基于 BP 网络的二维不变性目标识别

为识别坦克等较复杂的目标，描述了一种神经网络分类方法；利用傅立叶描述器提取目标的形状特征，它具有不变性特性；利用多层ＢＰ网络进行分类。讨论了网络结构及模拟实验结果，认为ＢＰ网络对２Ｄ不变性目标识别具有良好的鲁棒性；它的分类结果优于传统的近邻域分类器     

图象处理在纺织业中的应用现状及动向

本文主要介绍数字图象处理技术在纤维材料性能检测以及纺织品质量检测中的一些应用,并对一些值得注意的研究动向作了简要的说明。     

轻亚粘土在地震作用下液化程度模糊识别理论

根据轻亚粘土在地震作用下发生液化，液化程度具有模糊性的特点，提出轻亚粘土液化程度或级别的模糊识别理论与方法，可作为初判参考，指出了应用最大隶属度原则进行轻亚粘土液化差别中存在的问题。     

基于模糊病态性识别的自适应仿真算法

在已有病态性识别方法的基础上引入模糊集合理论，构造准确性更高的识别方法，并将它用在自适应仿真算法中。     

象素级多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息物综合怀分析过程，它可有效地萃取多通道图像信息，构成统一图像，提供显示中心显示或决策机构判别。各种图像传感器的性能极大地依赖于使用环境，至今还没有一种图像传感器在多种不同的使用条件下，其各项性能都高于其它类型的图像传感器，融合多传感器国图像能够提高图像探测系统的探测和识别能力。     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

手写印刷体汉字识别中特征及提取方法的改进

通过对汉字整体结构的分析及描述，在传统的特征点基础上，我们双提出了一种新的特征点，并对常用的特征点判别方法进行了改进。这种方法可以应用于印刷汉字及允许一定变形的手写体汉字，经实验表明，提取精度较高。     

工程图形识别中一种矢量跟踪法

提出了一种通过网络拓扑结点抽取并基于查表实现的矢量跟踪方法，这种方法不但能有效地保证细化后得到的图象骨架的网络拓扑关系，而且算法构造简单，便于软件或硬件实现。论述了数字拓补中的几个基本概念，叙述了算法的构造与实现。给出了实例，证明矢量化后，分枝点、交叉点、切点等处仍很好保持了原图中的拓扑关系，为后续曲线的拟合及线段拼合等处理提供了有利条件，并可以提高机械工程图形矢量处理水平。     

通信信号的分选与识别

本文提出了通信信号分选的识别方法,对分选的方案进行了论证,利用预处理与主处理相结合的方法来分选通信信号,尤其在进行调制分类时,提出特征提取和识模器,为了提高处理速度,采取维数压缩和线性识模器。     

动态系统施力函数的识别与控制概论

本文综述了动态系统施力函数的识别与控制（ＩＣＦＦ）的研究现状，初步分析了施力函数性质对动态系统响应的影响，给出了八种可用于ＩＣＦＦ的研究方法和途径。