基于分类与选择机制的鲁棒水印算法

针对用均值滤波计算边缘信息的水印算法会引起图像某些边缘失真的问题,通过分析均值滤波和图像边缘的特性,提出了一个基于分类与选择机制的水印算法.先将图像的8×8像素块划分为边缘块或非边缘块,并根据每一分块选定的离散余弦变换(DCT)的中低频系数的均值挑选出边缘块中不适合嵌入水印信息的分块,再通过增加均值滤波窗函数的长度以尽量减少对DCT系数的改动,得到一个改进的水印嵌入规则.与利用均值滤波计算边缘信息的水印算法相比,基于分类与选择机制的水印算法可以达到更好的不可感知性,同时对多种攻击具有更好的鲁棒性.仿真实验表明,当JPEG压缩品质因子为20时,提取水印和原始水印的归一化相关值平均提高了0.205.     

基于粗集的空间对象分类学习算法

针对二维空间对象分类问题,提出将粗集方法应用于分类规则的学习.首先建立空间分类信息表,然后采用粗集方法约简条件属性、提取分类规则,并采用多种指标对规则进行评价.通过实验结果分析,证明粗集方法能够有效用于学习空间对象分类规则.     

基于递归量化分析的表面肌电特征提取和分类

利用展拳、握拳和腕屈、腕伸时从前臂分别检测的两路表面肌电（surface electromyography,SEMG）信号,对四种动作进行了分类研究.先采用移动平均法（moving average,MA）和一阶差分法确定SEMG信号中对应的每个动作波形的起止点,再利用递归量化分析（recurrence quantification analysis,RQA）方法提取各种动作波形的非线性特征参量（确定率、递归率等）,由两路SEMG信号的这些特征参量构成特征矢量,输入BP（back propagation）神经网络,完成对不同动作的分类.研究结果表明,将利用递归量化分析得到SEMG信号的几种非线性参量作为特征值,对不同动作进行分类能够获得较高的分类准确率.     

双能X射线检查系统的Monte Carlo模拟

为了提高双能X射线安全检查系统的材料分类能力,采用M on te C arlo方法对系统的成像过程进行了模拟。利用M CNP 4C程序模拟电子打击钨靶产生韧致辐射、射线与物质的相互作用,得到了材料分类曲线。与数值方法以及实验方法相比,该方法的材料分类不受系统噪声影响,可以分辨原子序数相差为1的两种材料,并且只需要几m in计算时间。进行了铝阶梯的实验,对一系列典型材料和专用测试工具箱进行了测试。结果表明,M on te C arlo模拟方法可以提高安全检查系统的材料分辨能力。     

一类变量可分离支持向量分类机的研究与应用

针对传统SVC方法在样本容量大时存在训练时间过长、精度不高等不足,建立了一种变量可分离的支持向量分类模型DCSVC及算法,并应用于随机函数生成数据分类学习及戈尾属植物数据集分类预测中,从理论与实践上证明了DCSVC算法优于传统SVC算法(分类正确率较高而且训练时间较短)。     

四川省桂花品种调查与分类研究

在对四川省几个桂花(Osmanthus fragrans(Thunb．)Lour)主要栽培区调查的基础上,根据形态特征的差异性,确定了140余个桂花标准株,分别对各标准株进行形态登记,包括枝条、叶、花器、果实及种子等方面的性状。对这些性状进行综合分析,获得以下结果:(1)以刘玉莲体系为依据,对选定的各标准株进行了分类与鉴定,共鉴定出 59个桂花品种,其中四季桂品种群6个,银桂品种群16个,金桂品种群24个,丹桂品种群13个。新记载桂花品种 34个,其中四季桂品种群1个,银桂品种群9个,金桂品种群16个,丹桂品种群8个。(2)对各品种群编制了品种分类检索表。(3)果实和种子的性状十分稳定,可以作为除花部特征以外进行分类的主要依据。(4)在对观赏性综合比较基础上,推荐4个观赏价值大、具有推广前景的优良品种,另外10个品种具有较大发展前景。     

谈生物教学中"爱"的教育

生物教学必须追求知识性与人文性的统一,本文阐述了生物教学中如何深入挖掘教材,巧妙剖析生命现象,开展科技活动,抓住契机,对学生进行“爱”的教育：爱祖国教育、爱大自然教育、爱科学教育、自尊自爱教育。     

中国军人体型划分研究

对中国军人1987与1997年两次体测数据进行分析,得出10年间军人体型基本特征尺寸已发生了显著变化,至少10年应修订一次体测数据,进一步修订服装号型;并在此基础上将中国军人的体型分为两类：JA体型和JB体型。其中,JA体型是指胸腰差大于等于150mm的军人体型,JB体型是指胸腰差小于150mm的军人体型;男军人有代表性的胸腰差为180和120mm,女军人有代表性的胸腰差为180和140mm。并将结果应用于“中国军人基准人体模型系列的设置”中。     

Study on Body Form and Garment Size Series of the Middle Age and Aged People

This paper was designed to analyze on the data, which was obtained from "National Physique Fitness Investigation Report (2000)". In order to get the typical body form and figure type of the middle age and aged people, it was focused on the body form data of this group (age 40 - 60). After calculation and analyzing, the distinguishing feature of body form and the distribution of figure type were deduced. Finally, the re-classification of body form for Chinese middle age and aged people was suggested. It as also suggested that a new garment size series especially for the middle age and aged should be built to fit for these people. This conclusion would be useful and significant to design and production for clothing company, especially that who take the aged people as their target consumer.     

遗传算法与神经网络在模式分类中的应用

作者在本文中介绍了怎样利用遗传算法对多层神经网络的结构进行优化,并通过模式分类模拟了实验,说明该方法是可行的、有效的。