虹膜识别技术中瞳孔特征参数分析

以椭圆形来定义瞳孔,提出了一种计算瞳孔特征参数的方法.用椭圆上的两对点确定椭圆的中心、旋转角度、长半轴、短半轴等参数.实验表明,该方法速度快,检测性能好,可以通过非连续的边缘确定椭圆的参数.最后,比较了该算法确定的椭圆形瞳孔边缘与其它边缘检测算法得到的瞳孔边缘.     

基于静力测量数据的桥梁结构损伤定位研究

基于灰色理论的相关性分析方法将静态位移曲率置信因子SDCACi应用到大型桥梁结构的静力损伤识别中,通过该因子沿桥的横向节点、纵向节点的变化曲线实现了对桥梁结构损伤的准确定位.由识别结果可以证明:不论测量数据(用有限元仿真计算并加上了一个正态分布的随机扰动考虑测量误差)的多少,该方法对结构中的单损伤和多损伤都能进行准确的定位,因此该方法在大型结构及复杂结构的损伤识别中具有广阔的应用前景.     

α-苯乙胺的间接高效液相色谱拆分研究

以酰氯A对消旋体α-苯乙胺进行柱前衍生化处理,以正己烷和异丙醇混合体系为流动相,在自制的手性柱(DNB-PG CSP)上对其进行了对映体分离研究,考察了流动相配比对分离因子的影响,研究发现正己烷与异丙醇的体积比为98∶2时,取得了理想的分离效果,分离因子α值达1.26.     

Techniques of Image Processing Based on Artificial Neural Networks

This paper presented an online quality inspection system based on artificial neural networks. Chromatism classification and edge detection are two difficult problems in glass steel surface quality inspection. Two artificial neural networks were made and the two problems were solved. The one solved chromatism classification. Hue, saturation and their probability of three colors, whose appearing probabilities were maximum in color histogram, were selected as input parameters, and the number of output node could be adjusted with the change of requirement. The other solved edge detection. In this neutral network, edge detection of gray scale image was able to be tested with trained neural networks for a binary image. It prevent the difficulty that the number of needed training samples was too large if gray scale images were directly regarded as training samples. This system is able to be applied to not only glass steel fault inspection but also other product online quality inspection and classification.     

动物识别系统的设计与实现

动物识别系统是人工智能技术的一个具体应用实例。这个系统吸收了人工智能技术的思想,通过使用BorlandC Builder6开发工具,将人工智能技术的部分原理和方法转化为计算机能理解的程序代码,从而使动物识别具有一定的智能性、良好的交互性和可视化效果。     

关于主叫号码显示的障碍处理——交换机及用户部分

介绍主叫号码显示的基本工作原理和基本流程，分析故障产生的原因和解决办法。     

SAP在华推进RFID全球对话

全球最大的企业管理软件和协同商务解决方案供应商SAP在北京召集RFID专家座谈会，旨在推动无线射频识别（RFID）技术在各行业的推广与应用。来自中国企业、政府机构和学术界的高层代表齐聚一堂，共同探讨了RFID在帮忙中国企业提升效率和竞争力方面的潜在优势。此次活动突出展现了SAP在推动全球对话和技术开发方面所做的积极努力。     

基于线圈与车辆号牌识别技术的治安卡口系统

随着我国经济的发展，车辆保有量及交通出行猛增，对违章逃逸、机动车盗抢及以机动车为工具流窜作案的快速侦破查处，成了我国公安交通管理部门的一大难题．全面实行对城市主要出入口、关键道路及交叉口的连续监控，对所有通过该卡口的机动车辆进行拍摄、记录与处理，是解决这一难题打击犯罪行之有效的方法．传统的使用线圈触发和视频抓拍存储的治安卡口无法有效而快速的追查目标车辆，采用线圈与车辆号牌识别技术，建设新型智能治安卡口系统可以做到对车辆号牌的自动抓拍识别、快速处理、报警，可为及时快速侦破这类案件提供强有力的技术手段．     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.