Support-Vector Networks

Thesupport-vector network is a new learning machine for two-group classification problems. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. In this feature space a linear decision surface is constructed. Special properties of the decision surface ensures high generalization ability of the learning machine. The idea behind the support-vector network was previously implemented for the restricted case where the training data can be separated without errors. We here extend this result to non-separable training data.High generalization ability of support-vector networks utilizing polynomial input transformations is demonstrated. We also compare the performance of the support-vector network to various classical learning algorithms that all took part in a benchmark study of Optical Character Recognition.  

神经网络集成

神经网络集成通过训练多个神经网络并将成结论进行合成，可以显著地提高学习系统的泛化能力。它不仅有助于科学家对机器学习和神经的深入研究，还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题。因此，它被视为一种广阔应用前景的工程化神经计算技术，已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点。该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状，并对该领域值得进一步研究的一些问题进行了讨论。  

彩色图像分割方法综述

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息，因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题，彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用，为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解，因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述，即先对各种颜色空间进行简单介绍，然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述，并比较了它们的优缺点，通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题，因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。  

有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究

优化选择隐节点数是人们在应用基于误差反传算法的有教师的线性基本函数前向三层神经网络过程中首先遇到的一个十分重要而又困难的问题。本文从国内外大量应用裕列中陪结归纳出了一个初定这种网络隐节点数的经验公式，提出了一种判断所选隐节点数是否多余的具体方法，并从理论上做了详细的推导。  

多层前向网络的交叉覆盖设计算法

文章根据多层前向权、阈值神经网络的设计原则,将设计过程分成两步进行:先用尽可能少的领域将样本中的各类分隔开来,然后再用作者提出的交叉覆盖算法进行网络设计.文章给出两个很有代表性的模拟例子,一个是平面上两根螺线的分离问题,另一个是“无穷样本学习”的例子.模拟结果证明了此方法的有效性.  

粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法，归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展，最后，对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望，指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。  

BP神经网络的设计

对ＢＰ神经网络设计中的隐层节点数，初始权值，学习率等参数的选择进行研究，分别给出若干经验公式。  

交通系统的模糊控制及其神经网络实现

本文根据城市交通系统的特点设计了单个路口信号灯的模糊控制器,研究了用神经网络实现模糊控制器的方法和过程,并对该控制器进行了仿真研究,本文所设计的控制方法适合于各种车流大小随机变化的单个路口,且决策过程迅速、合理,无需对车流进行预测,是一种实时单点控制方法,由于模糊控制器由神经网络实现,控制具有学习和联想功能,仿真结果说明了该方法的有效性。  

Color image segmentation: advances and prospects

Image segmentation is very essential and critical to image processing and pattern recognition. This survey provides a summary of color image segmentation techniques available now. Basically, color segmentation approaches are based on monochrome segmentation approaches operating in different color spaces. Therefore, we first discuss the major segmentation approaches for segmenting monochrome images: histogram thresholding, characteristic feature clustering, edge detection, region-based methods, fuzzy techniques, neural networks, etc.; then review some major color representation methods and their advantages/disadvantages; finally summarize the color image segmentation techniques using different color representations. The usage of color models for image segmentation is also discussed. Some novel approaches such as fuzzy method and physics-based method are investigated as well.  

RBF神经元网络在非线性系统建模中的应用

本文从径向基函数神经网络的特点着手，分析了该网络存在的问题，并且对网络径向基函数中心的选取，计算以及网络的拓扑结构作了改进，最后用改进的径向基函数神经元网络对化工中的连接搅拌反应釜系统进行建模，结果表明方法有效。