车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

导航系统视觉快速跟踪方法

提出了一种图象搜索的方法 ,适用于变化的环境 ,通过灰度值偏移校正二维阈值化和噪声滤波的方法能有效排除由于光源所引起的各种干扰 .本方法处理速度快 ,满足自引导车实时跟踪和导航的需要     

汽车碰撞事故的速度分析

通过对交通事故中汽车的碰撞问题的简化 ,运用动量守恒定理和能量守恒定律着重研究了正面碰撞、追尾碰撞和侧面碰撞三种情况下 ,汽车碰撞前动量和速度的求解方法 ,为交通事故模拟和再现提供了一种更为实用的方法 ,并为科学处理交通事故、明确事故责任提供了重要参考。     

一种识别液体中粒状物的数字图象法软件的基本原理

本文介绍了一种识别液体中粒状物的数字图象法软件的基本原理,说明了软件中确定背景灰度门槛值的原则,发展了从背景中分离粒状物并对粒状物的大小和数目进行统计的算法。对整个软件进行了初步验证。     

一种用于自动标引系统的主题词自动切分方法

该文着重介绍一种知识指导下的主题词自动切分方法，该方法能灵活处理自然主题词、大幅度跳跃及关联词的切分问题，其字面切分精度达９９．３３％，综合切分精度达９８．９１％。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

Face Recognition Based on Support Vector Machine and Nearest Neighbor Classifier

Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al-     

用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。     

Weight measurement using image-based pose analysis

Image-based gait analysis as a means of biometric identification has attracted much research attention. Most of the existing methods focus on human identification, posture analysis and movement tracking. There have been few investigations on measuring the carried load based on the carrier＇s gait characteristics by automatic image processing. Nevertheless, this measurement is very useful in a number of applications, such as the study of the carried load on the postural development of children and adolescence. In this paper, we investigate how to automatically estimate the carried weight from a sequence of images. We present a method to extract human gait silhouette based on an observation that humans tend to minimize the energy during motion. We compute several angles of body leaning and determine the relationship of the carried weight, the leaning angles and the centroid location according to a human kinetic study. Our weight determination method has been verified successfully by experiments.     

统计模式识别的研究

模式识别的基本目标就是在有监督和无监督的情况下进行分类,在模式识别的各种模型中,基于统计的方法已经被广泛的研究并应用于实际.一些新的技术和方法的引入（神经网络和支持向量机方法）也促进了该领域发展,文章研究了基于统计的模式识别的进展情况,给出了模式识别的概念、原理、方法并对各种方法进行了相关的评述.