基于知识的无约束手写数字识别系统

研究一种基于知识的无约束手写数字识别系统．系统运用专家系统的知识表示、知识推理等方法，通过未知样本与知识库模糊匹配，得到识别结果．系统对随意书写的５０００个样本进行识别，得到较好的结果     

基于知识和模糊决策的连续语音的约束匹配

提出了一种用于连续语音识别和理解的约束匹配方法,该方法的核心是基于句法、语义、构词等知识的引导,以若干种统计特征参数和声学匹配结果作为依据进行匹配路径的模糊决策。介绍了基于这种匹配方法的一个连续汉语语音识别与理解系统的构成情况及有关的知识源组成方法,并给出了能用程序实现的约束匹配算法。根据实验结果讨论了该方法的主要特点。     

一种有效的水表数字图像二次识别算法

针对远程水表抄表系统中的水表数字识别问题,提出一种有效的水表数字图像二次识别算法.在识别之前,先对水表图像进行前期处理以获得单个字符图像.基于模板匹配的思想,该算法首先将待识别字符与模板只进行有效信息区比较,得到一次识别匹配系数;然后进行基于数字字符特征的匹配,得到二次识别匹配系数,最后取2次匹配系数之和最大者为最佳匹配.对于半字识别,在变化字长模板匹配的基础上,提出匹配权重的概念,并结合上下半字连续这个先验知识,将待识别半字图片分别与各个模板匹配,取匹配系数最大者为最佳匹配.实验结果表明,所提方法简单有效且识别率很高,获得了满意的效果.     

充分发挥高校在国家创新体系建设中的作用

国家创新体系主要是由“知识创新系统”、“技术创新系统”和“制度创新系统”三部分构成，高等学校是“知识创新系统”的执行主体，在“技术创新系统”、“制度创新系统”中也发挥着不可替代的作用。根据目前我国高等教育发展的现状，要充分发挥高校在国家创新体系建设中的重要作用，仅仅依靠加大对高校各种创新要素的投入是不够的。     

识别库函数的特征点匹配法

库函数识别是反编译系统的前端环节，完成将可执行文件中调用的库函数识别出的工作，使得反汇编出的程序能以一条调用语句代替一段函数代码．本文提出了特征点匹配识别库函数的方法，并讨论了特征点集的抽取、匹配识别的可靠性及实现效率等问题．     

基于Apriori算法的免疫识别规则的挖掘

GECISM(GEneral computer immune system model)是基于规则匹配检测的计算机免疫系统,免疫识别规则对“自我”和“非我”特征的表征能力直接影响到GECISM的性能,所以挖掘高效免疫识别规则的是GECISM的一个重要研究内容。改进后的Apriori算法以系统调用序列为数据源,从“自我”集和“非我”集中计算出频繁谓词,进而产生免疫识别规则。这些规则反映了“自我”和“非我”的内在特征,是GECISM进行“非我”检测的判据。     

基于系统论的“大学外语知识系统”研究

分析了中国大学外语教学的现状；指出了现有教材体系的弊端；提出了建立基于“系统论”的“大学外语知识系统”和“大学外语系统教学法”的构想。大学外语知识系统是与人类活动密切相关、由宏观到微观不断详细化的空间群。这种系统是开放性的，教学中可根据不同的教学对象和目的选择或建立需要的子系统。建立“大学外语知识系统”将对完善大学外语教材体系，以及大学外语教学法体系具有一定指导意义。     

基于局部熵差的栅格地图拼接方法

栅格地图识别输入系统中往往要对扫描的多块小地图进行镶嵌拼接成为大块完整地图后才作进一步处理。以往的一些图象拼接方法在图象倾斜时不能正确拼接或者有人机交互量过大、处理效率低等缺点，作者提出一种可以自动校正倾斜的拼接方法。方法先定义了局部熵的概念，用熵差匹配的方法寻找到多个匹配点，然后用最小二乘法计算两幅地图的相对倾斜角以及计算出两图的对应坐标关系，经过倾斜校正快速算法处理和“拼缝”的平滑处理后最终实现拼接。搜索匹配中采用序贯检测及跳跃式策略以减少搜索时间。实验结果表明该方法在地图小角度倾斜时能正确拼接，拼接方法效率高，速度快，是栅格地图识别输入系统中地图拼接的一种新方法。     

基于内容的邮件安全审计系统及实现

分析了电子邮件的编码规则及传送媒体格式，提出了电子邮件审计系统的不同实现方案及其关键技术，实现了一种分布式的基于字符内容的实时审计系统。该系统基于布尔模型和空间向量模型，对不同编码的邮件内容进行实时翻译和匹配，具有分组识别和全文识别2种工作模式，整个系统由前端信息探测器、后台信息处理控制中心、审计统计查询数据库3个主要部分组成，分别工作于Linux和Windows系统平台之上。经过实际运行测试，系统稳定，达到了设计指标，目前已经得到了实际应用。     

基于知识管理的现代物流

本文通过分析信息管理与知识管理对物流系统的影响和作用，说明物流信息化必将走向物流知识管理阶段，物流企业通过知识管理整合企业内外部的物流资源，由“量变”到“质变”．增强物流系统的智能化功能。文章最后讨论了加快实现物流知识管理的途经和方法。     

