基于压缩子结构特征的手写体数字识别

在对字符结构进行分析的基础上 ,提出了一种用于自由手写体数字识别的子结构特征 .由于绝对位置、笔画长度等特征因人而异 ,文中利用字符的拓扑信息来增强特征的稳定性 ,并将字符模式表达为一个矩阵 ,矩阵的每一列即为字符的一个子结构特征矢量 .由于子结构特征表达的模式可分性强 ,可通过矩阵运算对模式进行特征压缩 ,同时将不同模式等维化 ,利用一变结构神经网络构造分类器 ,避免了传统子结构特征规则匹配的缺点 ,提高了模式匹配速度 .利用信函分拣机提供的数字进行测试 ,识别率可达 97.58%.     

海洋导管架型平台非线性多层子结构模式分析法

海洋导管架型平台是一个复杂的非线性空间结构。按照通常的方法,这种非线性结构系统不能一次确定力和位移的关系、其总刚度矩阵必须多次迭代才能完成,因而很费计算机机时。本文介绍的多层子结构摸式分析法,根据导管架型平台只是局部非线性结构的特点,把平台结构分成两类子结构模式;非线性子结构模式——桩基浅处的桩土之间相互作用的模式和线性子结构模式——桩基深处的桩模式和导管架模式。每一个子结构模式又可分成简单的超级单元和更简单的基本单元。仅仅非线性子结构漠武需要经过多次迭代求出其刚度矩阵。它与线性子结构刚度矩阵一起组装成平台的总刚度矩阵,进而进行静力和动力分析。由于非线性子结构模式比整个平台结构小得多,因而迭代过程容易完成。各种工况下的复杂的荷载也可以山各种简单的荷载模式组成,因此各种工况的静力和动力分析的结果可以一次求得。木文运用DASOS—J计算机程序(此程序是由大连工学院编制的)按此方法分析了我国渤海某平台的内力计算实例。     

面向并行设计的启发式特征识别

提出一种利用图结构的启发式特征识别方法，其识别过程包括子图的启发式识别和子图的特征标识两部分，讨论了特征的表达、启发式规则以及用整数的字符表示特征的几何、拓扑、语义等信息的样板特征表达策略，实现了加工特征的识别。     

基于子笔划的手写体汉字识别

该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 ,该手写体汉字识别方法是有效的     

直接迁移子结构法及在叠积电抗器抗震分析中的应用

针对工程中常见的链式结构的特点,将频响函数和迁移矩阵引入动态子结构方法中,提出了简单高效的直接迁移子结构方法.该方法用子结构的部分特征对来直接计算子结构的频响函数矩阵,从而组成各子结构的迁移矩阵.运用综合求解,可得到整体结构的特征对与谐和激励响应,不仅可大大提高计算效率,而且使主模态的求解变得简明.用此方法计算了三相叠积电抗器的固有频率,根据虚拟激励法把随机载荷转化为虚拟谐和激励,并计算了该结构的随机地震响应.计算结果表明,用直接迁移子结构法求解三相叠积电抗器的固有频率可以节省5/6的计算时间,计算随机地震响应则至少可以缩短1/3的计算时间,从而证明了直接迁移子结构法的有效性和在工程中的实用性.     

用面向对象的方法实现有限元的子结构法

有文献给出了有限元单元的抽象类,抽象单元派生出单元是具体的三角形单元、四边形单元等,作者将子结构作为抽象单元类派生出的一种特殊单元,在面向对象的有限元分析中加入子结构计算功能只需对程序作很少的改动,采用对子结构单元刚度矩阵作一次Choleshi分解,多次使用分解后的三角矩阵的方法,大幅度减少了凝聚矩阵时计算工作量,作者给出了子结构类定义和采用子结构计算与整体结构计算的结果比较。     

用数据流QL算法求解对称矩阵的全部特征对

设计了一个计算机网络求解对称三对角矩阵的特征对问题，并给出了用的数据流算法，考虑了数据的分布，交换以及处理机的连系结构模式，使迭代一次的运算量从Ｏ（ｎ＾２）下降至Ｏ（ｎ）。     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

基于SVM特征优化的Farwell虚拟矩阵字符识别

传统Farwell虚拟字符矩阵BCI中仅采用少数中线导联上的EEG特征进行识别,由于识别信息量较为有限,导致识别效率不高.为此,引入了一种支持向量机特征优化方法,采用扰动支持向量机代价函数的方法评价特征对于分类的贡献,进而优选出适于识别的特征组合.对6位受试者每人各采集80个字符的Farwell虚拟矩阵刺激任务脑电数据...     

