基于ReliefF-NOSCA-AdakNN的肌肉疲劳识别技术研究

针对竞技体育训练中的肌肉疲劳监测问题,提出了一种基于ReliefF-NOSCA-AdakNN（RNA）的表面肌电信号（sEMG）特征提取和分类算法. 该算法结合了特征和类别之间的相关性分析和启发式搜索算法,对高维特征进行了有效的筛选和分类. 将RNA算法应用于经过滤波处理的肱二头肌肌电信号数据,对不同疲劳状态进行了识别和分类. 实验结果表明,提出的RNA算法在平均分类准确率和标准差方面分别达到了83.88%和0.012 7,均显著优于传统单一算法,体现了较好的分类性能.     

Hough变换在人头识别中的应用

Hough变换能识别各种形状的目标,而且有对不完整边缘具有鲁棒性的优点.本文详细论述了Hough变换识别圆形目标的原理,并将其应用于人头识别.首先对原图像利用Canny算子进行边缘提取,然后利用Hough变换找人头的中心,大量实践证明了Hough变换识别人头的良好效果.     

居住区域、所属阶层自我评价和安全感实证研究

基于中国社会综合调查数据(CGSS2013),得到影响中国城镇区域社会治安状况的主要因素.结果表明:相对于居住在市中心的受访者,居住在城乡结合部的受访者的主观社会治安的满意程度在更高一级的自我评价水平的概率显著增加;相对于所处社会等级自评为最底层的受访者而言,社会等级自评为中间等级的受访者的主观社会治安的满意程度在更高一级的自我评价水平的概率显著增加.并在得出实证研究的结果的基础之上,提出相应的政策建议.     

基于深度学习的竹笛吹奏技巧自动分类

提出了一种针对竹笛技巧分类的数据集Breath和两个用于竹笛技巧分类的神经网络参考模型Breath1d和Breath2d，并针对此数据集的不同分类任务给出了最佳方法。将Breath数据集划分成子集，以多层感知机为性能评价基准方法，先用Breath1d和Breath2d模型对子集进行训练和预测，再用长短期记忆网络模型进行辅助测试，最后得出了最适合子任务的分类参考模型。对全数据集进行分类时，将Breath2d与Breath1d模型进行融合，并采用数据增强方法使全集分类准确率达到0.913。与传统音频分类任务相比，该工作扩展了音乐分类的研究领域，对民族音乐现代化发展有着良好的推动作用。     

上市公司独立董事的资格认定及选聘机制研究

针对目前我国上市公司中引入和实施独立董事制度存在的问题，指出选择独立董事的标准和选聘程序是完善独立董事制度的前提和保障。从独立董事资格的认定和选聘机制的建立两个方面对这一问题进行了探讨和论述。     

心电计算机辅助诊断中的波形检测和识别方法研究

将医生读图经验引入波形识别,抛弃了仅就波形形态进行识别的做法,提出了采用Ⅱ、Ⅴ_5导双基准导联进行波形检测和多基线体系实现参数测量等新方法。用本方法编写的自动诊断程序可诊断40多种心脏病。经304例验证及313例临床应用,与医生读图的符合率超过90%,说明该方法对提高自动诊断的正确率有显著效果。     

神经网络在肺癌早期鉴别诊断中的研究与应用

研究了人工神经网络方法（ＮＮ）在生物医学工程和生命科学中的应用。提出了改进反传算法（ＭＢＰ）并用于肺癌早期诊断：发现其对几类病人的识别和预测时，分类正确率高，临床诊断预测力强。     

工程图形的两种快速细化方法

就工程图形扫描输入及模式识别的基本问题之一——细化处理问题作了探讨,提出了两种新的快速细化方法。利用串行扫描,分别通过对称侵蚀和单向侵蚀的方法,获取图形目标骨架。算法简单,省内存,处理速度快,以开放的形式在计算机上实现。运行结果表明,这两种算法对要求精度较高的机械图形及逻辑电路图、工艺流程图、地形图等一般工程图形进行处理,是十分有效的。     

语音识别中的搜索策略研究

在语音识别应用中,如何提高识别的效率是一个重要的研究方向,尤其在大词表的识别中,巨大的搜索空间带来了很大的计算代价。先介绍了语音识别系统的三个组成部分即特征提取、声音模型及语言模型;然后重点讨论了语音识别中几种常用的搜索策略,最后指出了搜索策略进一步研究的方向。     

味觉传感器的研究──计算机对一个新的液膜体系中酸、甜、苦、咸物质的定性识别

本文用十六烷基三甲基溴化铵十乙醇／含苦味酸的二氯甲烷／蔗糖水溶液为研究体系，在油水界面建立可兴奋性人工膜，观察到甜、酸、苦、咸物质均能对该体系振荡波形有影响。采用模糊数学的方法，用计算机对有味物质实现定性识别，取得了满意的结果。并解释了该味觉电化学传感器产生电位振荡响应的机理和利用模糊数学进行模式识别的规则。