"船-泵-机"匹配方法研究

为了提高舰船喷水推进系统的性能,分析了“船-泵-机”匹配方法。以螺旋桨推进为例,介绍“船-桨-机”匹配的目的、思路、步骤和方法。着重研究“船-泵-机”匹配的特殊性以及相应的方法。以某喷水推进船为例,运用上述方法进行喷水推进系统性能分析,指出了喷水推进与螺旋桨推进在推进性能方面最显著的差别之一,即最薄弱环节由“柴油机-螺旋桨”推进系统中的主机变成了“柴油机-喷泵”推进系统中的喷泵。     

高中数学复习应注重的两种方法

一、系统复习高三教材及总结数学思想与方法 系统复习教材。教师归纳知识体系是单元复习的重点。要提高复习效果，掌握复习教材的方法。对教材要有正确认识，万丈高楼平地起，学会把教材“由厚变薄”，强调“给知识演电影”，建立学科知识体系，漫无边际地看教材意义不大，复习教材的方法是“看目录—想内容—去翻书—作练习”，尤其是教材中“总复习参考题”的内容，经常有高考题的基础题，是它们的引伸、变形、拓宽；挖掘典型例题、练习题，把握学科思想方法；学习“由厚变薄”到“由薄变厚”是质的飞跃。     

21世纪中关村形象建设的理念确立

首先探讨了地区形象的概论和地区形象的构成,认为地区开 系统是由理念识别、行为识别和视觉识别要素组成,其中理论识别核心。其次,重点讨论了中关村形象定位中理念的确立问题,认为可以将中关村的发展理念概括为：“以强国为目的,以知识为基础,以创新 动力,以人才为支柱,以市场为导向”。最后,就中关村发展理念的实现提出了建议。     

计算机与医学结合锡矿矿工肺癌风险人群预报系统研制成功

劳保部门将不再为肺癌的早期发现而进行大量繁琐的普查工作。由我校和云南锡业公司联合研制的“锡矿矿工肺癌风险人群预报系统”于1988年12月中旬在广东省通过省级鉴定。 由徐辉碧教授和李德华副教授领导的这个科研组,从1983年开始,在国内首次将先进的计算机识别技术和专家处理知识技术用于肺癌的预报,找到了一个较好的识别锡矿矿工肺癌的微量元素谱和识别模型,并综合流行病学、病理生化和医学专家的诊断     

基于虹膜识别的身份鉴别系统设计

阐述了基于虹膜识别的身份鉴别系统整体设计思路,详细介绍了该系统的组成、硬件结构及软件设计。系统主要由虹膜图像采集、虹膜定位分割、虹膜归一化、特征匹配等部分组成。通过该系统可进行准确的人员身份鉴别。     

计算技术对中医方剂知识的挖掘

 以中医方剂为研究对象,运用数据库挖掘、不确定性推理、机器学习等计算技术构建了一个数据挖掘平台;采用自主研制的“中医方剂数据库系统”（CPDBS）、“中医方剂智能分析系统”（CPIAS）、“中医方剂分类模式识别系统”（CPSVM）等软件,对中医方剂知识进行了挖掘研究。在中医方剂内涵知识的发现、方剂知识要点的形式化与量化计算、方剂模式分类识别等方面的研究成果表明：把对中医方剂知识的挖掘作为解读中医诊治思维的切入点,是实现把人的“经验”转化为“知识”的有效途径,对中医学的现代化研究具有现实意义。     

中国：智能红绿灯

一种能根据每个车道车辆多少确定红绿灯时间长短的智能交通信号控制设备——“交通信号识别控制仪”系统（智能红绿灯），由宝鸡市公安局、陕西省公安科研所和西安交通大学共同研制成功。     

一种复杂背景下的多车牌图像分割与识别方法

提出一种复杂背景下的多车牌图像分割和知识方法，采用统计和特征匹配相结合的方法去除待识别图像中的背景，提取可能存在车辆的区域；分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割，使用PCA和BP神经网络相结合的方法精确识别车牌，实验结果表明，该方法对复杂背景下多车牌的分割和识别是有效的。     

一个基于知识的彩色肺癌图像理解系统

介绍一个智能识别肺癌细胞的医学图像理解系统，该系统通过图像特征提取和智能图像分析识别两个模块，将图像处理技术和模糊知识表示技术相结合，实现对彩色肺癌细胞切片图像的理解，诊断识别出图像中的肺癌细胞，系统建立一个基于规则的两层模糊知识模型来表示用于肺癌图像理解的领域知识，实验表明，该模型能实现较高的肺癌分析识别准确率，是行之有效的。     

指纹识别式鼠标

该产品开发的目的是将具有唯一性、稳定性的人体生物特征如指纹等用于计算机用户的身份识别，以加强存储在计算机中重要信息的安全。其核心是现场采集的指纹特征与已登记、存储在计算机中的指纹通过可靠的匹配算法，进行一比一的对比来验证用户身份。根据鼠标内部较大空间、贴片式指纹识别芯片及微处理器体积很小的特点，将三者集成为集鼠标与用户身份识别功能于一体的“指纹识别式鼠标”，既方便快捷、又唯一可靠。其开发主要包括硬件设备及驱动程序、系统应用软件、网络安全认证中心建立等。