一种识别液体中粒状物的数字图象法软件的基本原理

本文介绍了一种识别液体中粒状物的数字图象法软件的基本原理,说明了软件中确定背景灰度门槛值的原则,发展了从背景中分离粒状物并对粒状物的大小和数目进行统计的算法。对整个软件进行了初步验证。     

基于MFS方法的车牌字符识别

在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌区域的定位及矩形区域内的字符识别,在国内外对车牌区域定位问题研究的基础上,运用分形理论对车牌矩形区域内的字符识别问题进行深入研究,提出一种基于MFS (Modified Fractal Signature)和图像重心的新的识别算法,并在此基础上对其平移不变性及抗噪能力进行实验分析,取得了较为满意的结果,结果表明该方案可行有效.     

基于三阶累积量奇异值分解的雷达目标识别

基于一维距离像三阶累积量矩阵的奇异值分解 ,由非零奇异值构成奇异值矢量作为正则子空间法的输入 ,提出一种雷达目标一维距离像识别方法 ,对目标进行分类识别。该方法一方面利用三阶累积量提高了抗噪性能 ,同时又使用非零奇异值矢量减少了存储量与运算量。仿真实验结果表明 :在低信噪比 ,该方法的识别率高于特征子空间法     

重大项目“生命科学中的单分子行为研究”即将启动

由国家自然科学基金委员会生命科学部、数理科学部和化学科学部组织的学科交叉重大项目“生命科学中的单分子行为研究”的论证会于2003年1月19～21日在北京外国专家大厦召开。来自清华大学、北京大学、第二军医大学和中国科学院生物物理研究所、力学研究所、化学研究所、上海有机化学研究所、物理研究所等8个单位的12位申请者参加了答辩。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

企业核心业务的界定

本文概述了核心业务思想的由来及其发展,并论述了核心业务的内涵和特征。在此基础上,探讨了核心业务的分析工具以及核心业务识别的标准,最后阐述了如何正确、清晰地界定企业的核心业务。     

用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。     

岩基静荷试验方法及其适用条件分析

根据反力系统的不同 ,介绍了几种岩基载荷试验方法———堆载平台法、锚杆反力梁法、锚桩反力梁法、护壁反力法、斜壁支撑法等 ,并对其适用条件从经济、安全等方面进行了分析     

蓖麻灰霉病的识别与防治

蓖麻是重要的工业原料之一，蓖麻油广泛用于医药、化工、能源、环保和航空航天等多方面，市场销量很大。我县常年种植蓖麻约7000亩，近年由于市场需求的增加，种植面积不断扩大，2007年已突破10000亩。蓖麻灰霉病是我县蓖麻生产上的主要病害，发生严重时可导致减产50％，甚至绝收。蓖麻灰霉病为害茎、叶、花、蒴果，尤其在开花期至蒴果期为害花和蒴果，引起花蕾脱落，烂果和烂杆，降低蓖麻的产量和品质。