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。     

纳西语语音合成的初步研究

本文初步建立了一个纳西语按规则语音合成系统，该系统采用共振峰语音合成技术，以３５０个左右的无调单音节和４种声调模式为合成基元，该系统不仅适用于纳西语文－语转换系统，而且也是一个研究纳西语语音的有力工具。     

水平荷载作用下多跨高层框架的两种实用力矩分配法

水平荷载作用下多跨高层框架精确计算的工作量很大，在工程设计中需要有一定精度的简便计算方法。本文根据梁跨中有反弯点的假设条件，建立了适合两种力矩分配法的实用计算方法，通过典型算例结果与精确解对比，证明两种方法经过两次力矩分配法能达到很高的工程要求精度     

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。     

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。     

多主机分布式微处理机系统

本文在分析多主机分布式微处理机系统的基础上,研究了设计这种系统中面临的两个关键问题:①总线控制请求的仲裁;②同时使用共享系统资源的互斥性,着力讨论了切实可行的解决方案。     

四维线性分布参数系统辨识的一种新方法

本文应用拉盖尔多项式的正交特性,阐明了关于四维函数拉盖尔多项式的展开式,并利用微分算子矩阵,提出了一种无需初始条件及边界条件的三维空间分布参数系统、参数辨识的一种新方法,同时给出了计算实例。