一种用于提高字符识别速度的字符预分类法研究

文章提出了一种用于提高字符识别速度的字符预分类法,给出了一个带有容差分析的文本行字符基线精确测定算法,模糊逻辑用于确定各字符类的隶属值以保证字符的正确归类。实验结果表明该方法有满意的处理结果。     

基于模糊模型相似测的字符无监督分类法

该文提出一种基模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法，用于对字符的无监督分类，以提高整个字符识别系统的速度，正确性和鲁棒性，作者在字符印刷结构归类的基础上，采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合，模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究，该文讨论了该模糊模型的特性，模糊样板匹配的规则，并用于加快字符分类处理，经过字符分类，在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合变得容易和快速。     

基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则 ,并用于加快字符分类处理 ,经过字符分类 ,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速     

基于主曲线的相似字符模糊分类方法

要提高手写字符的识别率,抽取方法,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线,较好地反映了数据分布的结构特征.本文尝试用主曲线这种新的方法来提取手写字符的结构特征,并基于这些特征来对相似字符进行模糊分类.所提方法在CE-DAR和OCRD手写体字符数据库上的实验结果表明:该方法不但是可行的,而且能有效提高相似字符的识别率.它为字符识别的研究提供了一条新途径.     

基于预分类的FSVM

模糊支持向量机(fuzzy support vector machine,FSVM)通过为每个样例设置模糊化训练参数,达到抑制离群点及噪声数据对分类器不利影响的目的.提出了基于预分类的FSVM,每个样例的模糊权重通过关联于该样例的预分类面来确定.该方法不仅考虑了各个样例在未来分类中的作用效果,还考虑了分类器对离群点及噪声数据的敏感性.这样确定的模糊权重能使SVM根据离群点及噪声数据的影响情况决定抑制强度,减少或避免无视数据具体特征的盲目抑制.在IDA、UCI等标准数据集上的实验验证了所提方法的合理性和有效性.     

基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法

未知工控协议分类是实现多类型混合工控协议识别的前提。利用工控协议报文格式精简且广泛采用二进制序列的特点,提出基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法。该方法打破传统方法计算文本协议报文的欧氏距离而难以准确反映工控协议报文相似性的问题,通过构建二进制特征序列,计算字符距离,并开展基于字符距离K-means聚类,实现了未知工控协议分类。其中,为确保分类的准确性,提出基于最大平均字符距离的最佳聚类K值确定方法。半物理仿真结果表明,所提方法对未知工控协议分类的准确率可达96.80%,协议类型判别的正确率可达97.07%。     

基于神经网络和模糊匹配算法的手写汉字预分类研究

对手写汉字识别问题,提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法,该方法用Neocognitron网提取字符笔画特征,然后采用有监督的扩展ART神经网络（SEART）产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。实验表明,该方法用于手写汉字分类效果良好,预分类正确率达到98.22％。     

基于变长码的面向字符文本处理方法

传统的以字节为对象的文本处理方法在今天越来越显出它的弊端。本文提出的基于变长码的面向字符的文本处理方法, 在统一编码的基础上, 将逻辑字符与它的存储方式独立开来, 并以此为单位进行文本处理。这种方式可以有效地解决汉字等多字节字符集的编辑、显示、检索的不便, 还可使字符集的容量无限扩充。本文陈述了变长码的概念与面向字符的文本处理方法的基本思想, 并以汉字处理为例给出了几个层次的实现方法。     

一种新颖的模糊字符图像分割自适应形态学方法

本文提出了一种新颖的字符分割以及从主要的模糊图像中提取特征矢量的自适应方法。算法基于分割分段字符之前自动检测的碎片和合并这些碎片的直方图描述。对于重叠字符的分割，形态学分级算法自动确定参考线；对于连接字符的分割，形态学细化算法和分割费用计算自动检测基准线。我们的方法可以检测碎片、重叠或连接的字符及其自适应应用。更为重要的是，在实验中，模糊图像作为容许标识的图像，以减少有效区域的使用来评估其坚固性、柔韧性以及方法的有效性。系统方式的数据输出．如特征矢量保留了较多正确的有用信息，在自动图像识别系统中作为输入数据。     

