基于数学形态学和神经元网络的货币识别

基于Ｇｒａｎｕｌｏｍ ｅｔｒｉｅｓ 定义的基础,给出了模式谱的定义．运用基于“开”运算的Ｇｒａｎｕｌｏｍ ｅｔｒｉｅｓ得到纹理的模式谱,并以此作为纹理的特征向量,通过双隐层的人工神经网络分类器进行分类,达到识别的目的．给出了该方法在货币识别上的应用实验结果．     

Gronwall引理的一种推广及其应用

文章基于把非线性问题线性化的思想给出了Ｇｒｏｎｗａｌ引理的一种推广，并以分析Ｂｕｒｇｅｒｓ方程半离散Ｆｏｕｒｉｅｒ谱逼近计算格式的收敛性为例给出了这种推广的应用     

交换环上的Galois扩张的G—同态

定义了交换环Ｒ的关于自同构群Ｇ的Ｇ－同态，给出有在Ｇ－自同态的一些基本性质，证明了Ｇａｌｏｉｓ扩张的 Ｇ－自同态像仍为Ｇａｌｏｉｓ扩张，并且还得到它的逆合题。     

基于纹理谱描述子的图像检索

本文利用一种相关性弱的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱描述邻域内像素灰度变化模式,并以纹理谱直方图形式表示图像内容．建立了基于中文自然语言纹理描述词的图像检索系统,构建了纹理属性词典．实验结果证明,基于纹理谱描述子的特征是提取方法速度快,检索准确率高．     

交换环上的Galois扩张的G－同态

定义了交换环Ｒ的关于自同构群Ｇ的Ｇ－自同态，给出有关Ｇ－自同态的一些基本性质，证明了Ｇａｌｏｉｓ扩张的Ｇ－自同态象仍为Ｇａｌｏｉｓ扩张，并且还得到它的逆命题．     

Z—矩阵的预处理迭代方法

对解大型稀疏线性方程组Ａｘ＝ｂ，当其系数矩阵Ａ为严格对角占优的Ｚ－矩阵时给出了一种预处理方法，证明了预处理后的的矩阵Ａｐ的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ及对称的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代均收敛的，并且对Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代的迭代矩阵ＴＤ的谱半径ρ给出了一个上界。     

虹膜纹理的相位编码

讨论了虹膜识别技术的虹膜特征提取及编码,提出了一种基于Ｇａｂｏｒ函数集的编码方法,利用Ｇａｂｏｒ滤波器的相位特征,对虹膜纹理进行编码．同时,针对此编码又提出了基于加权海明距离的识别方法,并阐述了其实际识别效果．实验结果证明,该方法具有良好的编码效果及很高的运算速度,是目前较好的一种虹膜纹理编码方法．     

Z-矩阵的预处理迭代方法

对解大型稀疏线性方程组Ａｘ＝ｂ,当其系数矩阵Ａ为严格对角占优的Ｚ 矩阵时给出了一种预处理方法,证明了预处理后的矩阵Ａｐ的Ｇａｕｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ及对称的Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代均是收敛的,并且对Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代的迭代矩阵ＴＤ的谱半径ρ（Ｔｐ）给出了一个上界．同时也证明了对Ｇａｕｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法而言,经预处理后的迭代法优于经典的直接迭代法．     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法,但其所提取的特征高达6 561(38)维,导致很大的存储和计算复杂性.局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义,虽然减小了计算的复杂性,却削弱了纹理的刻划能力.为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时,又减少其存储和计算复杂性,提出了基于子集的纹理频谱方法.新方法建立在统一模式的概念上,仅提取纹理频谱的1个子集,特征维数仅为原方法的12%,大大减小了空间和时间代价.实验结果表明,新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能.     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法，但其所提取的特征高达6561（3^8）维，导致很大的存储和计算复杂性．局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义，虽然减小了计算的复杂性，却削弱了纹理的刻划能力．为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时，又减少其存储和计算复杂性，提出了基于子集的纹理频谱方法．新方法建立在统一模式的概念上，仅提取纹理频谱的1个子集，特征维数仅为原方法的12％，大大减小了空间和时间代价．实验结果表明，新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能．