基于模糊ARTMAP神经网络的车牌识别

车牌识别是一种车辆自动识别技术.本文提出了一种用模糊ARTMAP神经网络来识别车牌的方法.模糊ARTMAP神经网络是神经网络家族中的一种比较新的体系结构,与传统的BP算法相比,它具有较强的学习能力.     

黏合斑激酶在癌症发展中的作用

黏合斑激酶(focal adhesion kinase,FAK)是一种细胞质酪氨酸激酶,是一种关键信号介导子,与正常细胞和癌细胞中的其他受体一样,它由细胞外质基质中的一类细胞表面受体重要家族———整合蛋白介导。整合蛋白通过破坏FAK激酶     

《细胞》:美科学家发现控制个体稳定的RNA片段

美国西北大学研究人员日前称,他们找到了一种在保持动物个体统一性上发挥重要作用的RNA片段。这种被称为miR-7的微RNA对分子网络的稳定性至关重要。研究人员称,该发现或许能进一步增加人们对癌细胞生存机制的认识,以解释癌细胞难以被人为控制的难题。相关研究公布在《细胞》杂志网站上。这项研究基于20世纪40年代的一种理论,该理论认为分子内的细胞都是以网络的方式进行工作     

二维小波变换在虹膜特征提取中的应用研究

本文提出了一种采用canny变换来提取虹膜特征,并用小波神经网络来进行分类的虹膜检测识别的新方法。该方法结合了小波神经网络作为一种新的分类方法,它很好地改进了识别精度,同时提高了系统的性能。一个简洁并且能快速训练的算子Adaboost也将在小波神经网络中给出介绍。实验结果表明,应用该算子进行分类识别时,识别率为100%,该方法具有很高效的可行性。     

不完备信息系统的辐射源识别方法研究

该文将粗糙集理论引入不完备信息系统下的辐射源识别。基于粗糙集理论,给出了一种新的不完备信息系统下辐射源识别模型。该方法以相似关系、相容关系作为基础,通过知识约简和决策规则的提取,较好地解决了不完备信息系统的辐射源识别问题。以雷达辐射源用途识别为例给出实例分析,说明了该模型处理不完备信息识别问题的有效性。     

图像识别问题的数学建模研究

针对彩色图像识别问题中的边缘检测问题进行了数学建模研究。主要从人类的视觉特性出发,分析了人类视觉系统的亮度感知门限函数,利用色度学方面的研究成果,通过数学建模方法给出人类视觉系统对彩色图像边缘所能识别的最小彩色差函数,提出了一种新的彩色图像识别边缘检测方法。实验证明了本方法的有效性和数学理论的严谨性。     

光镊在生命科学中的应用

光镊是基于光的力学效应的一种新的物理工具,它如同一把无形的机械镊子,可实现对活细胞及细胞器的无损伤的捕获与操作。光镊的发明正适应了生命科学深入到细胞、亚细胞层次的研究趋势,也为生物工程技术提供了一种新的手段。对光镊的初步应用已展示其在生命科学领域中无限美好的应用前景。     

隐私保护关联规则在可疑金融交易识别中的应用

有效利用多方数据进行分析,将隐私保护关联规则应用于可疑金融交易识别中,提出了一种新的算法来满足目前用于异构的分布式数据库的隐私保护.该算法能提高反洗钱工作效率,为金融机构反洗钱工作提供一种行之有效的方法.     

基于Gabor变换的自适应降噪方法

简要介绍了Gabor变换的基本思想,提出了一种新的基于Gabor变换的自适应信号降噪方法。分析了该方法的降噪特性,同时比较了小波降噪和该方法的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

基于特征提取与LM-BP神经网络协同作用的异常条形码辨识方法

针对复杂工况环境下异常条形码的识别问题,提出了一种新的基于特征提取与BP神经网络协同作用的异常条形码判别方法。首先,为有效对条形码图像特征进行表征,从图像histogram of oriented gradient(HOG)特征、曲线特征、纹理粗糙度、纹理灰度特征着手,建立条形码识别的特征库;在此基础上,建立以LM-BP神经网络为核心的辨识框架对条形码特征进行训练和辨识;最后,通过模拟国网新疆电力有限公司电力科学研究院计量生产自动化系统现场的条形码图像验证了算法的合理性。实验结果表明:基于特征提取与LM-BP神经网络协同辨识的方法能有效对条形码状态进行识别,其识别精度可达88. 29%。     

基于神经网络集成的SAR图像目标识别

合成孔径雷达图像处理过程中目标的方向性会对目标的识别产生很大的影响,基于目标类别的不明确又会给目标方位角的估计带来困难.文中提出了一种基于神经网络集成模型的合成孔径雷达图像目标识别方法.该方法通过小波域主成分分析提取目标图像特征向量,针对同向目标的特征空间训练一个神经网络实现目标分类,并使用另一个二级神经网络对多个单向目标识别器的识别结果进行结合.该方法可以有效地避免目标类别和目标方向间的相互干扰,提高识别精度.该方法对于解决此类似问题给出了新思路.     

