基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.提出了一种基于边缘点投影方差最小的车牌倾斜校正方法.首先将旋转后车牌图像的垂直边缘向水平方向投影;然后导出边缘点投影方差最小时旋转角度的闭合表达式,由此一步确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法和主成分分析法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明所提出的方法精确度高、鲁棒性好、实时性强.通过进一步分析和推广,将车牌倾斜校正方法总结为两种不同类型的方法,并对它们进行了比较.     

手绘模拟电路图识别技术研究

主要研究手绘（印刷）模拟电路的识别技术．文章在优化图象质量和提高电路图素识别率等方面作了重点阐述．在元件识别的基础上,配合有限制的字符识别,形成了一种图象文字相结合的识别方法,提高了识别率,为电路图的自动分析打下良好的基础．     

基于概率模式识别方法的宏观经济预警系统的进一步研究

对用概率模式识别技术设计宏观经济预警系统的方法进行了进一步的研究, 并且分析了采用这种方法的优点．在文章的结尾, 作者给出应用该技术进行宏观经济预警的两个实例     

一种鲁棒的被动声目标识别方法

针对噪声环境下一些声目标识别技术性能严重下降的问题,提出了一种基于一阶补偿的径向基函数网络模型,并给出了该网络参数选择方法。实际应用表明,这种神经网络对噪声具有较强的鲁棒性,与传统的径向基函数网络相比,其识别性能等同于信噪比提高大约１０～１５ｄＢ。     

非正侧面阵的近程STAP

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,非正侧面阵也是其中的一个重要方面。由距离变化引起的地杂波脊的非平稳性是非正侧面阵STAP在近距性能下降的主要原因。利用扩展样本矩阵求逆(ESMI)     

基于改进BP网络的中文歧义字段分词方法研究

文本挖掘中中文歧义字段的自动分词是计算机科学面临的一个难题.针对汉语书写时按句连写,词间无间隙,歧义字段分词困难的特点,对典型歧义中所蕴含的语法现象进行了归纳总结,建立了供词性编码使用的词性代码库.以此为基础,通过对具有特殊语法规则的歧义字段中的字、词进行代码设定,转化为神经网络能够接受的输入向量表示形式,然后对样本进行训练,通过改进BP神经网络的自学习来掌握这些语法规则.训练结果表明:算法在歧义字段分词上达到了93.13%的训练精度和92.50%的测试精度.     

汛限水位动态控制方案优选方法及指标体系研究

基于汛限水位实时动态控制的新理念,提出汛限水位实时动态控制方案的决策方法及其实施步骤.引入洪水与兴利连续长系列调节方法并采用PowerBuilder 8.0开发相应的系统软件计算水库的兴利效益,给出汛限水位动态控制风险率和风险损失的定义与计算方法.在此基础上,选取部分兴利效益指标和风险控制指标构建汛限水位实时动态控制决策方案优选的多指标评价体系.最后以大连市碧流河水库为例,采用多目标模糊模式识别理论模型对汛限水位动态控制方案进行优选计算,进而确定了水库实时调度过程中汛限水位动态控制的满意决策方案.     

基于显微图像模式识别的粉丝品质检测研究

粉丝由植物淀粉加工而成. 鉴别粉丝中淀粉的种类及成分比例对食品的营养与安全具有重要而现实的意义. 目前商检中主要依靠感官评价,可靠性差. 为此提出以图像处理、模式识别、人工神经网络为基础的粉丝计算机自动分类和检测新方法. 以粉丝组织的显微图像为基础,运用灰度共生矩阵和分形理论提取显微图像的特征,并将提取出来的特征用做神经网络淀粉品质分类的输入,建立了粉丝中淀粉品质的自动检测系统. 实验结果表明,该方法可行,结果较好.     

平屋顶水平封闭方腔空气层厚度数值分析

为分析平屋顶水平封闭方腔作为保温系统时其内部空气层的相对最佳厚度,通过建立二维数值模型,选择"Presto!"压力插值格式及SIMPLE(Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations)解耦算法,计算了在不同边界温差和边界材料导热系数下平屋顶水平封闭方腔内辐射传热量和对流换热量及其随空气层厚度的变化.在一定条件下,通过对计算结果进行回归分析,得到平屋顶水平封闭方腔在不同温差和不同边界材料导热系数下的相对最佳空气层厚度值.     

《一捧尘土》中的象征意义

《一捧尘土》是伊夫林.沃的代表作之一,作品中蕴含了犀利的社会批评,表现了作者对现代人和现代社会的彻底的绝望。伊夫林.沃在这部作品中灵活地运用了象征手法,将抽象事务具体化,丰富了小说的内涵和意义。