自动门限技术在靶纸图像目标分割中的应用

在图像自动报靶系统中，需要自动快速地进行靶纸图像中目标区域的分割，选取合适的自动门限分割方法是其关键。文中在分析靶纸图像特点的基础上，对目前两种性能较优的自动门限技术：类别方差自动门限法和矩不变自动门限法进行了介绍，并对两者的获取最佳门限值进行了比较。试验结果表明，类别方差自动门限法获取的门限值普遍偏大，文中简要分析了其不可避免的原因；而矩不变自动门限法由于根据的是图像自身的特征，获取的最佳门限值比较合适，更适用于靶纸图像中目标分割，且具有运算速度快的优点。     

具有广义鲁棒控制模型的HIS系统设计

以某大型医院为背景，结合信息管理技术和网络通讯技术，探讨了以广义鲁棒控制为模型的HIS(Hospital Information System)系统问题，首先给出了广义系统闭环鲁棒模型，其次根据模型提出了网络设计方案，实现了医院信息的高度集成化、标准化以及业务流程的规范化。     

广义Noether定理和Poincare-Cartan积分不变量

指出约束在包含时间在内的正则变量的总变分下不变时,仍可导出高阶微商奇异Lagrange量系统经典正则Noether定理和Poincare-Cartan(PC)积分不变量;不同的是,在以往文献中要求约束在正则变量的等时变换下不变. 基于相空间Green函数的生成泛函,导出了高阶微商奇异Lagrange量系统在量子水平下的广义Noether定理和PC积分不变量;证明了当变换的Jacobi行列式不为1时,仍可导出量子PC积分不变量;将量子情况下的结果与经典结果作了对比.     

一类非双曲不变环面的分支

未扰动的n维系统x=f(x),x∈R^n具有一个非双曲闭轨。利用Floquet理论及平均法，给出在周期扰动下，此非双曲闭轨的分支。     

Hopfield神经网络在SISO仿射非线性系统辨识与控制中的应用研究

仿射非线性系统是非线性系统的一种重要形式,近年来出现的状态反馈精确线性化方法对其有较好的控制效果。本文将Hopfield神经网络引入到单输入单输出仿射非线性系统的辨识和控制中。应用具有5个神经元的Hopifeld神经网络对单机无穷大系统进行辨识。对辨识网络进行训练时,采用一种新的学习算法—趋化算法,网络权值进行随机调整。可以有效避免学习中的局部极小值问题,易于计算、构造灵活,适合于动态网络的训练。当网络训练好后,就可以由Hopifeld网络得到状态反馈线性化过程中所需要的李导数和系统状态信息,用状态反馈精确线性化方法将单机无穷大系统转化为简单的线性系统,并设计了一个二次型最优跟踪器对其进行控制。仿真结果表明这种新方法的有效性。     

基于Radon变换的矩不变量及其应用

提出了一种基于Radon变换的新的图像识剐方法。首先构造了二维图像在Radon变换空间的平移和比例矩不变量，基于该矩不变量引入整体平均技术获得了更好的抗噪效果，并根据变换空间数据的特性，提出了利用奇异值分解得到一般意义下的旋转不变量。利用不同的图像库进行识别研究，实验结果指出了两种方法的不同应用条件。’     

Uniform approximation of time‐invariant non‐linear systems

An Erratum has been published for this article in International Journal of Circuit Theory and Applications 2004; 32(6):633. It is shown that the elements of a large class of time‐invariant non‐linear input–output maps can be uniformly approximated arbitrarily well, over infinite time intervals, using a certain structure that can be implemented in many ways using, for example, radial basis functions, polynomial functions, piecewise linear functions, sigmoids, or combinations of these functions. For the special case in which these functions are taken to be certain polynomial functions, the input–output map of our structure is a generalized finite Volterra series. Results are given for the case in which inputs and outputs are defined on ?. The case in which inputs and outputs are defined on the half‐line ?₊ is also addressed, and in both cases inputs need not be functions that are continuous. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

智能监控中基于头肩特征的人体检测方法研究

针对传统监控系统存在的不足,研究了智能监控中人体目标的自动检测,提出了运动目标头肩模型提取和支持向量机头肩模型验证相结合的新方法,该方法将差分图像的边缘检测与轮廓跟踪相结合,有效地消除了目标影子干扰的影响;利用人体局部形状特征区分人体目标,解决了实际应用场合中人体易受到遮挡的问题;基于支持向量机(SVM)的分类器克服了传统方法在小样本条件下容易欠学习与过学习的问题.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和较高的正确率,在智能监控系统中能自动检测运动人体目标,为智能监控中人体目标自动检测和跟踪提供理论和技术基础.     

变化电场中超细颗粒的一维量子振动理论

提出了不明显与时间有关的不变量理论。将该理论应用到随时间变化外电场中的超细颗粒一维量子振动系统,给出了该量子系统哈密顿量的具体表示,得到了量子系统哈密顿量的本征值和本征函数。