基于粗糙集理论和构造型神经网络的分类算法研究

提出将Rough集理论与构造型神经网络覆盖算法相结合,用Rough集理论提取保持信息完整的最小属性集后构造覆盖网络,提高了覆盖算法的泛化能力,而对于属性不完备信息系统进行粒度处理后再构造覆盖网络,能解决覆盖算法对不完备信息系统的分类.实验结果表明该算法能提高覆盖算法的应用范围和对不完备信息系统的知识发现.     

基于卷积神经网络的雷达目标HRRP分类识别方法

卷积神经网络通过卷积和池化操作提取图像在各个层次上的特征进而对目标进行有效识别,是深度学习网络中应用最广泛的一种。文中围绕一维距离像雷达导引头自动目标识别,开展基于卷积神经网络的目标高分辨距离像分类识别方法研究。首先,基于空中目标一维距离像姿态敏感性仿真生成近似平行交会条件下不同类型目标的高分辨距离像数据集;其次,构建一种一维卷积神经网络结构对目标高分辨距离像进行分类识别;作为比较,针对同类高分辨距离像数据集,分析了主成分分析-支持向量机方法的目标分类识别效果。结果表明:基于卷积神经网络的目标分类识别算法有更好的识别能力,对高分辨距离像的姿态敏感性具有较强的适应性。     

芜湖"市民心声"网的发展历程

2005年10月16日，芜湖市政府以政府网站设立“市民心声”互动论坛为主要内容申报的“政府利用网络实行政府与市民互动”项目名列25个人围第三届（2005—2006年度）“中国地方政府创新奖”。这也是安徽省惟一人围的项目。     

芜湖“市民心声“网的发展历程

2005年10月16日,芜湖市政府以政府网站设立“市民心声“互动论坛为主要内容申报的“政府利用网络实行政府与市民互动“项目名列25个入围第三届(2005-2006年度)“中国地方政府创新奖“.这也是安徽省惟一入围的项目.……     

北魏司马金龙夫妇形象复原

在传统服饰热潮兴起和服装史研究具象化的背景下，尝试对北魏平城时期的装束服饰进行复原。通过对历史文献、出土服饰实物与壁画陶俑图像三重证据的考据，并以生活于这一时期的贵族司马金龙夫妇为案例，从服装、配饰、妆容、生活场景等方面还原北魏平城时期贵族男女的装束服饰。此次复原将司马金龙形象确定为头戴圆帽屋鲜卑垂裙帽，身穿直裾袍与绛纱褝衣，足踏木屐；钦文姬辰形象则确定为头戴四瓣帽屋鲜卑垂裙帽，身穿长褶衣与八破间色裙，足穿靴。夫妇二人的着装既表现出北魏平城时期汉服与鲜卑服杂糅的特点，也在细节处反映司马金龙与钦文姬辰作为胡汉融合家庭的身份特征。此外，本次复原还结合了南北朝乐府诗中对生活场景的描写内容，为还原这一时期的日常生活画面，进行了有益的探索。