强噪声环境下汉语语音识别的模糊分类算法

论述了强背景噪声环境下利用模糊分类算法对大词汇量的汉语语音进行了分类识别，根据噪声的汉语语音特点，采用有边界的交叉分类和无边界的模糊分类相结合的措施，较成功地解决了强噪声环境下的汉语语音分类。     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求     

紫花苜蓿和红三叶接种根瘤菌试验研究

进行了豆科牧草紫花苜蓿和红三叶接种根瘤菌的试验．结果表明，接种根瘤菌后二者的生长速度、结瘤数量、根瘤重量、结瘤率、产量、土壤肥力等指标均有改善和提高     

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.     

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.     

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法

常用于径向基神经网络中心参数学习的K-均值聚类算法,易受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值.将自动终止聚类判据的减聚类算法用于径向基网络的学习,可根据样本集确定径向基函数数目,且其计算量与数据点的数目与考虑问题的维数无关,很适合于人脸这种维数较高的模式.实验证明,应用这种算法训练径向基神经网络识别人脸,从识别精度到识别速度上都优于传统算法.     

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．     

一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法

提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.