Tracking the mind during reading: The influence of past, present, and future words on fixation durations.

Reading requires the orchestration of visual, attentional, language-related, and oculomotor processing constraints. This study replicates previous effects of frequency, predictability, and length of fixated words on fixation durations in natural reading and demonstrates new effects of these variables related to 144 sentences. Such evidence for distributed processing of words across fixation durations challenges psycholinguistic immediacy-of-processing and eye-mind assumptions. Most of the time the mind processes several words in parallel at different perceptual and cognitive levels. Eye movements can help to unravel these processes. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

指纹考勤管理软件的研究与实现

针对企、事业单位原有的考勤系统，如打卡钟、磁卡、IC卡等考勤方式存在代打卡、卡丢失等不足和缺陷的实际，结合指纹识别技术，建立一套考勤、薪资、人事管理于一体的软件系统。给出了系统的体系结构和功能实现，能使企业考勤管理更加简便快捷、客观公正。并提出了进一步的发展方向和展望。     

基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用

针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用BP神经网络技术对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是样本集和初始权重的建立,以及模型的优选。本文提出了一种基于交会图和多元统计法的学习样本生成方法,即根据取心岩样的地球化学和岩石学研究,用交会图技术建立样本集,采用聚类分析和距离判别法确定初始权重。将研究方法应用在松辽盆地杏山地区火山岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率高于90%。文中通过四种岩性识别处理模式的对比研究,表明赋权重处理模式为最优处理模型。在神经网络模型预测过程中,需充分利用已有的地质经验和测井曲线信息建立典型可靠的样本文件,同时考虑神经网络方法中各种因素的影响,优选模型和计算参数才能使预测结果符合实际情况。     

基于自适应加权Fisherface算法的人脸识别

提出了一种改进的Fisherface算法。算法首先利用Karhunen-Loeve（K-L）变换降维，在降维的子空间内，根据样本与同类样本间的距离赋予该样本一权值，再用加权后的样本求取类均值，以新的类均值重建类内散布矩阵和类间散布矩阵，从而改进Fisher判别函数。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明，该算法优于传统的主成分分析（PCA）方法和Fisherface方法，并能有效解决小样本情况下训练样本类均值偏离类中心的问题。     

自动监视和告警系统中红外弱小目标的识别

红外弱小目标识别一直是自动监视和告警系统中的一项关键技术。成像跟踪识别系统的算法研究需要分析特定应用环境中的背景和目标特点，本文第一部分对此进行了分析。接下来，在对应用环境进行分析的基础上，对远距离红外小目标的探测、识别和跟踪算法进行了介绍。最后，针对视频环境下的红外跟踪，介绍了为提高跟踪稳定性而进行的一系列实验及其原理装置。     

频率步进雷达关键技术的研究

毫米波频率步进雷达在精确制导武器中具有重要意义，一维距离像、运动补偿以及基于散射中心的目标识别是该雷达系统信号处理中的几个关键问题。综述了这些关键问题的基本概念、相关技术、研究现状以及发展趋势。     

时频域自动识别与压制高频噪声

本文在分析张宇等及钱忠平等提出的高频噪声判别准则基础上,利用夏洪瑞等根据在窄档等频距小波分频之后识别、压制高频噪声的思路,提出在时频域将代表地震道主要能量的几个频带的平均振幅绝对值作为正常子波的平均振幅绝对值,以此来识别和压制高频噪声的异常振幅。实际处理结果表明,此法不仅可以压制高频谐振及高频突发噪声,而且可以保护弱地震反射信号不受损害。     

应用时频分析方法辨识时变系统的模态参数

应用Gabor展开及Hilbert变换进行时变线性系统模态参数的辨识。利用非平稳信号的Gabor变换将结构响应信号表示在时频面上，并通过Gabor展开重构分离模态分量，建立每一阶模态的时变线性模型。对单模态时变线性模型应用Hilbert变换来辨识随时间变化的模态频率和阻尼。通过对刚度和阻尼慢变的两自由度系统模态参数的仿真辨识验证辨识方法的有效性。仿真结果表明：本文方法为时变线性系统的模态参数辨识提供了一条新的途径。     

考虑性别差异的与文本无关说话人识别系统的实现

在基于GMM的与文本无关说话人识别系统中考虑性别差异,提出了把不同性别的说话人特征参数归成不同的两个子集,识别时先判断待识别说话人特征是属于哪个性别子集后,再在相应的子集中进行识别的方法。实验结果表明,该方法能改善基于GMM的与文本无关说话人识别系统的识别率。     

Acquisition and pattern recognition of spectrum information of welding metal transfer

With the creation of a pattern recognition system for metal transfer mode, this article has collected five kinds of spectrum signals in gas metal arc welding (MIG, MAG and CO₂) and take them as training samples. These samples have been pretreated by computer, several key characteristic parameters of the spectrum signal have been creatively extracted, and a corresponding recognition function and a minimum-distance-classifier have been constructed. The results show that the pattern recognition of several kinds of metal transfer modes for the metal gas arc welding can be done successfully, and relative important parameters in welding process, such as the frequency of droplet transfer and the approximate diameter of each droplet, can also be obtained.