模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法，应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号，将噪声信号从含噪信号中过滤掉，达到消噪的目的；根据自适应学习算法，利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新，以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标，采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较，结果表明，应用该方法可以获得更好的滤波性能。     

基于经验与灰度共生矩阵的花蛤辨识方法

为提高花蛤挑拣的效率，加快水产产业自动化生产步伐，提出一种基于经验和灰度共生矩阵的花蛤筛选方法。本方法属于无接触式辨识，在对工业相机采集到的图像进行预处理的基础上，截取并旋转单个目标图像，规范图像性质，采用统计学和灰度共生矩阵方法，提取花蛤或石头的纹理和形状等相关特征，运用支持向量机进行分类训练和测试。实验结果表明，本文所提出的方法可实现位置精准确定，选取的特征能较好地表示花蛤或石头，分类器算法高效简单，最终花蛤筛选识别率可达99%，可满足工业需求。     

完善我国审查破产重整程序开始要件的探讨

我国公司法中引入重整制度使得许多公司从困境中得到更生,免于破产,对于稳定社会政治、经济秩序起到了积极作用。但是在实践中,仍然存在很多不足,例如,法院对公司重整制度的开始要件审理比较宽泛,审理条件没有细化,这极易造成债务人滥用重整程序,不利于债权人的利益保护。本文将结合日本、韩国和我国台湾的地区关于重整制度的立法规定,提出完善审查我国破产重整程序开始要件的思考。