一种目标兴趣区的快速识别算法

本文给出了一种基于角特征的目标兴趣区的识别算法。通过对二值图象边缘点的向前和向后K步跟踪,可以得到该点两个方向的方向链码,而一个角则由该两个方向链码确定。然后根据已知目标上角分布的先验信息,将目标的主体提取出来。本文给出的算法可并行实现。计算机模拟结果表明,该算法是有效的。     

基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

关于新建本科院校教师综合激励管理的探讨

激励理论在高等学校教育管理中广泛应用.建立合理有效的高校教师激励机制,充分调动教师的积极性.是高校教师管理部门的核心工作.文章在分析波特-劳勒综合型激励模式的基础上,从四个方面提出了健全高校教师激励机制的对策与建议.     

磨削烧伤状态的模式识别

本文在磨削火花温度信号特征分析的基础上，构成二维模式向量，并按模式向量的分布，用势能函数，在自学过程中形成判别函数。研究结果表明，用势能判别函数对磨削烧伤能作出正确的判别。     

Artificial Neural Network Applied to Quality Diagnosis

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协同神经网络及其在模式识别中的应用

本文介绍了协同神经网络的基本思想,重点研究了协同神经网络在模式识别技术中的应用题,包括动力学模型、网络结构及学习算法,同时与传统的Hopfield网络进行了比较。     

基于BP神经网络的人脸识别

将BP神经网络用于人脸识别 ,建立了人脸识别模型 ,研究了样本采样训练、样本批量训练和样本完整训练三种训练策略对识别率的影响。所设计的识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程。利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验 ,结果表明 ,其识别模型在实际应用中是可行的。该模型简单 ,识别率较高。如将训练策略配合使用 ,则在提高训练速度和训练效率的同时 ,也使模型分类性能有了明显提高     

基于模糊统计的隶属函数神经网络实现方法

采用模糊统计方法获得有限对离散的隶属函数关系，并用神经网络将此关系综合成连续函数表达形式。这一方法进一步完善了隶属函数的统计求法，丰富了经典插值方法，有利于模糊数学理论应用于希望实现并行处理的模式识别等研究领域。     

串并联管路条件下的油水两相流动综合模型

油水两相混合流动是油田开发过程中常见的流动形式。然而,目前的研究主要局限于单一恒径管道内,缺乏对并联或串联管路等复杂管路内流体流动的研究。本文基于管路串并联理论、流型转变准则、双流体模型和均相流模型,建立了复杂管路油水两相流动的综合模型,结合实例对该模型进行了验证,与数值模拟结果进行了比较。研究结果表明,该模型对油水两相在复杂管路中的分流情况和压降均表现出了良好的预测性,在两相体积含水率分别为0%~100%条件下,模型预测的绝对平均百分误差最高为14.4%,总体平均误差为9.8%。     

哈萨克斯坦Z油田中高含水期井网加密调整潜力评价

哈萨克斯坦Z油田于1961年被发现,1967年投入工业开发。油田经过长达50年的开发,已经进入中高含水开发阶段,目前综合含水55. 9%,可采储量采出程度57. 9%。通过深入分析该油田平面接替区块和纵向上的潜力开发层系与组合,结合开发方式,通过研究探测半径与有效渗透率、井网密度与原油采收率、合理井距与净产油量关系及经济极限井距和井网密度的研究,从技术和经济的双重角度论证了油田开发中后期井网加密调整的可行性,明确了下步挖潜的方向并量化了开发调整的潜力,为油田开发调整方案的制定提供依据。