基于三阶累积量奇异值分解的雷达目标识别

基于一维距离像三阶累积量矩阵的奇异值分解 ,由非零奇异值构成奇异值矢量作为正则子空间法的输入 ,提出一种雷达目标一维距离像识别方法 ,对目标进行分类识别。该方法一方面利用三阶累积量提高了抗噪性能 ,同时又使用非零奇异值矢量减少了存储量与运算量。仿真实验结果表明 :在低信噪比 ,该方法的识别率高于特征子空间法     

变增益参数辨识及其在混沌保密通信中的应用

讨论变增益参数辨识技术在混沌保密通信中的应用。在基于参数调制策略的混沌扩频通信过程中 ,利用参数辨识进行信息解调。同时利用系统输入和可测输出 ,给出一种可行的参数调整策略 ,以改善对时变参数的跟踪质量并对参数调整的可行性进了定性讨论。数值仿真表明 ,这种变增益的信息解调策略比LMS和ILMS效果更好     

基于Agent的建构主义理论下的英语听说训练系统研究

介绍了建构主义学习理论和Agent之间的联系,选择面向Agent软件开发环境中的Microsoft Agent,在.net平台和建构主义理论支撑下用C#设计实现了英语听说训练系统.详细介绍了系统的功能和开发过程.     

基于人工神经网络的多媒体语音特征挖掘

提出了一种基于人工神经网络的聋儿语音训练识别的多媒体特征挖掘技术，构造了邻域三层神经元合作竞争的动态运行为神经元模型，实验选取了动态递减函数、动态最小覆盖矩阵和动态确定阈值形成的ＳＯＬＡ挖掘算法，以及聚类分布的网络图技术，解决了聋语音训练系统中基本语音识别的难题。     

带Fuzzy外壳和Boole心脏的险象识别逻辑

结合新近发展起来的Ｆｕｚｚｙ命题逻辑的思想和组合线路险象识别技术的背景，改造Ｇｏｅｄｅｌ蕴算子和公式代数的赋值格，构造了另一种带Ｆｕｚｚｙ外壳和Ｂｏｏｌｅ心脏的险象识别逻辑，对其进行了语义地研究，得到了若干有趣的结果。     

基于时间冗余度侦破过失误差的修正系数法

为正确侦破与识别测量数据中含有的过失误差以保证数据校正结果的可靠性 ,提出一种修正系数法 ,利用过程测量数据的时间冗余度对测量数据中可能含有的过失误差进行侦破与识别 ,并对过失误差的大小进行估计。应用实例表明 ,此方法对过失误差的数目、位置等因素并不敏感 ,具有较好的鲁棒性 ,适用于空间冗余度较小的实际问题。     

基于短时相关性和极值点的语音边界检测

针对基于短时能量和过零率相结合的语音边界检测法在实际应用中的不足，提出了一种改进方法——基于短时相关性和极值点的语音边界检测法，并在MATLAB环境下进行实验测试，在语音客观评价及语音识别算法中取得了良好的效果．     

用BP网络模型构建岩性识别系统

在油气田的勘探中,传统的资料解释方法经常采用人工拟合或专家主观进行判别。用人工方法进行地层对比,除了工作量很大以外,对比的正确性随着解释者熟练程度的不同而异,这就影响正确结果的获得。为避免这些因素的影响,将人工神经网络中的bp算法引入到测井资料分析中,建立岩性识别软件模型,这种方法可提高资料处理速度,克服人为因素的影响,从而提高识别的正确率。     

条码识别自动上料机械手

本文阐述了条码识别自动上料机械手,如何代替人工操作来完成筛选不合格条码铭牌的工作,将铭牌通过自动上料机械手自动上料,经传送带传送和条码扫描识别,去掉不合格条码的铭牌,将条码输入电脑.     

基于Gabor小波和神经网络的图像目标识别

针对目前数字图像目标识别方法中存在识别精度和实时性的问题,提出一种结合Gabor小波和神经网络的图像目标识别方法.该方法首先对图像进行预处理,用Canny算子进行边缘提取,然后通过神经网络获取最优的双Gabor小波复合滤波器参数,再采用参数优化过的滤波器组提取目标的特征向量,最后进行目标的分类和识别.实验表明这种方法鲁棒性好、识别率高,具有较广泛的实际应用价值.