基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

白刺属植物研究进展

白刺属植物具有高度的耐盐碱、抗干旱和固沙改土性能,对开发利用重盐碱地、改善生态环境、提高经济效益具有极其重要的意义.从分布、分类、生物生态学特性、森林培育技术几方面综述了白刺属植物的研究结果,展望了白刺属植物的应用前景,指出了研究中存在的局限性和今后应努力的方向.研究结果对该属植物的种质资源保存及其资源的合理开发利用具有指导意义.     

标准吸湿含水率对膨胀土进行分类的理论与实践

通过一系列膨胀土的物理、力学和化学性质试验, 发现膨胀土的标准吸湿含水率与膨胀土的蒙脱石含量、比表面积、阳离子交换量有良好的线性关系, 也与塑性指数和自由膨胀率有线性相关的趋势, 表明膨胀土的标准吸湿含水率具有明确的物理意义. 塑性指数能很好地反映粒度组成、分散特性和阳离子与黏土矿物的相互作用程度. 因此, 标准吸湿含水率能反映膨胀土的最基本的本质属性. 在一些文献分类成果的基础上, 考虑到对自由膨胀率分类成果的继承性, 提出了以标准吸湿含水率、塑性指数和自由膨胀率3个指标对膨胀土进行分类的方法, 其分类指标试验操作容易、设备简单、试验耗时短.     

OH-根对掺铒碲酸盐玻璃光谱性质的影响

制备了5种浓度下系列不同OH^-根含量的掺铒碲酸盐玻璃样品，测试了样品的红外吸收光谱，分析了在不同通氧除水时间下玻璃的红外吸收系数变化情况．测试了样品的吸收光谱，利用Judd-Ofelt理论计算了不同铒掺杂浓度和OH^-根含量样品的光谱参量Ωi（i=2，4，6）．根据McCumber理论计算了铒离子在1532nm处的吸收截面和Er^3＋：^4I13／2→^4I15/2跃迁峰值发射截面．测试了样品中Er^3＋：^4I13／2→^4I15/2跃迁对应的荧光光谱和^4I13／2能级荧光寿命，讨论了OH^-根对不同铒掺杂浓度下碲酸盐玻璃光谱性质的影响．研究结果表明，OH^-根仅对荧光寿命和荧光峰值强度存在影响，在Er2O3浓度小于1．0mol％时，OH^-根是发生荧光猝灭的主要影响因素，而高于这一浓度后Er^3＋离子本身的能量转移对荧光猝灭起主要作用．而OH^-根对其他光谱性质（荧光半高宽、吸收光谱、受激发射截面等）基本没有影响．     

粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

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.     

注入到外电场的正负电子对的静电不稳定性

出于脉冲星中粒子加速问题,讨论外电场中注入的正负电子对静电不稳定性.对很强的电场,不能在等离子体振荡尺度的0阶分布函数忽略空间变化效应.假设在加速(减速)电子(正电子)的恒定外电场以四维速度u0＞0单能地注入电子对.通过解决场的线性扰动和对的分布函数,发现了一个新型不稳定性.u0和外电场确定的制动时标与等离子体的时标之比R描述不稳定性的性质.这种情况下,增长率是等离子体频率的几倍.     

用参数变换方法研究—族钻石分形晶格上Ising模型的相变

采用英国著名学者Stinchcombe提出的理论方法——参数变换，研究了一族钻石分形晶格上Ising模型的相变和临界性质，结果表明：与实空间部分格点消约(decimation)RG变换的结果完全一致．这似乎暗示着用该方法精确求解其他等级晶格上的离散自旋模型是有效的．     

最大似然估计的重对数律

讨论了最大似然估计的渐近性质,利用Taglor展开和Havtman-Wintner定理,证明了最大似然估计满足重对数律。     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。