竖向混合结构阻尼矩阵近似解耦计算的误差分析

将竖向混合结构等效成两自由度结构模型,对该两自由度模型进行不同子结构参数取值下的近似解耦计算,分析其模态阻尼矩阵对角占优程度和近似解耦计算结构响应误差情况。研究结果表明:在不同子结构特性下,模态阻尼矩阵对角占优指数和位移误差指数的衰退特征具有相似性。因此在竖向混合结构动力分析时,可以采用对角占优指数来判定采用近似解耦计算的可行性。     

Zn形式的符号模式矩阵

用乙表示所有n阶符号模式矩阵,这些矩阵非主对角线项都是非正．对于一个符号模式矩阵A∈Zn和任意两个实矩阵,如果sgn（B1B2）∈Zn那么称这一特性为Zn内的闭特征．如果符号模式矩阵A∈Zn（n≥3）具有乙内的闭特征,那么A必定可约．最后给出了这类符号模式矩阵的结构刻画．     

一种脱机手写维吾尔文切分的方法

随着信息技术的迅速发展和计算机软件技术的不断成熟,维吾尔文信息处理也取得了很大的进步.字符切分是字符识别的基础,文章在分析维吾尔文字母的结构特点的基础上,对维吾尔文单词的切分进行了一些研究,根据对字符的高度,宽度,相邻字符块的间距,笔画分布规律等特征进行分析,提出了一种切分方法.     

矩阵的联合特征空间及其应用

在矩阵理论中，线性空间N（A）和R（A）是由矩阵A确定的两个重要的特征空间．将齐次线性方程组的解空间以及矩阵的列空间等概念进行整合，给出了矩阵的联合特征空间概念，讨论了其性质和结构等问题，以及在矩阵秩等式、Fn关于N（A）和R（A）直和分解判定问题中的应用．     

一种求解结构动力响应的并行解法

利用直接积分法结合子结构技术和网络并行计算的特点,提出了一种求解结构动力应的网络并行解法。该方法在并行形成各子结构的劲度矩阵、质量矩阵,阻尼矩阵及荷载列阵后,并行进行各子结构的静凝聚,然后采用并行子结构预条件共轭梯度法迭代求解结点位移,从而确定结构的动响应。算例表明,随着子结构内点数和时间积分步数的增加,能获得较高的加速比。     

一种新的字符特征提取方法及其在识别中的两个应用

特征抽取是识别中的重要步骤，提取描述性强的特征能够有效提高分类器的识别效率。在提出有关概念的基础上，介绍了特征行抽取在字符过程中的两个重要应用。首先,在分类识别时可用作匹配的特征向量，通过双向匹配来识别独立的字符。其次，可在识别粘连字符时用于预测前端字符，并在提取前端字符后对预测结果进行验证，从而达到准确分割和识别粘连字符的目的。还详细描述了交互确定特征行的方法。最后根据实验数据对字符特征行的应用价值作出了评价。     

城区渗流场分析的奇异点子结构法

为克服城区渗流场有限元分析中的困难,采用奇异点子结构法对渗流场中的阻水结构进行处理.首先用较粗的网格对计算区域进行划分,然后从整体网格中分离出包含阻水结构角点的网格,将其作为一个子结构进行处理.对分离出来的子结构,采用有限相似划分方式逐层进行网格加密,由内向外逐层凝聚得到子结构的等效刚度矩阵和等效列向量.分析结果表明,奇异点子结构法避免了大区域中小尺寸物体的网格划分问题,其精度和效率与无限相似单元法相当,且在处理入渗、潜水、多层透水层和悬挂式阻水结构等方面更为方便.     

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法

提出了一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法。该方法首先提取字符的结构特征和统计特征，以它们作为神经网络的输入向量，然后用RBF神经网络进行识别。使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。对字符样本的识别结果显示，此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果。     

一种新的代数特征抽取方法及人脸识别

特征抽取是图象识别中的一个最重要最基本的问题，代数特征抽取是一各肯效的特征抽取方法。该文给出了一种新的代数特征抽取方法。首先给出了图象矩阵特征矩阵的概念，再根据特征矩阵抽取代数特征，该文证明了这样抽取的代数特征具有一些重要的代数和几何不变性，作为一个应用，将此方法用于人脸识别，取得了很好的效果。     

广义对称矩阵的特征问题及其奇异值分解

对于任意奇异的Hermitian矩阵A, 存在一个非平凡k次单位矩阵R使得A为k次R-对称矩阵。 给定k次单位矩阵R, 给出了k次R-对称矩阵的特征对的性质、特征多项式的计算公式和奇异值分解, 并利用此类广义对称矩阵的特殊结构将其特征问题降阶, 转化成若干个低价矩阵的特征问题来计算。     

基于BP神经网络的TBM刀盘关键位置应变重构

为解决恶劣工况下全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)关键主承力结构应变监测难、监测不准的难题，提出了一种基于BP神经网络和有限元分析的TBM刀盘关键位置应变重构方法.首先，通过静、动力学有限元分析确定了TBM刀盘关键位置，并提取了刀盘典型易损特征子结构.其次，基于有限元技术和实验设计(design of experiments, DOE)方法，分别进行了标准件和特征子结构多载荷下静力学有限元分析，并构建了载荷-应变数据库.最后，运用BP神经网络建立了标准样件和刀盘特征子结构的应变重构模型，并进行了标准样件的实验验证.结果表明，重构应变的平均误差为10%,验证了方法的可行性，为TBM刀盘复杂结构的应变重构提供了一种可行的方法.