关系模式中候选码数

本文研究了关系模式中可能出现的候选码数;候选码数与属性、函数依赖之间的关系;候选码数的极值问题.     

LBAM神经网络及其在图像识别中的应用

本文提出了一种用于图像识别的神经网络。它由映射网络ＭＮ和ＬＢＡＭ网络组成。ＭＮ中使用了不变性换法，降低了图像样本的维数肯保持分类距离不变。在设计ＬＢＡＭ网络时，通过全局考虑，使得网络的吸引点和吸引区域满足实际全局最优之需要。ＬＢＡＭ具有网络结构简单和收敛速度快的优点，计算机模拟证实，此网络具有对缺损和噪声图像进行正确识别的能力。     

限制性手写体汉字识别中的笔划跟踪及特征抽取

在对计算机的汉字识别方法讨论分析之后,本文以汉字的结构特征为基础,提出了一个新的笔划跟踪搜索方法,用来解决手写体汉字的识别问铱,在该方案中采取了速度快、质量好的平滑细化等预处理方法。在特征抽取中采用了定向记忆跟踪和笔划拼接二种方法,从而解决了在笔划抽取中,特别是在笔划经过细化处理后,不可避免地带来某种程度的笔划畸变的情况下,如何正确地抽取笔划特征,找到了一个较完善的处理方法。经过大量的计算机实验,证明该方法切实可行。且已使正确识别率提高到95％以上,误认率低于5％,识别速度小于2秒。     

用AR模型分析纱条不匀和故障识别的研究

本文在IBM PC/XT微机上,采用模型参数法和模式识别技术,进行了纱条不匀的分析和生产中故障识别的初步研究。研究表明:使用18阶的AR模型所得到的熟条功率谱曲线,能有效地反映出熟条的不匀结构。采用修正的K-L近邻法使故障识别准确率达到85％。这种模型参数法和故障识别技术对改进纺纱工艺有一定的应用价值。     

试论气侯系统的属性

本文从系统论的观点出发,探讨了气侯系统的一般性质及其特殊属性,认为气侯系统的提出为气侯学的进一步发展和完善开辟了新途径。     

一种新的神经网络畸变不变模式识别方法

本文以Ｗｉｄｒｏｗ等人的方法为基础，提出一种新的神经网络畸变不模式识别方法－－最小距离畸变不变模式识别网络。数值模拟显示，新方法具有完全的畸变不变性，相当高的识别精度、实时的识别速度、强大的抗噪能力、极短的自适应时间以及显著降低的运算量。     

检测局部异常信号的一个新特征量

工程结构的损伤往往反映为所检测信号中的局部异常变化,为了在设备探伤中捕捉并定量解释这类局部异常变化,本文提出了一种新的特征量——差分超限数。与其他几种典型特征量比较,差分超限数特征量具有特征性较强且计算简便等特点。