基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

视觉伺服系统中的最优控制律的探讨

通过建立视觉反馈系统的模型和视觉伺服的公式化模型,对特征信息法作理论公式的推导,讨论线性模型的稳定性和可控性,推导最优控制律．     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

不锈钢堆焊试件熔合区充氢前后的断裂韧性研究

研究了氢对不锈钢堆焊层熔合区的断裂韧性的影响作用。发现不锈钢堆焊层熔合区的断裂韧性随着充氢时间的增加而下降,结果表明,氢是引起加氢反应器不锈钢堆焊层剥离的主要因素。     

质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。     

赤道东太平洋海表水温变化的多层次结构特征分析

以小波理论为基础来进行赤道东太平洋海表水湿变化的多层次结构特征分析,结果表明,赤道东太平洋海表水温的变化表现十分明显的多层次演变结构和突变特征,一级保留信息能较好反映从１９１年以来的历次厄尔尼诺事件和反厄尔尼诺事件,并对这些事件的强度,层次结构和突变等重要信息给予良好的表现,二,三级保留信息则分别反映了赤道东太平洋海温在另一层次里演变的结构特征,是对一级保留信息的增加和完善。     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

脑信息特征的评价分类方法

对脑信息处理的能力特征量和总体偏离度特征量进行了确定性评价分类.在分类数上,提出了common分类法,以一般人的特征作为分类基准,在common两边展开,以确定分类数.在分类边界上,提出了根据特征量的正态分布确定分类边界的方法.若特征量分布不是正态分布,则采用了博克斯和考克斯变换将其变为正态分布,最终得到能力特征量和总体偏离度特征量的分类规则.由于人的行为是脑信息处理在宏观上的表现,所以其研究成果可直接用来评价人的能力和行为特征.