高校国际形象初探

高校的国际形象是国际社会对其办学质量、社会贡献、国际影响的认知与评价.它反映了高校在世界上的知名度和美誉度,是国家的国际形象的重要内容,是国家重要的无形资产.中国当今的国际地位、作用和形象,需要创建与之相应的世界一流大学.中国高校应当增强国际形象意识,加强国际交流,克服误区,寻找差距,选准切入点,在世界上树立良好的国际形象,并在这个进程中,创建世界一流大学.     

基于最大互信息方法的机械零件图像识别

提出了应用最大互信息方法进行零件图像识别的方法,它利用图像的信息熵描述图像的特征,结合图像的颜色信息及局部形状信息,以互信息作为衡量两幅图像相似性的测度函数进行图像识别,弥补了直方图表达空间信息的不足。该方法既满足位置不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,使算法容易实现。实验结果表明,该方法提高了零件图像识别的精度、稳定性和可靠性。     

洛夫对超现实主义的认同与修正

洛夫诗中的兽性意象和黑色性意象,在对理性与道德秩序的冲击中,反证了现代文明人生命力的萎弱,显示了诗人对超现实主义者推崇的生命的自然性和再生性的认同。同时,由于受到传统文化审美心理等过滤机制的制约,从一开始,洛夫对超现实主义采取的就是一种修正性的接受态度。正是这种修正性的态度,催生了洛夫诗独特的风貌。     

图像分割方法研究与实现

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等领域中一个十分重要问题。作者对经典的图像分割方法如阈值分割技术、区域增长和边缘检测等进行了论述并给出了实现效果。     

人脸识别中多目标最优不相关图像鉴别分析研究

考虑图像投影鉴别分析问题,为提高特征抽取的速度和识别率,利用图像矩阵直接构造图像散布矩阵,在具有统计不相关的条件下将Foley-Sammon鉴别分析(FSLDA)转化为两目标约束优化问题,并给出了有效投影向量的概念;根据多目标优化的最优性条件可将求取有效投影向量的问题归结为求广义特征方程的最大特征值对应的特征向量,并据此进行特征抽取,进而提出了两目标最优图像投影鉴别分析方法。与其他鉴别投影分析方法相比,该方法具有以下特点:(1)可直接由图像矩阵构建散布矩阵;(2)有效投影向量具有统计不相关性;(3)训练样本的类内散布矩阵不必为可逆的,也不需要求某种形式矩阵的逆。在ORL标准人脸库和NUST603人脸库上的试验结果表明,上述图像投影鉴别分析方法在识别性能上较以往的方法有一定的提高,尤其是特征抽取的速度有明显的提高。     

特形与象征图案在企业形象设计中的意义

特形与象征图案是企业形象设计中的主要辅助要素,其中特形图案能反映出企业的品牌、服务和美誉度,象征图案能增强基本设计要素展开运用的整体效果,强化视觉冲击力,使视觉识别设计的意义更丰富、更具完整性和识别性。     

遥感图像中的军用机场识别算法研究

提出了一种针对遥感图像的军用机场快速识别方法.首先,对图像进行适当的增强处理,并在此基础上使用Hough变换提取出机场的线状几何特征.然后,利用跑道边缘的平行直线特征和跑道边缘与可能机场区域的重叠关系识别出军用机场.本文用真实的遥感图像测试了这种新算法,实验结果表明该方法能够提供准确的识别结果.     

中国传统文化对器物造型的影响

“象”与“道”是至今仍对造型思维产生重大影响的两个概念.“象”有感性化和具象化的特点,在造型思维中往往更多地体现为对感性因素的重视和运用.“道”有抽象化和理性化的特点,在造型思维中更多地体现为对客观因素的重视和运用.重视以“象”与“道”对于造型思维的影响,可以和谐地共组各种工艺、技术、造型因素,提高工业设计的艺术性与科学性,更好地构筑现代产品造型设计过程.