图象处理在纺织业中的应用现状及动向

本文主要介绍数字图象处理技术在纤维材料性能检测以及纺织品质量检测中的一些应用,并对一些值得注意的研究动向作了简要的说明。     

数学形态学边缘检测法及其对棉麻自动识别的应用

本文运用数学形态学方法提取棉麻纤维纵向投影图的边缘,然后按作者定义的形态特征参数外切矩形充满度对棉、麻纤维进行自动识别与分类,并计算出相应的混纺比。测试结果显示,本文的方法可达到较高的精度。     

限值响应超平面模式识别的模型及计算方法

用模式识别的观点，探讨了以本征值分解法研究响应值在窄的上下限内的限值控制问题．通过变换坐标表象（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ），可以将一个超平面嵌入响应值符合控制要求的输入模式的薄分布层中，并划分出一定的模糊分界面±ｄ’，使之与响应值的限定范围±ｄ相对应．子空间中的超平面由协方差矩阵的一组本任解确定，且最小本征值所对应的本征矢为超平面的法矢．从拟合特定输入模式的分布出发，建立输入－输出之间的一般联系，减少了在模型建立和修正过程中对系统正常运行的干扰．     

轻亚粘土在地震作用下液化程度模糊识别理论

根据轻亚粘土在地震作用下发生液化，液化程度具有模糊性的特点，提出轻亚粘土液化程度或级别的模糊识别理论与方法，可作为初判参考，指出了应用最大隶属度原则进行轻亚粘土液化差别中存在的问题。     

基于模糊病态性识别的自适应仿真算法

在已有病态性识别方法的基础上引入模糊集合理论，构造准确性更高的识别方法，并将它用在自适应仿真算法中。     

Ritz向量叠加法的改进及其应用

揭示了Ｒｉｔｚ向量叠加法的实质及存在的问题，发展了与外载频率相关的Ｒｉｔｚ向量叠加法及多维外载作用时的Ｒｉｔｚ向量叠加法。着重讨论了地震荷载作用下，用Ｒｉｔｚ向量叠加法进行结构反应计算的有效性及局限性。     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

体操创新动作方法论

运用科学方法论原理 ,通过对国内外创新动作信息研究 ,结合我国体操创新动作实践探索 ,提出了有关体操创新动作方法系列 意为我国体操竞技水平不断荣登新台阶提供效益     

工程图形识别中一种矢量跟踪法

提出了一种通过网络拓扑结点抽取并基于查表实现的矢量跟踪方法，这种方法不但能有效地保证细化后得到的图象骨架的网络拓扑关系，而且算法构造简单，便于软件或硬件实现。论述了数字拓补中的几个基本概念，叙述了算法的构造与实现。给出了实例，证明矢量化后，分枝点、交叉点、切点等处仍很好保持了原图中的拓扑关系，为后续曲线的拟合及线段拼合等处理提供了有利条件，并可以提高机械工程图形矢量处理水平。