基于模糊规则和相似测量的手写汉字预分类法

文章提出了一种手写汉字预分类的新方法,该方法分两步进行,首先提取笔划密度特征并用模糊规则产生四个预分类组;然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类。测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.17%。     

基于TS模型的二型模糊控制器和观测器分析与设计

主要探讨一种新的系统方法——二型模糊系统在控制上的应用．文章先介绍了二型模糊集合和系统的基本概念和基本方法，然后集中推导TS模型下规则的输出形式，推广一型系统的特性，从而获得二型模糊控制器和观测器的表达式、稳定性以及其它特性分析方法，并以小车倒立摆仿真验证．最后文章从整体上分析和比较了传统系统、一型模糊系统和二型模糊系统的主要特点和不同点．     

一种基于模糊规则的分类方法

本文提出了一种基于模糊规则的分类方法。首先介绍了一种新的模糊规则提取方法,然后基于所提取的模糊规则给出了一个采用二级判决的分类算法,并利用IRIS数据对此分类算法进行了仿真测试。结果表明,该算法在训练样本较少的情况下,仍能得到很好的分类效果.     

一种新的基于模糊逻辑的CFAR检测器

基于模糊逻辑,无偏最小方差估计(UMVE)和单元平均(CA)提出一种新的恒虚警检测器(FUCAP)。它的前、后沿滑窗分别采用模糊UMVE方法和模糊CA方法得到映射到虚警空间的两个隶属函数值,再将这两个值相乘作为检测统计量。分析结果表明,FUCAP在均匀背景和多目标环境下均具有不错的检测性能。     

一种基于模糊熵和FKCN的边缘检测方法

根据邻域内的灰度分布是有序的、具有方向性以及灰度实质具有结构性三种图像边缘的基本特征,通过引入模糊熵,构造出了一组基于模糊熵的信息测度分量来定量描述图像的这些边缘特征.利用训练样本获取该组分量,并组成一特征向量对模糊Kohonen聚类网络（FKCN）进行训练.用训练好的FKCN聚类网络直接提取其它图像的边缘.该方法无需确定阈值,对弱边界检测较敏感,在特征的选取上充分地考虑了边缘和噪声的本质区别,具有优异的抗噪性能.     

一种基于模糊技术的分类方法

提出一种比较XML文档这种半结构化数据流的模糊技术,并在此基础之上进行分类,主要包括基于结构的文档分类以及基于内容的文档分类。该方法建立在XML文档片段的平面编码基础之上,将XML文档表示成模糊包的形式,使用比较函数,计算出它们结构的相似性。在对XML文档进行基于结构的分类以后,可以进一步考虑其内容,以获得更细的分类。     

一种基于多目标进化算法的模糊关联分类方法

准确率和解释性是模糊关联分类模型的两个相互制约的优化目标.目前已有的研究方法中,有的只考虑了分类模型的准确率,有的把模型两个目标转化为单目标问题求解,在模型解释性目标上的优化策略较简单.为此提出一种基于Apriori和NSGA-II多目标进化算法的模糊关联分类模型(MOEA-FACM),采用基于概率独立性的模糊确认指标筛选生成高质量的模糊关联规则集,以Pittsburgh式的编码方式构建准确率和解释性折中的模糊关联分类模型.标准数据集上的实验表明,该方法所建模型分类准确率比同类模型高,分类模型具有较好的泛化能力,而其所含模糊关联规则的数目和规则前件总的模糊项的个数却较少,模型的解释性较好.     

一种基于端口扫描的模糊检测策略

文中简单介绍了端口扫描及其检测技术，提出一种新的采用模糊技术的检测方法，能有效地应付缓慢扫描、随机化扫描以及多种隐蔽扫描。实验结果表明该方法是可行的、有效的。