地理信息系统在我公司的应用前景探讨

全面阐述了地理信息系统(GIS)在集团公司各领城的广泛应用前景,探讨了在管网、物业、电信管理方面的可行性和特点,为GIS今后在集团公司的应用提供参考。     

求解货郎担问题(TSP)的佳点集遗传算法

文章针对求解货郎担问题（ＴＳＰ）,给出了一种佳点集遗传算法。通过对ＣＨＮ１４４实例的仿真求解,取得了令人满意的结果,可以看出该算法不仅提高了求解的效率和精度,还有效地避免了“早熟”现象。     

TOSDIC243D集散系统的特点

根据TOSDIC243D在脂肪胺现场的实际应用从软件体系、操作功能、控制功能方面对其主要特点作了详细说明。     

膳食纤维及制品质量标准的介绍

介绍了膳食纤维及制品质量标准的内容,包括标准范围、技术要求、试验方法及原则等方面.     

一种构造性的概率决策自组织分类器

从输入的原始信息得到特征通常需要复杂的非线性运算，直接找到这种算法是很困难的。而M-P神经元模型的几何意义指出：构造一个网络，使对给定的样本集能进行符合要求的分类，等价于求出一组领域，对给定样本集中的点，能按分类的要求用领域覆盖将它们分隔开来。但是，在实际的大规模应用中，如时间序列预测的典型问题—股票预测，其给定的样本集中可能含有异动点，会引起错误的学习结果，因此，有必要引入自组织和概率决策化方法，提高分类的正确性，同时还可降低神经网络的结构规模，提高识别的速度。作者给出一种构造性的概率决策自组织分类器SPDC(A Self-adjusting and Probabilistic Decision-making Classifier)，重点讨论了在覆盖算法中引入自组织和概率决策化方法。     

无需二值化的彩色车牌峰谷分割算法

车辆牌照图形的分割是车牌识别（VLPR）中的关键技术。对于通常采用的基于二值化结果的分割算法，车辆牌照图像的质量往往不佳，二值化后将会产生大量噪声，从而影响车牌分割，使系统整体识别率不高。文中提出了适合于户外流动车辆车牌分割的彩色车牌峰谷分割算法（CLCSA），不需对车牌进行二值化，通过对HIS空间的H分量和RGB空间的B分量适当调整，得到一个峰谷值差异较大的投影图像，从而为车牌正确切分提供了理想的位置。实验结果表明，蓝车牌和黄车牌的正确切分率达到97．5％，明显优于传统的对二值化图像的处理，特别是对于斜车牌和模糊车牌切分效果更加明显，更适用于实际应用。     

领域信息在信息融合进程中的优化处理

提出一种新的局部领域信息最优化组合函数算法，以解决融合过程中局部领域最优信息合理利用问题。引入最小鉴别信息熵的概念后，得到局部领域最小鉴别信息熵的概念与表示方法，应用于信息融合，得到局部领域信息最优化组合函数算法。该算法为避免其他融合方法主要考虑整体的结果而忽略具体过程提供了一种新的方法和思路。     

基于概率的覆盖算法的研究

通过对前向神经网络交叉覆盖算法的分析，针对该算法的特点，文中提出了扩大覆盖半径以减少拒识样本数据的新方法。另一方面，随着覆盖半径的扩大所出现的一个测试样本属于多个覆盖的情况，使用概率的方法对其进行处理，并对处理的结果用投票的方式来决定样本的最后类别。实验证明，该方法对提高识别率和精确度有比较好的效果。     

M-P神经元模型的几何意义及其应用

给出M-P神经元模型的几何意义,这个几何的铨释,给神经元一个非常直观的理解,利用这个直观的理解,给出两个颇为有趣的应用:(1)用此法给出三层前向神经网络的学习能力的基本定理的新的证明;(2)给出前向网络的拓扑结构设计的新方法.