分类器算法———随机森林(RF),建立企业信用评估模型;着重分析了适合RF的不平衡分类问题的处理方法,并介绍了模型参数的优化.通过与神经网络和支持向量机的对比实验,证实了该方法的有效性和优越性.     

基于神经网络和专家系统的企业信用等级评估系统开发

企业信用评估对于商业银行是一个非常重要而又极其复杂难做的工作.研究开发了将人工神经网络与专家系统技术相结合应用于商业银行企业信用评估的系统,并以一个原型系统为例,阐述了此类混合型专家系统模型的设计与实现.